青島理工大學(xué)《海報(bào)設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)青島理工大學(xué)

《海報(bào)設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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)視覺中的目標(biāo)計(jì)數(shù)是估計(jì)圖像或視頻中目標(biāo)的數(shù)量。假設(shè)要在一張人群圖像中準(zhǔn)確計(jì)數(shù)人數(shù)，以下關(guān)于目標(biāo)計(jì)數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于檢測(cè)的計(jì)數(shù)方法通過檢測(cè)每個(gè)個(gè)體來實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù)，對(duì)密集場(chǎng)景效果好B.基于回歸的計(jì)數(shù)方法直接預(yù)測(cè)目標(biāo)數(shù)量，計(jì)算速度快但精度較低C.深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制在目標(biāo)計(jì)數(shù)中沒有作用，不能提高計(jì)數(shù)準(zhǔn)確性D.目標(biāo)計(jì)數(shù)只需要考慮目標(biāo)的外觀特征，不需要考慮圖像的上下文信息2、在計(jì)算機(jī)視覺的場(chǎng)景理解任務(wù)中，假設(shè)要理解一個(gè)室內(nèi)場(chǎng)景的布局和物體關(guān)系。以下關(guān)于利用深度學(xué)習(xí)模型的方法，哪一項(xiàng)是不太恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取圖像特征B.運(yùn)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）處理場(chǎng)景的序列信息C.直接使用未經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，期望其自動(dòng)學(xué)習(xí)場(chǎng)景理解D.結(jié)合CNN和RNN，構(gòu)建端到端的場(chǎng)景理解模型3、在計(jì)算機(jī)視覺中，目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要在一張包含眾多物體的復(fù)雜圖像中準(zhǔn)確檢測(cè)出不同類型的車輛，例如轎車、卡車和摩托車。圖像中的車輛可能具有不同的顏色、大小和姿態(tài)，而且背景也較為復(fù)雜。為了實(shí)現(xiàn)高精度的車輛檢測(cè)，以下哪種方法通常被認(rèn)為是最有效的？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)，如邊緣檢測(cè)和形態(tài)學(xué)操作B.使用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，如FasterR-CNNC.采用簡(jiǎn)單的模板匹配方法，根據(jù)預(yù)先定義的車輛模板進(jìn)行匹配D.對(duì)圖像進(jìn)行全局特征提取，然后基于這些特征進(jìn)行分類4、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠自動(dòng)識(shí)別水果種類和品質(zhì)的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，用于水果分揀和質(zhì)量評(píng)估。在獲取水果圖像時(shí)，可能會(huì)受到光照、角度和遮擋等因素的影響。為了提高識(shí)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(qiáng)B.圖像去噪C.圖像歸一化D.圖像分割5、在計(jì)算機(jī)視覺的場(chǎng)景理解任務(wù)中，需要對(duì)整個(gè)圖像場(chǎng)景進(jìn)行分析和解釋。假設(shè)我們有一張城市街道的圖像，要理解其中的道路、建筑物、車輛和行人之間的關(guān)系。以下哪種方法能夠提供更全面和深入的場(chǎng)景理解？（）A.基于對(duì)象檢測(cè)和分類的方法B.基于語義分割和圖模型的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景解析網(wǎng)絡(luò)D.基于特征匹配和聚類的方法6、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，根據(jù)用戶提供的圖像或特征在數(shù)據(jù)庫(kù)中查找相似的圖像。假設(shè)要從一個(gè)大型圖像庫(kù)中找到與給定圖像相似的圖片，以下關(guān)于圖像檢索方法的描述，正確的是：（）A.基于圖像的顏色和紋理特征進(jìn)行檢索能夠滿足所有的檢索需求B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的特征在圖像檢索中不如手工設(shè)計(jì)的特征有效C.考慮圖像的語義信息和高層特征可以提高圖像檢索的準(zhǔn)確性和相關(guān)性D.圖像檢索的速度和效率不受數(shù)據(jù)庫(kù)大小和特征維度的影響7、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像增強(qiáng)處理中，目的是改善圖像的質(zhì)量和可讀性。假設(shè)我們要對(duì)一張低光照條件下拍攝的圖像進(jìn)行增強(qiáng)，以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.直方圖均衡化可以通過調(diào)整圖像的灰度分布，增強(qiáng)圖像的對(duì)比度B.基于Retinex理論的方法可以分離圖像的光照和反射成分，從而改善圖像的視覺效果C.圖像增強(qiáng)算法可以在不增加噪聲的情況下，顯著提高圖像的亮度和清晰度D.不同的圖像增強(qiáng)方法適用于不同類型的圖像，需要根據(jù)具體情況選擇合適的方法8、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別是對(duì)視頻中的人體動(dòng)作進(jìn)行分類和理解。假設(shè)我們要分析一段體育比賽的視頻，識(shí)別其中運(yùn)動(dòng)員的各種動(dòng)作，以下哪種方法能夠有效地捕捉動(dòng)作的時(shí)空特征？（）A.基于手工特征和分類器的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)空卷積網(wǎng)絡(luò)C.基于光流和軌跡的方法D.基于隱馬爾可夫模型的方法9、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中，去除圖像中的噪聲。