河北科技工程職業(yè)技術(shù)大學(xué)《廣告及海報設(shè)計實踐》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁河北科技工程職業(yè)技術(shù)大學(xué)《廣告及海報設(shè)計實踐》

2023-2024學(xué)年第二學(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30個小題，每小題1分，共30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、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設(shè)要估計一段視頻中物體的運動速度和方向，以下關(guān)于光流估計方法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計方法在復(fù)雜場景中能夠準(zhǔn)確計算光流B.深度學(xué)習(xí)中的光流估計網(wǎng)絡(luò)不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練C.光流估計的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時空信息的深度學(xué)習(xí)光流估計方法能夠提高估計的準(zhǔn)確性和魯棒性2、對于圖像的超分辨率重建任務(wù)，假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)為高分辨率圖像，同時保留圖像的細節(jié)和清晰度。這張低分辨率圖像可能存在模糊和失真。以下哪種方法在處理這種情況時可能表現(xiàn)更好？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值和雙三次插值B.基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率重建模型，如SRCNNC.對低分辨率圖像進行簡單的銳化處理D.不進行任何處理，直接使用低分辨率圖像3、假設(shè)要開發(fā)一個能夠在低光照條件下清晰拍攝并處理圖像的計算機視覺系統(tǒng)，以下哪種圖像增強方法可能有助于改善圖像質(zhì)量？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.暗通道先驗去霧D.以上都是4、在計算機視覺中，目標(biāo)檢測是一項重要任務(wù)。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠在交通場景中檢測車輛的系統(tǒng)。如果圖像中的車輛存在多種姿態(tài)、大小和光照條件的變化，以下哪種目標(biāo)檢測算法可能更適合應(yīng)對這種復(fù)雜情況？（）A.基于傳統(tǒng)特征的檢測算法，如HOG特征結(jié)合SVM分類器B.基于深度學(xué)習(xí)的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的檢測算法D.基于顏色特征的檢測算法5、在計算機視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，假設(shè)要將兩張不同視角拍攝的同一物體的圖像進行對齊。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點的配準(zhǔn)方法對圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和平移具有不變性，但特征點的提取容易出錯B.基于灰度的配準(zhǔn)方法計算簡單，但對光照變化和噪聲敏感C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在圖像配準(zhǔn)中無法學(xué)習(xí)到有效的特征表示D.圖像配準(zhǔn)的精度只取決于配準(zhǔn)算法的選擇，與圖像的質(zhì)量和特征無關(guān)6、在計算機視覺的圖像去霧任務(wù)中，假設(shè)要去除一張有霧圖像中的霧氣，恢復(fù)清晰的場景。以下關(guān)于圖像去霧方法的描述，正確的是：（）A.基于物理模型的去霧方法需要準(zhǔn)確估計霧的濃度和傳播參數(shù)，否則效果不佳B.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法能夠自動學(xué)習(xí)霧的特征，但對濃霧的處理能力有限C.圖像去霧后，顏色和對比度會發(fā)生嚴重失真，影響視覺效果D.所有的圖像去霧方法都能夠在各種復(fù)雜的霧天條件下取得理想的效果7、計算機視覺中，以下哪種技術(shù)常用于圖像的超分辨率重建的損失函數(shù)？（）A.L1損失B.L2損失C.感知損失D.以上都是8、當(dāng)處理低光照條件下拍攝的圖像時，為了增強圖像的亮度和對比度，同時減少噪聲，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.不進行任何處理，保留低光照效果9、計算機視覺在文物保護和數(shù)字化中的應(yīng)用可以幫助記錄和分析文物信息。假設(shè)要對一件古老的雕塑進行三維數(shù)字化和表面紋理分析，以下關(guān)于文物保護計算機視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的攝影測量方法在文物數(shù)字化中比基于深度學(xué)習(xí)的方法更精確B.文物的復(fù)雜形狀和表面材質(zhì)對數(shù)字化和分析過程沒有挑戰(zhàn)C.結(jié)合多種成像技術(shù)和計算機視覺算法能夠更全面地獲取文物的信息D.文物保護中的計算機視覺應(yīng)用不需要考慮對文物的非接觸性和無損性要求10、計算機視覺中的目標(biāo)跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標(biāo)。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤的敘述，不正確的是（）A.目標(biāo)跟蹤可以基于特征匹配、濾波算法或深度學(xué)習(xí)方法來實現(xiàn)B.目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會給目標(biāo)跟蹤帶來挑戰(zhàn)C.