湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)東方科技學(xué)院《視覺傳達(dá)與編拍設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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、在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用中，人臉識(shí)別是一個(gè)常見的任務(wù)。假設(shè)一個(gè)公司要建立一個(gè)門禁系統(tǒng)，通過人臉識(shí)別來允許員工進(jìn)入。為了提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性，以下哪種技術(shù)通常會(huì)被采用？（）A.基于幾何特征的人臉識(shí)別B.基于模板匹配的人臉識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)D.基于顏色特征的人臉識(shí)別2、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建中，從多幅二維圖像恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)古建筑進(jìn)行三維重建，以下關(guān)于三維重建方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于立體視覺的方法通過匹配不同視角下的圖像特征點(diǎn)來計(jì)算深度信息，實(shí)現(xiàn)三維重建B.運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）算法可以從一系列無序的圖像中重建場(chǎng)景的三維結(jié)構(gòu)C.激光掃描技術(shù)能夠直接獲取物體表面的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，是一種高精度的三維重建方法D.三維重建的結(jié)果只取決于輸入的圖像質(zhì)量，與重建算法的選擇無關(guān)3、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率和細(xì)節(jié)。假設(shè)要將一張低分辨率的老照片重建為高分辨率的清晰圖像，同時(shí)要保持圖像的自然度和真實(shí)性。以下哪種圖像超分辨率重建方法最為適合？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于學(xué)習(xí)字典的方法4、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行圖像分類任務(wù)，例如區(qū)分不同種類的動(dòng)物圖片，為了提高模型的泛化能力和防止過擬合，以下哪種技術(shù)可能是有效的？（）A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.正則化C.模型融合D.以上都是5、當(dāng)進(jìn)行視頻中的動(dòng)作識(shí)別時(shí)，假設(shè)要分析一段運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練的視頻，識(shí)別出其中的各種動(dòng)作，如跑步、跳躍和舉重等。視頻中的動(dòng)作可能存在速度變化、遮擋和視角變化等問題。為了準(zhǔn)確識(shí)別這些動(dòng)作，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵的？（）A.對(duì)每一幀圖像進(jìn)行獨(dú)立的動(dòng)作分類，然后綜合結(jié)果B.利用光流信息來捕捉視頻中的運(yùn)動(dòng)模式C.只關(guān)注視頻中的關(guān)鍵幀，忽略其他幀D.不考慮視頻的時(shí)序信息，將其視為一系列獨(dú)立的圖像6、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要持續(xù)跟蹤一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在操場(chǎng)上跑步的人。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以基于特征匹配的方法，在連續(xù)的幀中找到目標(biāo)的相似特征來實(shí)現(xiàn)跟蹤B.深度學(xué)習(xí)中的相關(guān)濾波算法能夠快速準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)，適應(yīng)目標(biāo)的外觀變化C.目標(biāo)跟蹤算法能夠在目標(biāo)被遮擋或短暫消失后，仍然準(zhǔn)確地恢復(fù)跟蹤D.無論目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度和軌跡如何復(fù)雜，目標(biāo)跟蹤算法都能完美地跟蹤7、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺中的常見任務(wù)之一。對(duì)于圖像分類模型的訓(xùn)練，以下說法錯(cuò)誤的是（）A.需要大量有標(biāo)注的圖像數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)不同類別的特征B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色C.模型的訓(xùn)練過程是不斷調(diào)整參數(shù)以最小化預(yù)測(cè)誤差的過程D.圖像分類模型一旦訓(xùn)練完成，就無法再對(duì)新的類別進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類8、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從一個(gè)大型圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像。這些圖像可能在內(nèi)容、風(fēng)格和主題上存在差異。為了提高檢索的效率和準(zhǔn)確性，以下哪種方法通常被采用？（）A.基于全局特征的圖像表示和相似性度量B.只對(duì)圖像的標(biāo)簽進(jìn)行文本匹配，忽略圖像內(nèi)容C.隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像作為檢索結(jié)果D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接在原始圖像上進(jìn)行檢索9、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(jiǎn)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10、計(jì)算機(jī)視覺中的行人重識(shí)別是指在不同攝像頭拍攝的圖像中識(shí)別出同一個(gè)行人。