上海財(cái)經(jīng)大學(xué)《書籍裝幀與樣本制作》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《書籍裝幀與樣本制作》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、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像檢索任務(wù)中，需要根據(jù)用戶提供的查詢圖像找到相似的圖像。假設(shè)我們有一個(gè)大型的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，以下哪種圖像表示方法能夠提高圖像檢索的效率和準(zhǔn)確性？（）A.基于全局特征的圖像表示B.基于局部特征的圖像表示C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像嵌入表示D.基于顏色直方圖的圖像表示2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。假設(shè)要檢測(cè)電子電路板上的微小缺陷，以下關(guān)于圖像采集設(shè)備的選擇，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.選擇高分辨率的數(shù)碼相機(jī)，獲取清晰的圖像B.選用具有大景深的鏡頭，確保整個(gè)電路板都清晰成像C.采用高速攝像機(jī)，快速采集大量圖像D.選擇價(jià)格低廉的圖像采集設(shè)備，降低成本3、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視頻壓縮中，為了在保證視覺(jué)質(zhì)量的同時(shí)減少數(shù)據(jù)量，以下哪種技術(shù)可能被廣泛應(yīng)用？（）A.運(yùn)動(dòng)估計(jì)和補(bǔ)償B.圖像分割C.特征點(diǎn)檢測(cè)D.邊緣檢測(cè)4、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的動(dòng)作識(shí)別是對(duì)視頻中人物或物體的動(dòng)作進(jìn)行分類和理解。假設(shè)要識(shí)別一段舞蹈視頻中的各種舞蹈動(dòng)作，同時(shí)要考慮動(dòng)作的速度、幅度和風(fēng)格的變化。以下哪種動(dòng)作識(shí)別方法在處理這種復(fù)雜的動(dòng)作模式時(shí)表現(xiàn)更好？（）A.基于手工特征的動(dòng)作識(shí)別B.基于時(shí)空興趣點(diǎn)的動(dòng)作識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)空卷積網(wǎng)絡(luò)D.基于隱馬爾可夫模型的動(dòng)作識(shí)別5、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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6、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像超分辨率重建的敘述，不正確的是（）A.圖像超分辨率重建可以通過(guò)插值、基于模型的方法或深度學(xué)習(xí)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細(xì)節(jié)C.圖像超分辨率重建在醫(yī)學(xué)圖像、衛(wèi)星圖像和監(jiān)控圖像等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.圖像超分辨率重建可以無(wú)限制地提高圖像的分辨率，不受原始圖像信息的限制7、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠識(shí)別人臉表情的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，用于情感分析和人機(jī)交互。考慮到表情的細(xì)微變化和個(gè)體差異，以下哪種模型架構(gòu)可能更適合處理這種復(fù)雜的任務(wù)？（）A.多層感知機(jī)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)8、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.姿態(tài)估計(jì)可以通過(guò)單目相機(jī)、雙目相機(jī)或深度相機(jī)來(lái)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9、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)醫(yī)學(xué)影像（如X光、CT等）進(jìn)行分析，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷時(shí)，需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有價(jià)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(jià)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(dòng)特征學(xué)習(xí)D.基于顏色的特征提取10、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要在一張包含多種物體的圖像中準(zhǔn)確檢測(cè)出汽車的位置和類別。以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于特征提取和分類器的方法在復(fù)雜場(chǎng)景下檢測(cè)效果優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的FasterR-CNN算法通過(guò)生成候選區(qū)域和分類回歸，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的目標(biāo)檢測(cè)C.目標(biāo)檢測(cè)算法只關(guān)注物體的外觀特征，不考慮物體之間的空間關(guān)系D.所有的目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)于小目標(biāo)的檢測(cè)都具有同樣出色的性能11、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維重建任務(wù)中，需要從多視角的圖像中恢復(fù)物體的三維形狀。假設(shè)我們有一組從不同角度拍攝的建筑物圖像，以下哪種方法常用于從這些圖像中重建建筑物的三維模型？（）A.立體匹配方法B.結(jié)構(gòu)光方法C.運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SFM）D.基于投影的方法12、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在無(wú)人駕駛飛行器（UAV）中的應(yīng)用可以輔助飛行和導(dǎo)航。