吉首大學(xué)《包裝設(shè)計》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁吉首大學(xué)《包裝設(shè)計》

2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題2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、在計算機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)量遠遠少于其他類別。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)類進行過采樣或?qū)Χ鄶?shù)類進行欠采樣B.只使用多數(shù)類的樣本進行訓(xùn)練C.不考慮類別不平衡，直接訓(xùn)練模型D.隨機選擇樣本進行訓(xùn)練2、在計算機視覺的目標跟蹤任務(wù)中，目標可能會被遮擋、變形或快速移動。假設(shè)要跟蹤一個在人群中快速移動的人物，以下哪種跟蹤算法可能更適合應(yīng)對這種復(fù)雜情況？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于均值漂移的跟蹤算法D.基于模板匹配的跟蹤算法3、當進行圖像的去霧處理時，假設(shè)要去除圖像中由于霧氣導(dǎo)致的模糊和低對比度。以下哪種方法可能更有效？（）A.基于物理模型的去霧方法，估計大氣光和透射率B.對圖像進行簡單的對比度增強C.不進行去霧處理，保留有霧的效果D.隨機調(diào)整圖像的亮度和飽和度4、在計算機視覺的應(yīng)用中，人臉識別是一個常見的任務(wù)。假設(shè)一個公司要建立一個門禁系統(tǒng)，通過人臉識別來允許員工進入。為了提高人臉識別的準確性和魯棒性，以下哪種技術(shù)通常會被采用？（）A.基于幾何特征的人臉識別B.基于模板匹配的人臉識別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)D.基于顏色特征的人臉識別5、在計算機視覺的視頻壓縮中，為了在保證視覺質(zhì)量的同時減少數(shù)據(jù)量，以下哪種技術(shù)可能被廣泛應(yīng)用？（）A.運動估計和補償B.圖像分割C.特征點檢測D.邊緣檢測6、在計算機視覺的圖像壓縮任務(wù)中，假設(shè)要在保證一定圖像質(zhì)量的前提下，盡可能減少圖像的數(shù)據(jù)量。以下哪種圖像壓縮方法可能更有效？（）A.基于離散余弦變換（DCT）的壓縮算法，如JPEGB.無損壓縮方法，如PNGC.不進行任何壓縮，直接存儲原始圖像D.隨機刪除圖像中的部分像素7、當利用計算機視覺技術(shù)對醫(yī)學(xué)影像（如X光、CT等）進行分析，輔助醫(yī)生進行疾病診斷時，需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有價值的特征。以下哪種特征提取方法在醫(yī)學(xué)影像分析中可能具有較高的應(yīng)用價值？（）A.基于形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.基于深度學(xué)習(xí)的自動特征學(xué)習(xí)D.基于顏色的特征提取8、計算機視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人物動作。假設(shè)我們要對一段包含復(fù)雜背景和多人交互的視頻進行動作識別，以下哪種特征表示可能對提高識別準確率有幫助？（）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9、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的顯著目標檢測中的高層語義信息利用？（）A.深度學(xué)習(xí)B.圖模型C.注意力機制D.以上都是10、在計算機視覺中，目標檢測是一項關(guān)鍵任務(wù)。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在復(fù)雜的城市交通場景中準確檢測出各種車輛類型的系統(tǒng)，需要考慮車輛的不同尺寸、形狀和姿態(tài)，以及光照、陰影和遮擋等因素的影響。以下哪種目標檢測算法在處理這種復(fù)雜場景時具有較好的性能和魯棒性？（）A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO11、在計算機視覺的應(yīng)用于自動駕駛領(lǐng)域，需要實時檢測道路上的交通標志和標線。假設(shè)車輛在高速行駛中，以下哪種技術(shù)能夠快速準確地檢測到各種交通標志，并且對光照變化和遮擋具有較強的魯棒性？（）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12、計算機視覺在自動駕駛領(lǐng)域有著至關(guān)重要的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，需要識別各種交通標志和障礙物。以下關(guān)于自動駕駛中計算機視覺任務(wù)的描述，正確的是：（）A.只需對前方物體進行簡單的圖像分類，就能實現(xiàn)安全的自動駕駛B.準確的目標檢測和語義分割對于理解復(fù)雜的道路場景至關(guān)重要C.計算機視覺在自動駕駛中作用不大，主要依靠其他傳感器如雷達D.對于交通標志的識別，顏色信息比形狀和圖案信息更重要13、計算機視覺在醫(yī)學(xué)圖像分析中有著重要作用。假設(shè)要通過眼底圖像檢測糖尿病性視網(wǎng)膜病變，以下關(guān)于模型訓(xùn)練中數(shù)據(jù)標注的難度，哪一項是最為顯著的？（）A.病變區(qū)域的邊界模糊，難以精確標注B.眼底圖像的質(zhì)量參差不齊，影響標注準確性C.標注人員的醫(yī)學(xué)知識不足，導(dǎo)致標注錯誤D.數(shù)據(jù)量過大，標注工作耗時費力14、在計算機視覺的行人檢測任務(wù)中，假設(shè)要在一個擁擠的街道場景中準確檢測出行人，場景中存在光照變化、人群遮擋和復(fù)雜背景。以下哪種特征表示方法在這種情況下可能更具魯棒性？（）A.基于形狀的特征，如行人的輪廓B.基于顏色的特征，如行人衣服的顏色C.基于深度學(xué)習(xí)的特征，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動學(xué)習(xí)D.不提取任何特征，直接對原始圖像進行檢測15、計算機視覺中的語義分割旨在為圖像中的每個像素分配一個類別標簽。假設(shè)要對醫(yī)學(xué)影像中的腫瘤區(qū)域進行語義分割，以下關(guān)于模型評估指標的選擇，哪一項是最為關(guān)鍵的？（）A.準確率，即正確分類的像素比例B.召回率，即正確分割出腫瘤像素的比例C.F1分數(shù)，綜合考慮準確率和召回率D.平均交并比（MIoU），衡量分割結(jié)果與真實標簽的重合程度二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述計算機視覺在電子制造中的元件檢測和定位。2、（本題5分）簡述計算機視覺中遷移學(xué)習(xí)的方法和優(yōu)勢。3、（本題5分）說明計算機視覺在新能源開發(fā)中的應(yīng)用。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）基于深度學(xué)習(xí)，實現(xiàn)對乒乓球比賽中擦邊球的檢測。2、（本題5分）通過計算機視覺，對不同類型的皮影作品進行分類。3、（本題5分）通過計算機視覺，對不同類型的刺繡作品進行分類。4、（本題5分）對舞蹈比賽中的舞蹈音樂選擇和與舞蹈動作的配合度進行評估5、（本題5分）基于深度學(xué)習(xí)，實現(xiàn)對馬術(shù)比賽中騎手動作的規(guī)范檢測。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）剖析某時尚飾品品牌的線上店鋪裝修設(shè)