假設(shè)要在一個(gè)大型商場(chǎng)的監(jiān)控系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)行人重識(shí)別，以下關(guān)于行人重識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于顏色和紋理特征的方法對(duì)行人的姿態(tài)和光照變化不敏感，識(shí)別準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的度量學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)到行人的判別性特征，但容易受到背景干擾C.行人重識(shí)別系統(tǒng)只需要關(guān)注行人的外觀特征，不需要考慮行人的行為特征D.行人重識(shí)別在不同場(chǎng)景和攝像頭視角下的性能始終保持穩(wěn)定，不受影響11、在計(jì)算機(jī)視覺中，以下哪種方法常用于圖像的語義分割中的多尺度特征融合？（）A.特征金字塔B.空洞卷積C.注意力機(jī)制D.以上都是12、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在低光照條件下清晰拍攝并處理圖像的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，以下哪種圖像增強(qiáng)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(yàn)去霧D.以上都是13、計(jì)算機(jī)視覺是一門研究如何讓計(jì)算機(jī)從圖像或視頻中獲取信息和理解內(nèi)容的學(xué)科。在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用中，目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.目標(biāo)檢測(cè)能夠準(zhǔn)確識(shí)別圖像或視頻中特定類別的物體，并確定其位置和大小B.深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展極大地提高了目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率C.目標(biāo)檢測(cè)只適用于靜態(tài)圖像，對(duì)于動(dòng)態(tài)視頻的處理效果不佳D.目標(biāo)檢測(cè)在自動(dòng)駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測(cè)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用14、計(jì)算機(jī)視覺中的姿態(tài)估計(jì)是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)的說法，錯(cuò)誤的是（）A.姿態(tài)估計(jì)可以通過單目相機(jī)、雙目相機(jī)或深度相機(jī)來實(shí)現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法在姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中表現(xiàn)出了較高的精度C.姿態(tài)估計(jì)在機(jī)器人操作、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價(jià)值D.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果總是非常精確，不受物體形狀和遮擋的影響15、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(cè)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16、計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)要檢測(cè)電子電路板上的微小缺陷，以下哪種圖像采集設(shè)備可能提供更高的分辨率和精度？（）A.普通數(shù)碼相機(jī)B.工業(yè)線陣相機(jī)C.手機(jī)攝像頭D.監(jiān)控?cái)z像頭17、在計(jì)算機(jī)視覺的動(dòng)作識(shí)別任務(wù)中，識(shí)別視頻中的人物動(dòng)作。假設(shè)要識(shí)別一段舞蹈視頻中的動(dòng)作，以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以提取視頻中的時(shí)空特征，如光流和運(yùn)動(dòng)軌跡，來描述動(dòng)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(dòng)作識(shí)別C.動(dòng)作識(shí)別需要考慮動(dòng)作的速度、幅度和節(jié)奏等特征D.動(dòng)作識(shí)別只適用于簡(jiǎn)單的、規(guī)范化的動(dòng)作，對(duì)于復(fù)雜的、個(gè)性化的動(dòng)作無法準(zhǔn)確識(shí)別18、當(dāng)進(jìn)行圖像的顯著性檢測(cè)時(shí)，假設(shè)要從一張復(fù)雜的圖像中突出顯示出人們視覺上最關(guān)注的區(qū)域，例如在一張風(fēng)景圖像中突出顯示出一座顯眼的山峰。以下哪種方法在計(jì)算圖像的顯著性時(shí)可能更準(zhǔn)確？（）A.基于頻率域分析的方法，計(jì)算圖像的頻譜特征B.基于對(duì)比度的方法，比較區(qū)域與周圍的差異C.隨機(jī)選擇圖像中的部分區(qū)域作為顯著性區(qū)域D.不進(jìn)行任何計(jì)算，主觀判斷顯著性區(qū)域19、在計(jì)算機(jī)視覺中，圖像檢索是根據(jù)用戶的需求從圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中查找相關(guān)的圖像。以下關(guān)于圖像檢索的說法，錯(cuò)誤的是（）A.圖像檢索可以基于圖像的內(nèi)容，如顏色、形狀和紋理等特征B.深度學(xué)習(xí)方法可以學(xué)習(xí)到更具語義的圖像表示，提高圖像檢索的準(zhǔn)確性C.圖像檢索在電子商務(wù)、數(shù)字圖書館和圖像搜索引擎等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用D.