武漢輕工大學(xué)《數(shù)字界面設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁武漢輕工大學(xué)

《數(shù)字界面設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、計(jì)算機(jī)視覺中的語義理解旨在理解圖像或視頻中的高層語義信息。以下關(guān)于語義理解的說法，不正確的是（）A.語義理解需要將圖像中的物體、場景和事件等與先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行關(guān)聯(lián)和解釋B.知識(shí)圖譜可以為語義理解提供豐富的語義信息和關(guān)系C.語義理解在圖像描述生成、問答系統(tǒng)等任務(wù)中發(fā)揮著重要作用D.語義理解已經(jīng)達(dá)到了非常完美的程度，能夠準(zhǔn)確理解任何復(fù)雜的圖像或視頻內(nèi)容2、計(jì)算機(jī)視覺中的特征提取是非常關(guān)鍵的步驟。假設(shè)要從一組圖像中提取具有代表性的特征，以下關(guān)于特征提取方法的描述，正確的是：（）A.手工設(shè)計(jì)的特征，如SIFT和HOG，在任何情況下都比深度學(xué)習(xí)自動(dòng)學(xué)習(xí)的特征更有效B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到圖像的多層次特征，具有很強(qiáng)的表達(dá)能力C.特征提取的結(jié)果對(duì)后續(xù)的圖像分類和目標(biāo)檢測任務(wù)沒有影響D.特征提取只需要考慮圖像的局部信息，全局信息不重要3、計(jì)算機(jī)視覺中的視覺跟蹤在監(jiān)控、機(jī)器人導(dǎo)航等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要跟蹤一個(gè)移動(dòng)的物體，同時(shí)適應(yīng)物體的外觀變化和環(huán)境干擾。以下哪種視覺跟蹤方法能夠提供較好的長期跟蹤性能和魯棒性？（）A.基于核相關(guān)濾波的跟蹤方法B.基于深度學(xué)習(xí)的孿生網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.基于粒子濾波和特征匹配的跟蹤方法D.基于背景減除和運(yùn)動(dòng)估計(jì)的跟蹤方法4、在計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)際應(yīng)用中，模型的實(shí)時(shí)性是一個(gè)重要的考慮因素。以下關(guān)于實(shí)時(shí)性的描述，不正確的是（）A.對(duì)于一些需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的應(yīng)用，如自動(dòng)駕駛和工業(yè)檢測，模型的處理速度至關(guān)重要B.模型的復(fù)雜度、計(jì)算資源和算法效率都會(huì)影響實(shí)時(shí)性C.可以通過模型壓縮、硬件加速和優(yōu)化算法等方法來提高模型的實(shí)時(shí)性D.實(shí)時(shí)性只與模型本身有關(guān)，與硬件設(shè)備和系統(tǒng)架構(gòu)無關(guān)5、計(jì)算機(jī)視覺在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)車輛需要根據(jù)攝像頭采集的圖像來識(shí)別道路上的交通標(biāo)志，并且要在不同天氣和光照條件下都能準(zhǔn)確識(shí)別。以下哪種方法可能有助于提高交通標(biāo)志識(shí)別的魯棒性？（）A.使用多個(gè)不同類型的攝像頭獲取圖像B.僅依賴顏色特征進(jìn)行識(shí)別C.采用簡單的線性分類器進(jìn)行標(biāo)志分類D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的交通標(biāo)志種類6、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要識(shí)別一段體育比賽視頻中的運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作，以下關(guān)于特征選擇的方法，哪一項(xiàng)是不太可行的？（）A.提取運(yùn)動(dòng)員的身體輪廓和關(guān)節(jié)位置作為特征B.僅使用視頻的音頻信息來判斷運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作C.計(jì)算視頻幀之間的光流變化作為動(dòng)作特征D.結(jié)合空間和時(shí)間維度的特征來描述動(dòng)作7、當(dāng)處理低光照條件下拍攝的圖像時(shí)，為了增強(qiáng)圖像的亮度和對(duì)比度，同時(shí)減少噪聲，以下哪種圖像處理方法可能更合適？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.簡單地增加圖像的整體亮度值D.不進(jìn)行任何處理，保留低光照效果8、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要在連續(xù)的圖像幀中持續(xù)跟蹤一個(gè)特定的目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在運(yùn)動(dòng)場上快速移動(dòng)且形狀變化的運(yùn)動(dòng)員，同時(shí)存在其他相似物體的干擾。以下哪種目標(biāo)跟蹤算法在這種具有挑戰(zhàn)性的場景下表現(xiàn)更佳？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤B.基于粒子濾波的跟蹤C(jī).基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤9、在計(jì)算機(jī)視覺中，目標(biāo)檢測是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要在一張包含多種物體的圖像中準(zhǔn)確檢測出汽車的位置和類別。以下關(guān)于目標(biāo)檢測算法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于特征提取和分類器的方法在復(fù)雜場景下檢測效果優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的FasterR-CNN算法通過生成候選區(qū)域和分類回歸，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的目標(biāo)檢測C.