上?？茖W(xué)技術(shù)職業(yè)學(xué)院《數(shù)字界面設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁上?？茖W(xué)技術(shù)職業(yè)學(xué)院

《數(shù)字界面設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、對于視頻中的異常檢測任務(wù)，假設(shè)要在一段監(jiān)控視頻中檢測出異常事件，如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準(zhǔn)確檢測異常？（）A.建立正常行為模型，對比檢測異常B.只關(guān)注視頻中的顯著運(yùn)動區(qū)域C.隨機(jī)判斷視頻中的幀是否異常D.不進(jìn)行異常檢測，直接忽略異常事件2、計算機(jī)視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運(yùn)動。假設(shè)要在一個動態(tài)場景中準(zhǔn)確計算光流，以下哪種情況可能導(dǎo)致較大的誤差？（）A.物體的快速運(yùn)動B.光照的劇烈變化C.圖像的低分辨率D.以上都有可能3、在計算機(jī)視覺中，以下哪種方法常用于圖像的語義分割中的邊界優(yōu)化？（）A.條件隨機(jī)場B.全連接條件隨機(jī)場C.深度學(xué)習(xí)D.以上都是4、在計算機(jī)視覺的目標(biāo)識別任務(wù)中，假設(shè)目標(biāo)物體被部分遮擋，以下哪種模型架構(gòu)可能更有助于恢復(fù)被遮擋部分的信息？（）A.多層感知機(jī)（MLP）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.注意力機(jī)制（AttentionMechanism）5、在計算機(jī)視覺的動作識別任務(wù)中，識別視頻中的人物動作。假設(shè)要識別一段舞蹈視頻中的動作，以下關(guān)于動作識別方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以提取視頻中的時空特征，如光流和運(yùn)動軌跡，來描述動作B.基于深度學(xué)習(xí)的方法，如3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠直接處理視頻數(shù)據(jù)，進(jìn)行動作識別C.動作識別需要考慮動作的速度、幅度和節(jié)奏等特征D.動作識別只適用于簡單的、規(guī)范化的動作，對于復(fù)雜的、個性化的動作無法準(zhǔn)確識別6、當(dāng)進(jìn)行圖像的光流估計時，假設(shè)要計算圖像中像素的運(yùn)動速度和方向。以下哪種光流估計算法在復(fù)雜場景下可能更準(zhǔn)確？（）A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.隨機(jī)估計光流D.不進(jìn)行光流估計，忽略像素的運(yùn)動信息7、計算機(jī)視覺中的動作識別是對視頻中人物或物體的動作進(jìn)行分類和識別。以下關(guān)于動作識別的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.動作識別需要分析視頻中的時空特征來理解動作的模式和類別B.雙流卷積網(wǎng)絡(luò)在動作識別任務(wù)中被廣泛應(yīng)用，分別處理空間和時間信息C.動作識別在體育分析、視頻監(jiān)控和智能安防等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價值D.動作識別技術(shù)已經(jīng)非常成熟，能夠準(zhǔn)確識別各種復(fù)雜和細(xì)微的動作8、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠識別人臉表情的計算機(jī)視覺系統(tǒng)，用于情感分析和人機(jī)交互。考慮到表情的細(xì)微變化和個體差異，以下哪種模型架構(gòu)可能更適合處理這種復(fù)雜的任務(wù)？（）A.多層感知機(jī)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)9、在計算機(jī)視覺的圖像分類任務(wù)中，假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類別不平衡問題，某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下哪種方法可以緩解這種不平衡對分類模型的影響？（）A.對少數(shù)類進(jìn)行過采樣或?qū)Χ鄶?shù)類進(jìn)行欠采樣B.只使用多數(shù)類的樣本進(jìn)行訓(xùn)練C.不考慮類別不平衡，直接訓(xùn)練模型D.隨機(jī)選擇樣本進(jìn)行訓(xùn)練10、計算機(jī)視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲，同時保留圖像的細(xì)節(jié)和結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們有一張受到嚴(yán)重噪聲污染的醫(yī)學(xué)圖像，以下哪種圖像去噪方法能夠在去除噪聲的同時，最大程度地保留圖像的邊緣和紋理信息？（）A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.基于小波變換的去噪方法11、計算機(jī)視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設(shè)一個工廠需要檢測生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷。以下關(guān)于工業(yè)檢測中的計算機(jī)視覺的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.能夠快速準(zhǔn)確地檢測出零件的表面缺陷、尺寸偏差等問題B.可以通過機(jī)器視覺系統(tǒng)對零件進(jìn)行自動分類和篩選C.工業(yè)檢測中的計算機(jī)視覺系統(tǒng)需要高度的穩(wěn)定性和可靠性，對環(huán)境變化不敏感D.計算機(jī)視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要人工干預(yù)和校驗12、在計算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中，需要從多視角的圖像中恢復(fù)物體的三維形狀。