假設(shè)要對(duì)一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像進(jìn)行去噪處理，以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.均值濾波方法能夠在去除噪聲的同時(shí)很好地保留圖像的細(xì)節(jié)B.中值濾波對(duì)椒鹽噪聲的去除效果不佳C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪方法可以自適應(yīng)地學(xué)習(xí)噪聲模式和圖像特征D.圖像去噪不會(huì)引入任何新的失真或模糊10、在計(jì)算機(jī)視覺的人臉識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)要實(shí)現(xiàn)一個(gè)能夠在不同光照和表情下準(zhǔn)確識(shí)別的系統(tǒng)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.對(duì)人臉圖像進(jìn)行歸一化處理，統(tǒng)一大小和亮度B.對(duì)圖像進(jìn)行銳化處理，增強(qiáng)面部特征C.給圖像添加藝術(shù)效果，提高美觀度D.隨機(jī)裁剪圖像，增加數(shù)據(jù)多樣性11、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)12、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中，需要對(duì)車輛的類型、速度和行駛軌跡進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)在車輛分析方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用？（）A.目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤B.車牌識(shí)別C.軌跡預(yù)測(cè)D.以上都是13、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺的常見任務(wù)之一。假設(shè)要對(duì)大量的自然風(fēng)景圖片進(jìn)行分類，如山脈、森林、海灘等。在進(jìn)行圖像分類時(shí)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法，哪一項(xiàng)可能不太有效？（）A.對(duì)圖像進(jìn)行隨機(jī)裁剪和旋轉(zhuǎn)，增加數(shù)據(jù)的多樣性B.改變圖像的色彩和對(duì)比度，模擬不同的拍攝條件C.直接復(fù)制原圖像，增加數(shù)據(jù)量D.給圖像添加隨機(jī)噪聲，增強(qiáng)模型的魯棒性14、計(jì)算機(jī)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15、在計(jì)算機(jī)視覺中，圖像去霧是提高有霧圖像質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像去霧的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.圖像去霧可以基于物理模型或深度學(xué)習(xí)方法來實(shí)現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像去霧中能夠有效地恢復(fù)圖像的細(xì)節(jié)和顏色C.圖像去霧只對(duì)輕度有霧的圖像有效，對(duì)于濃霧圖像效果不佳D.圖像去霧可以提高圖像的清晰度和可視性，有助于后續(xù)的處理和分析16、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠?qū)χ讣y進(jìn)行識(shí)別和認(rèn)證的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，以下哪種特征提取和匹配方法可能在指紋識(shí)別中具有較高的準(zhǔn)確性？（）A.細(xì)節(jié)點(diǎn)提取B.方向場(chǎng)提取C.紋理特征提取D.以上都是17、計(jì)算機(jī)視覺中的光流估計(jì)是計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。以下關(guān)于光流估計(jì)的敘述，不正確的是（）A.光流估計(jì)可以用于視頻中的運(yùn)動(dòng)分析、目標(biāo)跟蹤和動(dòng)作識(shí)別等任務(wù)B.基于深度學(xué)習(xí)的光流估計(jì)方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估計(jì)只對(duì)勻速運(yùn)動(dòng)的物體有效，對(duì)于復(fù)雜的非勻速運(yùn)動(dòng)估計(jì)不準(zhǔn)確D.光流估計(jì)的結(jié)果可以為后續(xù)的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)提供重要的運(yùn)動(dòng)線索18、在計(jì)算機(jī)視覺的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中，例如估計(jì)人體關(guān)節(jié)的位置和姿態(tài)，以下哪種方法可能在精度和實(shí)時(shí)性之間取得較好的平衡？（）A.基于模型的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的回歸方法C.基于深度學(xué)習(xí)的分類方法D.以上都不是19、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20、計(jì)算機(jī)視覺在人臉識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于人臉識(shí)別技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過提取人臉的幾何特征、紋理特征或深度學(xué)習(xí)特征進(jìn)行識(shí)別B.人臉識(shí)別系統(tǒng)通常需要進(jìn)行活體檢測(cè)，以防止使用照片或視頻等欺詐手段C.大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)集和深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)合，大大提高了人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率D.人臉識(shí)別技術(shù)在任何光照條件、姿態(tài)變化和表情變化下都能準(zhǔn)確識(shí)別，不受這些因素的影響21、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)計(jì)數(shù)任務(wù)中，統(tǒng)計(jì)圖像或視頻中目標(biāo)的數(shù)量。