圖像檢索的性能只取決于圖像特征的提取，與數(shù)據(jù)庫(kù)的組織和索引無關(guān)20、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像配準(zhǔn)是將不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對(duì)齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于特征的圖像配準(zhǔn)方法通過提取圖像中的顯著特征，并進(jìn)行匹配來實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)B.基于灰度的圖像配準(zhǔn)方法直接比較圖像的灰度值，計(jì)算相似性度量來完成配準(zhǔn)C.圖像配準(zhǔn)的精度主要取決于特征提取的準(zhǔn)確性和匹配算法的性能D.圖像配準(zhǔn)總是能夠完美地將兩張圖像對(duì)齊，不存在任何誤差21、計(jì)算機(jī)視覺中的醫(yī)學(xué)圖像分析對(duì)于疾病的診斷和治療具有重要意義。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以對(duì)X光、CT、MRI等醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行病灶檢測(cè)、器官分割和疾病分類B.深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像分析中取得了顯著的成果，但也面臨數(shù)據(jù)標(biāo)注困難和模型泛化能力不足的問題C.醫(yī)學(xué)圖像分析需要遵循嚴(yán)格的醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和倫理規(guī)范，確保結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性D.醫(yī)學(xué)圖像分析完全依賴于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)不再重要22、計(jì)算機(jī)視覺中的視頻壓縮是為了減少視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬。假設(shè)要對(duì)一段高清視頻進(jìn)行壓縮，同時(shí)保持較好的視覺質(zhì)量。以下關(guān)于視頻壓縮方法的描述，正確的是：（）A.幀內(nèi)壓縮通過去除圖像內(nèi)部的冗余信息實(shí)現(xiàn)壓縮，對(duì)圖像質(zhì)量影響較小B.幀間壓縮利用相鄰幀之間的相似性進(jìn)行壓縮，但會(huì)引入明顯的失真C.運(yùn)動(dòng)估計(jì)在幀間壓縮中不重要，對(duì)壓縮效率提升作用不大D.視頻壓縮的碼率越低，壓縮效果越好，視覺質(zhì)量也越高23、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中，假設(shè)圖像中有大面積的損壞或缺失區(qū)域，以下哪種方法可能更依賴于對(duì)圖像全局結(jié)構(gòu)的理解？（）A.基于紋理合成的方法B.基于擴(kuò)散的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于樣例的方法24、計(jì)算機(jī)視覺中的表情識(shí)別旨在識(shí)別圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要在一個(gè)情感分析系統(tǒng)中準(zhǔn)確識(shí)別表情，以下關(guān)于表情識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的表情識(shí)別方法對(duì)表情的細(xì)微變化不敏感，識(shí)別準(zhǔn)確率低B.基于紋理特征的表情識(shí)別方法能夠很好地捕捉表情的局部特征，但容易受到光照影響C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在表情識(shí)別中能夠?qū)W習(xí)到全局和局部的特征，但對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集依賴嚴(yán)重D.表情識(shí)別系統(tǒng)只適用于正面清晰的人臉表情，對(duì)于側(cè)臉和遮擋的表情無法識(shí)別25、計(jì)算機(jī)視覺中的手勢(shì)識(shí)別用于理解人的手勢(shì)動(dòng)作。假設(shè)要在一個(gè)智能交互系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的手勢(shì)識(shí)別，以下關(guān)于手勢(shì)識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于傳感器的手勢(shì)識(shí)別方法能夠精確獲取手勢(shì)的運(yùn)動(dòng)信息，但佩戴傳感器不方便B.基于視覺的手勢(shì)識(shí)別方法不受環(huán)境光照和背景的影響，識(shí)別穩(wěn)定性高C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在手勢(shì)識(shí)別中無法處理復(fù)雜的手勢(shì)變化和遮擋D.手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)只要能夠識(shí)別常見的幾種手勢(shì)，就能夠滿足大多數(shù)應(yīng)用需求二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述圖像的霍夫變換的應(yīng)用場(chǎng)景。2、（本題5分）描述計(jì)算機(jī)視覺在智能制造中的應(yīng)用。3、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺中如何實(shí)現(xiàn)家庭安防監(jiān)控？4、（本題5分）簡(jiǎn)述圖像的色彩匹配方法。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）解析某旅游城市的城市形象標(biāo)志設(shè)計(jì)，探討其如何體現(xiàn)城市的特色、文化和魅力，提升城市的知名度和美譽(yù)度。2、（本題5分）一款手機(jī)游戲的啟動(dòng)頁(yè)面設(shè)計(jì)充滿活力和創(chuàng)意，給玩家留下了深刻的第一印象。請(qǐng)分析啟動(dòng)頁(yè)面在圖形設(shè)計(jì)、動(dòng)畫效果、加載提示上的特點(diǎn)，以及如何提升玩家的期待感。3、（本題5分）研究某珠寶品牌的廣告攝影作品，分析其視覺效果、模特造型和珠寶展示方式，討論如何