目標(biāo)跟蹤在智能監(jiān)控、人機交互和自動駕駛等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用D.目標(biāo)跟蹤算法能夠在任何情況下都準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)，不受復(fù)雜環(huán)境的影響11、視頻理解是計算機視覺中的一個具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。以下關(guān)于視頻理解的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內(nèi)容，還需要考慮幀之間的時間關(guān)系B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在處理視頻序列數(shù)據(jù)時具有優(yōu)勢C.視頻理解在視頻監(jiān)控、行為分析和內(nèi)容推薦等方面具有廣泛的應(yīng)用前景D.目前的視頻理解技術(shù)已經(jīng)能夠完全理解復(fù)雜場景下的視頻內(nèi)容，不存在任何挑戰(zhàn)12、目標(biāo)檢測是計算機視覺中的重要任務(wù)之一，旨在定位和識別圖像中的多個目標(biāo)。假設(shè)我們要在城市街道的圖像中檢測行人和車輛。對于處理這種復(fù)雜場景的目標(biāo)檢測任務(wù)，以下哪種技術(shù)通常能提供更準(zhǔn)確的檢測結(jié)果？（）A.基于滑動窗口的傳統(tǒng)目標(biāo)檢測方法B.基于區(qū)域提議的目標(biāo)檢測算法，如R-CNN系列C.基于回歸的一階段目標(biāo)檢測算法，如YOLO系列D.基于聚類的目標(biāo)檢測方法13、當(dāng)利用計算機視覺進行圖像語義分割任務(wù)，例如將圖像中的不同物體分割出來，以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在分割精度和效率方面表現(xiàn)較好？（）A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是14、計算機視覺中，以下哪個任務(wù)通常需要對圖像中的目標(biāo)進行定位和分類？（）A.圖像生成B.目標(biāo)檢測C.圖像超分辨率D.圖像去噪15、計算機視覺在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）中有著重要的應(yīng)用。假設(shè)要在VR游戲中實現(xiàn)真實的場景交互。以下關(guān)于計算機視覺在VR/AR中的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對用戶的動作和姿態(tài)進行識別，實現(xiàn)自然的交互操作B.能夠?qū)⑻摂M物體與真實場景進行準(zhǔn)確的融合和匹配C.計算機視覺技術(shù)可以提高VR/AR體驗的沉浸感和真實感D.VR/AR中的計算機視覺應(yīng)用不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和限制16、計算機視覺中的表情識別用于分析人臉的表情狀態(tài)。假設(shè)要在一個在線教育平臺中檢測學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)。以下關(guān)于表情識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過提取面部肌肉的運動特征來判斷表情B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學(xué)習(xí)表情的特征表示C.表情識別能夠準(zhǔn)確區(qū)分細微的表情變化，如困惑和專注D.表情識別不受面部遮擋和光照變化的影響，始終能夠準(zhǔn)確判斷17、在計算機視覺的視覺跟蹤與監(jiān)控應(yīng)用中，需要對特定目標(biāo)進行持續(xù)的跟蹤和監(jiān)測。假設(shè)要對一個在大型商場中移動的可疑人員進行跟蹤，同時要應(yīng)對人群遮擋和環(huán)境變化。以下哪種視覺跟蹤與監(jiān)控技術(shù)在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結(jié)果？（）A.多目標(biāo)跟蹤算法B.基于深度學(xué)習(xí)的單目標(biāo)跟蹤C.基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤18、計算機視覺中的姿態(tài)估計任務(wù)是估計人體或物體在三維空間中的姿態(tài)。假設(shè)要估計一個人體模特的姿態(tài)。以下關(guān)于姿態(tài)估計的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過關(guān)鍵點檢測和關(guān)節(jié)角度計算來估計人體姿態(tài)B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以直接預(yù)測人體姿態(tài)的參數(shù)C.姿態(tài)估計在虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等應(yīng)用中具有重要作用D.姿態(tài)估計的結(jié)果總是非常準(zhǔn)確，不受人體遮擋和復(fù)雜動作的影響19、當(dāng)進行圖像的光流估計時，假設(shè)要計算圖像中像素的運動速度和方向。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.隨機估計光流D.不進行光流估計，忽略像素的運動信息20、計算機視覺在安防領(lǐng)域的應(yīng)用可以加強監(jiān)控和預(yù)警能力。假設(shè)要通過攝像頭實時監(jiān)測公共場所的異常行為，以下關(guān)于安防計算機視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.簡單的運動檢測算法就能準(zhǔn)確識別各種異常行為B.不考慮人群密度和環(huán)境背景對異常行為檢測的影響C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和行為分析模型可以提高異常行為檢測的準(zhǔn)確性和及時性D.