假設(shè)要統(tǒng)計(jì)一個(gè)果園中蘋果的數(shù)量，以下關(guān)于目標(biāo)計(jì)數(shù)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以基于圖像分割和對(duì)象識(shí)別的方法，先分割出每個(gè)蘋果，然后進(jìn)行計(jì)數(shù)B.利用深度學(xué)習(xí)中的回歸模型直接預(yù)測(cè)蘋果的數(shù)量C.目標(biāo)計(jì)數(shù)不受蘋果的大小、形狀和分布的影響，任何情況下都能準(zhǔn)確計(jì)數(shù)D.結(jié)合多視角圖像或視頻序列可以提高目標(biāo)計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性22、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23、在計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)際應(yīng)用中，光照變化會(huì)對(duì)圖像的處理和分析產(chǎn)生影響。以下關(guān)于光照變化的描述，不正確的是（）A.光照變化可能導(dǎo)致圖像的亮度、對(duì)比度和顏色發(fā)生改變，增加了圖像處理的難度B.一些預(yù)處理技術(shù)，如直方圖均衡化，可以在一定程度上減輕光照變化的影響C.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)適應(yīng)各種光照變化，無需進(jìn)行額外的處理D.光照變化對(duì)于目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤等任務(wù)的準(zhǔn)確性可能會(huì)產(chǎn)生較大的影響24、在圖像去噪中，BM3D（Block-Matchingand3DFiltering）算法的優(yōu)勢(shì)在于（）A.去噪效果好B.保持圖像細(xì)節(jié)C.計(jì)算效率高D.以上都是25、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去模糊任務(wù)中，需要恢復(fù)由于相機(jī)抖動(dòng)或物體運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的模糊圖像。假設(shè)一張夜景照片由于長(zhǎng)時(shí)間曝光而模糊，同時(shí)存在噪聲和低光照條件。以下哪種圖像去模糊算法在處理這種情況時(shí)效果較好？（）A.盲去卷積算法B.基于正則化的去模糊算法C.深度學(xué)習(xí)的去模糊模型D.頻域去模糊方法26、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像語義分割任務(wù)中，假設(shè)要處理具有多尺度特征的圖像，例如同時(shí)包含大物體和小物體的場(chǎng)景。以下關(guān)于處理多尺度特征的方法描述，正確的是：（）A.使用單一尺度的特征提取網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)對(duì)多尺度問題，通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)即可B.采用多尺度輸入圖像，分別進(jìn)行處理后再融合結(jié)果，能夠有效解決多尺度問題，但計(jì)算量大C.空洞卷積在處理多尺度特征時(shí)會(huì)引入大量的噪聲，降低分割精度D.圖像語義分割中多尺度問題無法解決，只能盡量避免處理這類圖像27、在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中，當(dāng)需要對(duì)監(jiān)控視頻中的行人進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)和跟蹤，以實(shí)現(xiàn)智能安防系統(tǒng)的功能時(shí)，以下哪種方法在處理復(fù)雜場(chǎng)景和多目標(biāo)跟蹤方面可能表現(xiàn)更為出色？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法C.基于特征匹配的跟蹤算法D.基于光流法的跟蹤算法28、計(jì)算機(jī)視覺中的車牌識(shí)別是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分。假設(shè)要在一個(gè)高速公路收費(fèi)站實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的車牌識(shí)別，以下關(guān)于車牌識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于邊緣檢測(cè)和字符分割的方法對(duì)車牌的變形和污漬具有很強(qiáng)的適應(yīng)性B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠直接從車牌圖像中識(shí)別出字符，但對(duì)車牌的傾斜和光照不均敏感C.車牌識(shí)別系統(tǒng)只需要在白天光照良好的條件下工作，夜間和惡劣天氣下無法正常運(yùn)行D.車牌識(shí)別的準(zhǔn)確率只取決于車牌圖像的清晰度，與車牌的顏色和字體無關(guān)29、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30、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像增強(qiáng)技術(shù)可以改善圖像質(zhì)量。假設(shè)要對(duì)一張低光照條件下拍攝的圖像進(jìn)行增強(qiáng)，以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照?qǐng)D像的質(zhì)量B.直方圖均衡化方法總是能夠在不引入噪聲的情況下增強(qiáng)圖像對(duì)比度C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像增強(qiáng)方法能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)到適合的增強(qiáng)策略D.圖像增強(qiáng)不會(huì)改變圖像的原始信息和內(nèi)容二、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用目標(biāo)跟蹤算法，跟蹤海洋生物的游動(dòng)軌跡。2、（本題5分）運(yùn)用圖像識(shí)別算法，對(duì)不同類型的交通工具圖像進(jìn)行分類和識(shí)別。3、（本題5分）利用圖像識(shí)別技術(shù)，對(duì)不同品牌的電腦顯示器圖像進(jìn)行識(shí)別和分類。4、（本題5分）通過計(jì)算機(jī)視覺，對(duì)不同類型的刺繡作品進(jìn)行分類。5、（本題5分）通過計(jì)算機(jī)視覺，對(duì)不同類型的糖畫作品進(jìn)行分類。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、