假設(shè)一架UAV需要依靠視覺(jué)信息避開(kāi)障礙物，以下關(guān)于UAV計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠單目視覺(jué)就能準(zhǔn)確估計(jì)障礙物的距離和速度B.視覺(jué)信息在UAV飛行中的作用有限，主要依靠其他傳感器如GPSC.多目視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)合可以為UAV提供更準(zhǔn)確的環(huán)境感知和障礙物避讓能力D.UAV的飛行速度和姿態(tài)對(duì)視覺(jué)系統(tǒng)的性能沒(méi)有影響13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，異常事件檢測(cè)是重要功能之一。假設(shè)要在一個(gè)倉(cāng)庫(kù)的監(jiān)控視頻中檢測(cè)出異常的人員活動(dòng)或物品移動(dòng)。以下哪種異常事件檢測(cè)方法在處理這種大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)時(shí)能夠更有效地發(fā)現(xiàn)異常？（）A.基于規(guī)則的檢測(cè)B.基于統(tǒng)計(jì)模型的檢測(cè)C.基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)D.基于人工觀察的檢測(cè)14、假設(shè)要開(kāi)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(jué)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15、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用廣泛。假設(shè)要在一個(gè)門禁系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識(shí)別，以下關(guān)于人臉識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的人臉識(shí)別方法對(duì)姿態(tài)和光照變化具有很強(qiáng)的魯棒性B.基于模板匹配的方法能夠處理大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，并且識(shí)別速度快C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識(shí)別中能夠?qū)W習(xí)到更具判別性的特征，但容易受到數(shù)據(jù)偏差的影響D.人臉識(shí)別系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成，就不需要更新和優(yōu)化，能夠一直保持高準(zhǔn)確率16、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像分類任務(wù)中，假設(shè)要處理類別不均衡的數(shù)據(jù)集，即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下關(guān)于處理類別不均衡的方法描述，正確的是：（）A.直接使用傳統(tǒng)的分類算法，類別不均衡不會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生明顯影響B(tài).過(guò)采樣少數(shù)類別的樣本可以增加其數(shù)量，但可能導(dǎo)致過(guò)擬合C.欠采樣多數(shù)類別的樣本能夠平衡數(shù)據(jù)集，但會(huì)丟失部分有用信息D.類別不均衡問(wèn)題無(wú)法通過(guò)數(shù)據(jù)處理方法解決，只能通過(guò)改進(jìn)分類算法來(lái)應(yīng)對(duì)17、當(dāng)進(jìn)行圖像的目標(biāo)計(jì)數(shù)任務(wù)時(shí)，假設(shè)要統(tǒng)計(jì)一張圖像中某種物體的數(shù)量，例如統(tǒng)計(jì)羊群中的羊的數(shù)量。以下哪種方法可能更準(zhǔn)確地完成計(jì)數(shù)任務(wù)？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)計(jì)數(shù)模型B.手動(dòng)逐個(gè)計(jì)數(shù)C.估計(jì)圖像中物體的平均大小，然后計(jì)算總面積來(lái)推算數(shù)量D.隨機(jī)猜測(cè)物體的數(shù)量18、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像風(fēng)格遷移是一項(xiàng)有趣的任務(wù)。假設(shè)要將一幅油畫的風(fēng)格應(yīng)用到一張照片上，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的要點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.學(xué)習(xí)油畫和照片的特征表示，找到風(fēng)格和內(nèi)容的分離方式B.只關(guān)注風(fēng)格的遷移，不考慮照片原始內(nèi)容的保留C.采用對(duì)抗訓(xùn)練，使生成的圖像在風(fēng)格和內(nèi)容上達(dá)到平衡D.調(diào)整模型參數(shù)，控制風(fēng)格遷移的強(qiáng)度和效果19、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像生成任務(wù)中，除了生成新的圖像，還可以對(duì)已有圖像進(jìn)行風(fēng)格轉(zhuǎn)換。假設(shè)我們要將一張照片轉(zhuǎn)換為油畫風(fēng)格，以下哪種方法能夠?qū)崿F(xiàn)逼真的風(fēng)格轉(zhuǎn)換效果？（）A.基于圖像濾波和變換的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)格遷移算法，如CycleGANC.基于圖像融合和合成的方法D.基于顏色映射和紋理合成的方法20、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的紋理分析用于描述圖像中重復(fù)出現(xiàn)的模式和結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對(duì)一塊布料的紋理進(jìn)行分析，以判斷其材質(zhì)和質(zhì)量，同時(shí)布料可能存在褶皺和變形。以下哪種紋理分析方法在處理這種復(fù)雜情況時(shí)更為準(zhǔn)確？（）A.統(tǒng)計(jì)紋理分析B.結(jié)構(gòu)紋理分析C.基于模型的紋理分析D.基于深度學(xué)習(xí)的紋理分析21、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的行人重識(shí)別是在不同攝像頭拍攝的圖像或視頻中識(shí)別出特定的行人。以下關(guān)于行人重識(shí)別的敘述，不正確的是（）A.行人重識(shí)別需要提取具有判別性的行人特征，克服視角、光照和姿態(tài)的變化B.深度學(xué)習(xí)方法在行人重識(shí)別任務(wù)中取得了顯著的性能提升C.