安防領(lǐng)域的計算機視覺系統(tǒng)不需要考慮隱私保護和數(shù)據(jù)安全問題21、在計算機視覺的特征提取中，SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不變特征變換）特征是一種經(jīng)典的方法。假設(shè)我們要對一組包含不同視角和縮放比例的物體圖像進行匹配，SIFT特征的哪個特性使其在這種情況下表現(xiàn)出色？（）A.對旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.計算速度快，效率高C.特征維度低，易于存儲和處理D.對光照變化不敏感22、計算機視覺中的目標(biāo)重識別任務(wù)旨在在不同的攝像頭視角中識別出同一目標(biāo)。假設(shè)要在一個大型商場的多個攝像頭中尋找一個特定的人物。以下關(guān)于目標(biāo)重識別的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過提取目標(biāo)的特征，如顏色、形狀和紋理，來進行重識別B.深度學(xué)習(xí)中的特征學(xué)習(xí)方法能夠提高目標(biāo)重識別的準(zhǔn)確率C.目標(biāo)重識別不受攝像頭視角、光照和人物姿態(tài)變化的影響D.可以通過建立目標(biāo)的特征庫，快速在多個攝像頭中進行匹配和搜索23、對于圖像分類任務(wù)，假設(shè)需要對大量的自然風(fēng)景圖像進行分類，包括山脈、森林、海灘和沙漠等場景。這些圖像在光照、拍攝角度和季節(jié)等方面存在較大差異。為了提高圖像分類的準(zhǔn)確性和泛化能力，以下哪種策略是至關(guān)重要的？（）A.增加數(shù)據(jù)增強操作，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和顏色變換B.只使用少量具有代表性的圖像進行訓(xùn)練C.選擇簡單的分類模型，避免過擬合D.不進行任何預(yù)處理，直接使用原始圖像訓(xùn)練模型24、假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動識別水果種類和品質(zhì)的計算機視覺系統(tǒng)，用于水果分揀和質(zhì)量評估。在獲取水果圖像時，可能會受到光照、角度和遮擋等因素的影響。為了提高識別的準(zhǔn)確性和魯棒性，以下哪種圖像預(yù)處理技術(shù)可能是關(guān)鍵？（）A.圖像增強B.圖像去噪C.圖像歸一化D.圖像分割25、視頻分析是計算機視覺的一個重要領(lǐng)域。假設(shè)要對一段監(jiān)控視頻中的行為進行分析和理解，以下關(guān)于視頻分析方法的描述，正確的是：（）A.直接將視頻中的每一幀圖像作為獨立的圖像進行處理，就能準(zhǔn)確分析視頻中的行為B.考慮視頻的時序信息和幀間的相關(guān)性對于理解復(fù)雜的行為非常重要C.視頻分析只適用于簡單的動作識別，對于復(fù)雜的多人物交互行為無法處理D.視頻的分辨率和幀率對視頻分析的結(jié)果沒有影響26、在計算機視覺的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要對細胞圖像進行精細分割。以下關(guān)于模型選擇的考慮因素，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.模型對細胞邊界的捕捉能力B.模型在小樣本數(shù)據(jù)上的泛化能力C.模型的訓(xùn)練時間和計算資源需求D.模型的知名度和在學(xué)術(shù)圈的引用次數(shù)27、在計算機視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中，假設(shè)要填補圖像中缺失或損壞的部分。以下哪種方法可能更有效地恢復(fù)圖像的完整性和真實性？（）A.基于擴散的修復(fù)方法B.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)模型，如ContextEncoderC.用固定的圖案或顏色填充缺失部分D.不進行修復(fù)，保留圖像的缺失部分28、在計算機視覺的目標(biāo)檢測中，對于小目標(biāo)的檢測往往具有較大的挑戰(zhàn)性。為了提高小目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率，以下哪種策略可能是有效的？（）A.多尺度特征融合B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的小目標(biāo)樣本C.使用更高分辨率的輸入圖像D.以上都是29、計算機視覺中的姿態(tài)估計任務(wù)，確定物體在空間中的位置和方向。假設(shè)要估計一個機器人手臂的姿態(tài)，以下關(guān)于姿態(tài)估計方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何模型的姿態(tài)估計方法在復(fù)雜環(huán)境中總是能夠準(zhǔn)確估計姿態(tài)B.深度學(xué)習(xí)中的端到端姿態(tài)估計網(wǎng)絡(luò)不需要對物體的結(jié)構(gòu)和運動有先驗了解C.姿態(tài)估計的結(jié)果不受相機參數(shù)和拍攝角度的影響D.結(jié)合多種傳感器數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的方法可以提高姿態(tài)估計的精度和魯棒性30、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的語義分割中的邊界優(yōu)化？（）A.條件隨機場B.全連接條件隨機場C.深度學(xué)習(xí)D.以上都是二、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）開發(fā)一個可以識別不同種類犬科動物的計算機視覺應(yīng)用。2、（本題5分）利用深度學(xué)習(xí)算法，對不同種類的零食圖像進行分類。3、（本題5分）基于計算機視覺的垃圾分類系統(tǒng)，自動識別垃圾的種類并進行分類。4、（本題5分）使用目標(biāo)檢測技術(shù)，從海洋監(jiān)測圖像中識別出特定的海洋生物。5、（本題5分）使用目標(biāo)檢測技術(shù)，從海洋監(jiān)測圖像中檢