假設(shè)我們有一組從不同角度拍攝的建筑物圖像，以下哪種方法常用于從這些圖像中重建建筑物的三維模型？（）A.立體匹配方法B.結(jié)構(gòu)光方法C.運(yùn)動恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SFM）D.基于投影的方法13、假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)ξ奈镞M(jìn)行數(shù)字化保護(hù)和修復(fù)的計算機(jī)視覺系統(tǒng)，需要對文物的破損部分進(jìn)行準(zhǔn)確識別和重建。以下哪種技術(shù)在文物修復(fù)方面可能具有應(yīng)用潛力？（）A.圖像修復(fù)算法B.三維重建技術(shù)C.虛擬增強(qiáng)現(xiàn)實技術(shù)D.以上都是14、計算機(jī)視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運(yùn)動。假設(shè)要對一個快速運(yùn)動的物體進(jìn)行光流估計，同時場景中存在光照變化和噪聲干擾。在這種情況下，以下哪種光流計算方法能夠提供更準(zhǔn)確和穩(wěn)定的結(jié)果？（）A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法15、在計算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中，假設(shè)要從一組二維圖像恢復(fù)出物體的三維結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于三維重建方法的描述，正確的是：（）A.基于立體視覺的方法需要多視角的圖像，并且對相機(jī)的標(biāo)定精度要求不高B.結(jié)構(gòu)光方法能夠快速準(zhǔn)確地獲取物體表面的三維信息，但對環(huán)境光敏感C.從運(yùn)動中恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）方法只適用于靜態(tài)場景，無法處理動態(tài)物體D.所有的三維重建方法都能夠生成高精度的、完整的物體三維模型16、計算機(jī)視覺中的深度估計是計算場景中物體與相機(jī)的距離。假設(shè)我們要為一個增強(qiáng)現(xiàn)實應(yīng)用估計場景的深度信息，以下哪種深度估計方法能夠在實時性和準(zhǔn)確性之間取得較好的平衡？（）A.基于立體視覺的方法B.基于結(jié)構(gòu)光的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的單目深度估計方法D.基于飛行時間（ToF）原理的方法17、在計算機(jī)視覺的應(yīng)用于自動駕駛領(lǐng)域，需要實時檢測道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線。假設(shè)車輛在高速行駛中，以下哪種技術(shù)能夠快速準(zhǔn)確地檢測到各種交通標(biāo)志，并且對光照變化和遮擋具有較強(qiáng)的魯棒性？（）A.基于顏色和形狀特征的檢測方法B.基于深度學(xué)習(xí)的檢測方法，結(jié)合多尺度特征C.基于邊緣檢測和形態(tài)學(xué)操作的方法D.基于模板匹配和特征點匹配的方法18、計算機(jī)視覺中的顯著性檢測旨在找出圖像中引人注目的區(qū)域。假設(shè)要在一張復(fù)雜的自然風(fēng)景圖像中檢測顯著性區(qū)域，以下關(guān)于顯著性檢測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于對比度的方法通過計算圖像區(qū)域與周圍區(qū)域的差異來確定顯著性B.基于頻域分析的方法可以從圖像的頻譜中提取顯著性信息C.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)圖像的全局和局部特征，實現(xiàn)更準(zhǔn)確的顯著性檢測D.顯著性檢測的結(jié)果總是與人類的視覺注意力機(jī)制完全一致，沒有偏差19、圖像去模糊是計算機(jī)視覺中的一個難題。假設(shè)一張圖像由于相機(jī)抖動而產(chǎn)生模糊，以下哪種去模糊方法可能需要對模糊核有較為準(zhǔn)確的估計？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的去模糊方法B.盲去卷積方法C.維納濾波去模糊方法D.均值濾波去模糊方法20、計算機(jī)視覺中的姿態(tài)估計是確定物體在三維空間中的位置和方向。假設(shè)要估計一個機(jī)器人手臂的姿態(tài)，以下關(guān)于姿態(tài)估計方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于視覺的姿態(tài)估計可以通過分析物體在圖像中的特征點來計算其姿態(tài)B.可以結(jié)合多個攝像頭的圖像信息，提高姿態(tài)估計的精度和魯棒性C.姿態(tài)估計通常需要先對物體進(jìn)行建模，然后通過匹配圖像和模型來確定姿態(tài)D.姿態(tài)估計的結(jié)果總是非常準(zhǔn)確，不受圖像噪聲、遮擋和物體形狀變化的影響二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋計算機(jī)視覺中形狀描述子的作用和類型。2、（本題5分）說明計算機(jī)視覺在火山活動監(jiān)測中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋在計算機(jī)視覺中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和工作原理。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析某電商平臺的節(jié)日促銷頁面設(shè)計，思考其如何通過氛圍營造、優(yōu)惠信息展示、商品推薦等引導(dǎo)消費(fèi)者進(jìn)行購物。2、（本題5分）一款時尚飾品品牌的線上廣告設(shè)計以時尚博主的佩戴展示和潮流搭配為亮點。請?zhí)接懺搹V告設(shè)計如何引領(lǐng)時尚潮流，如何吸引年輕消費(fèi)者購買，以及在提升品牌時尚感方面的策略。3、（本題5分）分析某品牌的電商平臺節(jié)日促銷活動頁面設(shè)計，研究其在色彩、排版、商品推薦等方面如何營造節(jié)日氛圍，提高銷售