蘇州大學《書籍設計與印刷》2023-2024學年第一學期期末試卷

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《書籍設計與印刷》2023-2024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、對于視頻中的異常檢測任務，假設要在一段監(jiān)控視頻中檢測出異常事件，如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準確檢測異常？（）A.建立正常行為模型，對比檢測異常B.只關注視頻中的顯著運動區(qū)域C.隨機判斷視頻中的幀是否異常D.不進行異常檢測，直接忽略異常事件2、計算機視覺中的行人重識別任務是在不同攝像頭中識別出特定的行人。假設要在一個大型火車站中尋找一個走失的兒童。以下關于行人重識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以利用行人的服裝顏色、款式和攜帶物品等特征進行重識別B.深度學習中的度量學習方法可以學習行人的特征表示，提高重識別的準確率C.行人重識別不受行人姿態(tài)變化和攝像頭視角差異的影響D.可以通過構建大規(guī)模的行人數據集進行訓練，提升模型的泛化能力3、當進行視頻中的動作識別時，假設要分析一段運動員訓練的視頻，識別出其中的各種動作，如跑步、跳躍和舉重等。視頻中的動作可能存在速度變化、遮擋和視角變化等問題。為了準確識別這些動作，以下哪種技術是關鍵的？（）A.對每一幀圖像進行獨立的動作分類，然后綜合結果B.利用光流信息來捕捉視頻中的運動模式C.只關注視頻中的關鍵幀，忽略其他幀D.不考慮視頻的時序信息，將其視為一系列獨立的圖像4、視頻分析是計算機視覺的一個重要領域。假設我們要分析一段監(jiān)控視頻，以檢測異常行為，如打架、盜竊等。對于這種實時性要求較高的視頻分析任務，以下哪種方法更適合用于快速處理和檢測？（）A.對每一幀圖像單獨進行分析B.基于光流的方法跟蹤對象運動C.利用深度學習模型直接對視頻進行分析D.采用傳統的圖像處理方法，如背景減除5、計算機視覺在安防領域的應用可以加強監(jiān)控和預警能力。假設要通過攝像頭實時監(jiān)測公共場所的異常行為，以下關于安防計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.簡單的運動檢測算法就能準確識別各種異常行為B.不考慮人群密度和環(huán)境背景對異常行為檢測的影響C.結合深度學習和行為分析模型可以提高異常行為檢測的準確性和及時性D.安防領域的計算機視覺系統不需要考慮隱私保護和數據安全問題6、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網絡D.基于均值漂移的跟蹤算法7、計算機視覺中的語義分割任務旨在為圖像中的每個像素分配一個類別標簽。假設要對醫(yī)學圖像中的病變區(qū)域進行精確分割，以下哪種技術可能對提高分割精度有較大幫助？（）A.使用更深的卷積神經網絡架構B.引入多尺度特征融合C.增加訓練數據中的噪聲D.減少網絡中的參數數量8、圖像分類是計算機視覺的基礎任務之一。假設要對大量的自然風景圖片進行分類，包括山脈、森林、海灘等不同類型，同時圖片可能存在不同的拍攝角度、光照條件和季節(jié)變化。為了能夠準確地對這些圖片進行分類，以下哪種特征提取方法與分類算法的組合最為有效？（）A.SIFT特征+支持向量機B.HOG特征+決策樹C.卷積神經網絡自動提取特征+深度學習分類器D.顏色直方圖特征+樸素貝葉斯9、人臉識別是計算機視覺的一個重要應用。假設一個公司使用人臉識別系統進行員工考勤。以下關于人臉識別技術的描述，哪一項是錯誤的？（）A.它可以通過提取面部特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的形狀和位置，來進行身份識別B.能夠適應不同的表情、姿態(tài)和光照變化，保持較高的識別準確率C.人臉識別系統的安全性極高，不存在被欺騙或誤識別的可能性D.深度學習模型在人臉識別中表現出色，大大提高了識別性能10、在計算機視覺的圖像配準任務中，將不同視角或時間拍攝的圖像進行對齊，以下哪種變換模型可能適用于具有較大形變的圖像配準？（）A.剛性變換B.仿射變換C.投影變換D.非線性變換11、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12、在計算機視覺中，圖像分類是一項重要任務。假設我們要對大量的動物圖片進行分類，將其分為貓、狗、鳥等類別。以下關于圖像分類方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于深度學習的卷積神經網絡（CNN）在圖像分類任務中表現出色，能夠自動學習圖像的特征B.傳統的機器學習方法如支持向量機（SVM）在處理大規(guī)模圖像數據時，性能通常不如深度學習方法C.圖像分類只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征，高層語義信息對分類結果影響不大D.為了提高分類準確率，可以使用數據增強技術，如旋轉、翻轉、裁剪等操作來擴充數據集13、在計算機視覺的圖像生成任務中，假設要生成具有真實感的自然圖像。以下關于圖像生成方法的描述，正確的是：（）A.生成對抗網絡（GAN）能夠生成逼真的圖像，但訓練過程不穩(wěn)定，容易模式崩潰B.變分自編碼器（VAE）生成的圖像多樣性好，但真實感不如GAN生成的圖像C.自回歸模型在圖像生成中效率高，能夠快速生成高質量的圖像D.所有的圖像生成方法都能夠生成與真實世界完全一致的圖像14、計算機視覺在安防監(jiān)控領域有重要應用。假設要通過攝像頭監(jiān)控一個公共場所，以下關于計算機視覺在安防監(jiān)控中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以實時檢測異常行為，如人群聚集、奔跑等B.能夠對人員進行身份識別和認證C.計算機視覺系統可以獨立完成所有的安防監(jiān)控任務，不需要人工干預D.與其他安防設備和系統集成，提高整體的安全性和防范能力15、在計算機視覺的三維重建任務中，例如從多視角圖像恢復物體的三維形狀，需要解決相機位姿估計、特征匹配等問題。以下哪種方法在相機位姿估計方面可能具有更高的精度？（）A.基于直接線性變換的方法B.基于BundleAdjustment的方法C.基于特征點的方法D.基于深度學習的方法二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋計算機視覺中的深度估計概念。2、（本題5分）說明計算機視覺在海浪監(jiān)測中的應用。3、（本題5分）簡述計算機視覺中的語義分割與實例分割的區(qū)別。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過圖像分割技術，將醫(yī)學圖像中的腫瘤區(qū)域和正常組織進行精確分割。2、（本題5分）運用深度學習模型，對古代文獻的字體和排版進行分析和識別。3、（本題5分）設計一個程序，通過計算機視覺識別不同品牌的掃描儀。4、（本題5分）通過圖像分類算法，對不同種類的植物葉片圖像進行分類。5、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同種類哺乳動物的計算機視覺系統。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）某手機應用的啟動圖標設計簡潔獨特，易于識別和記憶。請研究此圖