行人重識(shí)別在智能安防、視頻監(jiān)控和人員追蹤等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.行人重識(shí)別技術(shù)已經(jīng)能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上達(dá)到100%的準(zhǔn)確率22、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(chǎng)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(jì)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(dòng)學(xué)習(xí)霧的特征，但對(duì)濃霧的處理能力有限C.圖像去霧后，顏色和對(duì)比度會(huì)發(fā)生嚴(yán)重失真，影響視覺(jué)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23、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的醫(yī)學(xué)圖像分析具有重要的臨床應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)要從一組X光片中檢測(cè)出病變區(qū)域，同時(shí)要區(qū)分不同類型的病變。以下哪種技術(shù)和方法在醫(yī)學(xué)圖像分析中最為常用和有效？（）A.形態(tài)學(xué)操作B.圖像分割與分類C.特征提取與選擇D.以上方法綜合運(yùn)用24、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲，同時(shí)保留圖像的細(xì)節(jié)和結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們有一張受到嚴(yán)重噪聲污染的醫(yī)學(xué)圖像，以下哪種圖像去噪方法能夠在去除噪聲的同時(shí)，最大程度地保留圖像的邊緣和紋理信息？（）A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.基于小波變換的去噪方法25、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用中，人臉識(shí)別是一個(gè)常見(jiàn)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(guò)人臉識(shí)別來(lái)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26、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在安防領(lǐng)域的應(yīng)用可以加強(qiáng)監(jiān)控和預(yù)警能力。假設(shè)要通過(guò)攝像頭實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)公共場(chǎng)所的異常行為，以下關(guān)于安防計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法就能準(zhǔn)確識(shí)別各種異常行為B.不考慮人群密度和環(huán)境背景對(duì)異常行為檢測(cè)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(cè)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性D.安防領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)不需要考慮隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全問(wèn)題27、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(jué)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28、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的立體視覺(jué)中，需要通過(guò)兩個(gè)或多個(gè)相機(jī)獲取的圖像來(lái)計(jì)算深度信息。假設(shè)要為一個(gè)自動(dòng)駕駛汽車構(gòu)建立體視覺(jué)系統(tǒng)，以測(cè)量與前方障礙物的距離，同時(shí)要考慮實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的要求。以下哪種立體匹配算法在這種應(yīng)用場(chǎng)景中表現(xiàn)最優(yōu)？（）A.基于區(qū)域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度學(xué)習(xí)的匹配D.全局優(yōu)化匹配29、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的醫(yī)學(xué)圖像分析中，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。假設(shè)要通過(guò)分析CT圖像檢測(cè)腫瘤的位置和大小，以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法可以完全替代醫(yī)生的診斷，不需要醫(yī)生的進(jìn)一步判斷B.不同患者的個(gè)體差異和掃描參數(shù)的變化對(duì)腫瘤檢測(cè)結(jié)果沒(méi)有影響C.結(jié)合醫(yī)生的先驗(yàn)知識(shí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)能夠提高腫瘤檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性D.醫(yī)學(xué)圖像中的噪聲和偽影對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的性能沒(méi)有影響30、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(jué)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)域二、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的智能門禁系統(tǒng)，通過(guò)人臉識(shí)別實(shí)現(xiàn)自動(dòng)開(kāi)門。2、（本題5分）利用目標(biāo)檢測(cè)算法，在森林火災(zāi)監(jiān)控圖像中檢測(cè)火源。3、（本題5分）運(yùn)用圖像分類技術(shù)，對(duì)不同種類的內(nèi)畫進(jìn)行分類。4、（本題5分）利用目標(biāo)檢測(cè)算法，在地質(zhì)圖像中檢測(cè)礦脈。5、（本題5分）使用目標(biāo)跟蹤算法，對(duì)田徑比賽中的跨欄動(dòng)作進(jìn)行分析和評(píng)估