目標(biāo)檢測算法只關(guān)注物體的外觀特征，不考慮物體之間的空間關(guān)系D.所有的目標(biāo)檢測算法對(duì)于小目標(biāo)的檢測都具有同樣出色的性能10、在計(jì)算機(jī)視覺的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中，需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設(shè)我們要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài)，以下哪種技術(shù)通常被用于獲取準(zhǔn)確的姿態(tài)信息？（）A.基于視覺標(biāo)記的姿態(tài)估計(jì)B.基于深度學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計(jì)C.基于幾何約束的姿態(tài)估計(jì)D.基于慣性測量單元（IMU）的姿態(tài)估計(jì)11、計(jì)算機(jī)視覺在文物保護(hù)和修復(fù)中的應(yīng)用逐漸增多。假設(shè)要對(duì)一幅古老的繪畫進(jìn)行數(shù)字化修復(fù)和增強(qiáng)，以下關(guān)于顏色恢復(fù)的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是最為顯著的？（）A.由于年代久遠(yuǎn)，原畫作的顏色信息缺失嚴(yán)重B.不同區(qū)域的顏色褪色程度不一致，難以統(tǒng)一恢復(fù)C.缺乏對(duì)原畫作創(chuàng)作時(shí)所用顏料的了解，難以準(zhǔn)確還原顏色D.修復(fù)過程中可能引入新的顏色偏差，影響修復(fù)效果12、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像增強(qiáng)任務(wù)中，旨在改善圖像的質(zhì)量。假設(shè)一張低光照條件下拍攝的照片需要增強(qiáng)。以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過直方圖均衡化方法增強(qiáng)圖像的對(duì)比度B.基于濾波的方法能夠去除圖像中的噪聲，同時(shí)增強(qiáng)細(xì)節(jié)C.圖像增強(qiáng)可以無限制地提高圖像的質(zhì)量，不存在過度增強(qiáng)的問題D.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）也可以用于圖像增強(qiáng)13、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像壓縮任務(wù)中，假設(shè)要在保證圖像質(zhì)量的前提下盡可能減小文件大小。以下關(guān)于壓縮算法的選擇，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.選擇基于變換的壓縮算法，如離散余弦變換（DCT）B.采用無損壓縮算法，確保圖像信息完全不丟失C.只考慮壓縮比，不關(guān)心圖像的視覺質(zhì)量D.根據(jù)圖像的特點(diǎn)和應(yīng)用需求選擇合適的壓縮算法14、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中，我們需要從多幅二維圖像中恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們只有少量的、視角有限的圖像，以下哪種重建方法可能面臨較大挑戰(zhàn)？（）A.基于立體視覺的重建方法B.基于運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（StructurefromMotion）的方法C.利用激光掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行重建D.基于模型擬合的重建方法15、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別旨在識(shí)別視頻中的人物動(dòng)作。假設(shè)我們要對(duì)一段包含復(fù)雜背景和多人交互的視頻進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別，以下哪種特征表示可能對(duì)提高識(shí)別準(zhǔn)確率有幫助？（）A.基于光流的特征B.基于圖像直方圖的特征C.基于像素值的原始特征D.基于圖像邊緣的特征二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺在能源領(lǐng)域中的設(shè)備監(jiān)測和故障診斷。2、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺在行人檢測和跟蹤中的技術(shù)。3、（本題5分）簡述計(jì)算機(jī)視覺在就業(yè)服務(wù)中的應(yīng)用。4、（本題5分）描述計(jì)算機(jī)視覺在地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)可視化中的應(yīng)用。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用圖像識(shí)別技術(shù)，檢測機(jī)場安檢處違禁物品。2、（本題5分）通過圖像分割技術(shù)，將衛(wèi)星圖像中的海洋和陸地生物棲息地進(jìn)行劃分。3、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)系統(tǒng)，利用計(jì)算機(jī)視覺檢測學(xué)校食堂食品的衛(wèi)生狀況。4、（本題5分）基于計(jì)算機(jī)視覺的智能圖書館書架管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)圖書的自動(dòng)整理和查找。5、（本題5分）利用深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)不同種類的堅(jiān)果圖像進(jìn)行分類。四、分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）觀察某攝影工作室的作品集排版設(shè)計(jì)，思考如何通過合理的布局和精心挑選的圖片展示攝影師的風(fēng)格和作品魅力。2、（本題10分）選取一個(gè)化妝品品牌的廣告設(shè)計(jì)，分析其視覺