重慶第二師范學院《排版設計》2021-2022學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁重慶第二師范學院

《排版設計》2021-2022學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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、目標檢測是計算機視覺中的常見任務，例如在監(jiān)控視頻中檢測行人或車輛。假設我們要開發(fā)一個目標檢測系統(tǒng)，以下關于目標檢測算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于區(qū)域建議的方法，如R-CNN系列算法，通過生成候選區(qū)域并對其進行分類和定位來實現(xiàn)目標檢測B.一階段目標檢測算法，如YOLO和SSD，直接在圖像上進行目標的分類和定位，速度相對較快C.目標檢測算法的性能通常用準確率、召回率和平均精度均值（mAP）等指標來評估D.目標檢測算法的精度和速度是相互獨立的，提高精度不會影響速度，反之亦然2、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標。假設我們要跟蹤一個在人群中快速移動的人物，以下哪種目標跟蹤算法能夠更好地處理目標的外觀變化和遮擋情況？（）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.基于深度學習的跟蹤算法，如Siamese網(wǎng)絡D.基于均值漂移的跟蹤算法3、計算機視覺在自動駕駛領域有重要應用。假設車輛需要根據(jù)攝像頭采集的圖像來識別道路上的交通標志，并且要在不同天氣和光照條件下都能準確識別。以下哪種方法可能有助于提高交通標志識別的魯棒性？（）A.使用多個不同類型的攝像頭獲取圖像B.僅依賴顏色特征進行識別C.采用簡單的線性分類器進行標志分類D.減少訓練數(shù)據(jù)中的交通標志種類4、計算機視覺中的人臉檢測和識別是熱門研究方向。假設要在一個大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫中進行快速準確的人臉識別，以下哪種特征提取方法可能更具優(yōu)勢？（）A.基于幾何特征的方法B.基于局部二值模式（LBP）的方法C.基于深度學習的方法D.基于主成分分析（PCA）的方法5、在計算機視覺中，深度估計是確定場景中物體距離相機的距離。以下關于深度估計的說法，錯誤的是（）A.可以通過立體視覺、結構光或飛行時間等技術來獲取深度信息B.深度學習方法在單目深度估計中取得了顯著進展C.深度估計對于三維重建、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等應用具有重要意義D.深度估計的結果總是非常精確，不需要進行后處理和優(yōu)化6、計算機視覺在農業(yè)領域的應用可以幫助實現(xiàn)精準農業(yè)。假設一個農場需要通過計算機視覺監(jiān)測農作物的生長狀況。以下關于計算機視覺在農業(yè)中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以檢測農作物的病蟲害，及時采取防治措施B.能夠評估農作物的生長階段和成熟度，指導收獲時間C.計算機視覺在農業(yè)中的應用完全不受天氣和光照條件的影響D.可以通過無人機搭載攝像頭進行大面積的農田監(jiān)測7、在計算機視覺的行人檢測任務中，假設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.基于深度學習的特征，通過卷積神經網(wǎng)絡自動學習D.不提取任何特征，直接對原始圖像進行檢測8、計算機視覺中的姿態(tài)估計是確定物體在三維空間中的位置和方向。假設要估計一個機器人手臂的姿態(tài)，以下關于姿態(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)估計的結果總是非常準確，不受圖像噪聲、遮擋和物體形狀變化的影響9、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。假設要對一段視頻中的物體運動進行分析，以下關于光流估計的描述，正確的是：（）A.稀疏光流估計只計算圖像中部分特征點的運動，無法反映整體的運動趨勢B.稠密光流估計能夠得到圖像中每個像素的運動向量，但計算復雜度較高C.光流估計的結果不受光照變化和噪聲的影響，具有很高的準確性D.光流估計只能用于分析勻速直線運動的物體，對于復雜的運動模式無法處理10、在計算機視覺的全景圖像拼接任務中，假設要將多張拍攝的局部圖像拼接成一幅完整的全景圖。以下關于圖像匹配和融合的步驟，哪一項是容易出錯的？（）A.準確找到相鄰圖像之間的特征點進行匹配B.對匹配后的圖像進行幾何校正和投影變換C.直接將圖像拼接在一起，不進行任何過渡處理D.采用合適的融合算法，消除拼接處的明顯痕跡11、計算機視覺在醫(yī)療手術中的應用可以為醫(yī)生提供輔助和支持。假設在一個微創(chuàng)手術中，計算機視覺用于引導手術器械。以下關于計算機視覺在醫(yī)療手術中的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過實時圖像分析，為醫(yī)生提供器械與組織的相對位置和姿態(tài)信息B.能夠對手術區(qū)域進行精準的分割和標注，幫助醫(yī)生識別關鍵結構C.計算機視覺在醫(yī)療手術中的應用已經非常成熟，不存在任何風險和誤差D.可以與機器人手術系統(tǒng)結合，實現(xiàn)更精確和穩(wěn)定的手術操作12、在計算機視覺的無人駕駛領域，環(huán)境感知是關鍵環(huán)節(jié)。假設要讓無人駕駛汽車準確感知周圍的道路狀況、車輛和行人，同時要應對惡劣天氣和復雜交通場景。以下哪種環(huán)境感知技術在這種高要求的應用中發(fā)揮著重要作用？（）A.激光雷達感知B.攝像頭視覺感知C.毫米波雷達感知D.以上技術融合感知13、計算機視覺中的圖像風格遷移是一項有趣的任務。假設要將一幅油畫的風格應用到一張照片上，以下關于模型訓練的要點，哪一項是不正確的？（）A.學習油畫和照片的特征表示，找到風格和內容的分離方式B.只關注風格的遷移，不考慮照片原始內容的保留C.采用對抗訓練，使生成的圖像在風格和內容上達到平衡D.調整模型參數(shù)，控制風格遷移的強度和效果14、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多尺度特征融合？（）A.特征金字塔B.空洞卷積C.注意力機制D.以上都是15、在計算機視覺的人物姿態(tài)估計任務中，需要確定圖像中人物的關節(jié)位置和姿態(tài)。假設要開發(fā)一個用于健身應用的姿態(tài)估計系統(tǒng)，以下關于模型訓練數(shù)據(jù)的獲取，哪一項是比較困難的？（）A.從公開的數(shù)據(jù)集獲取大量的人物姿態(tài)圖像B.自己拍攝不同人群在各種健身動作下的圖像C.利用合成數(shù)據(jù)生成多樣化的人物姿態(tài)樣本D.從社交媒體上收集用戶分享的健身照片二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明計算機視覺在海浪監(jiān)測中的應用。2、（本題5分）解釋計算機視覺在能源領域中的設備監(jiān)測和故障診斷。3、（本題5分）解釋計算機視覺在刑偵中的應用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）設計一個系統(tǒng)，利用計算機視覺檢測工廠生產線上的產品缺陷。2、（本題5分）在安防領域，利用計算機視覺檢測異常行為和入侵事件。3、（本題5分）使用目標檢測技術，從地質勘探圖像中檢測出潛在的礦產資源開采區(qū)域。4、（本題5分）運用深度學習模型，對古代書畫作品的修復方案進行評估和建議。5、（本題5分）設計一個系統(tǒng)，利用計算機視覺檢測商場電梯的運行安全。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題