天津鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院《印前與書籍裝幀設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁天津鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院《印前與書籍裝幀設(shè)計(jì)》

2023-2024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(gè)小題，每小題1分，共15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)視覺中，特征提取是非常關(guān)鍵的一步。假設(shè)我們要對一組風(fēng)景圖像進(jìn)行特征提取，以便后續(xù)的圖像檢索和分類任務(wù)。以下哪種特征提取方法能夠捕捉到圖像的全局和局部特征，并且對圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放等變換具有較好的不變性？（）A.尺度不變特征變換（SIFT）B.方向梯度直方圖（HOG）C.局部二值模式（LBP）D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動學(xué)習(xí)的特征2、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)識別任務(wù)中，除了識別目標(biāo)的類別，還需要確定目標(biāo)的位置和大小。假設(shè)我們要在一幅復(fù)雜的圖像中識別多個(gè)不同大小的物體，以下哪種目標(biāo)識別算法能夠適應(yīng)不同尺度的目標(biāo)？（）A.基于滑動窗口的目標(biāo)識別算法B.基于特征金字塔的目標(biāo)識別算法C.基于注意力機(jī)制的目標(biāo)識別算法D.基于模板匹配的目標(biāo)識別算法3、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像修復(fù)是填補(bǔ)圖像中的缺失或損壞部分。假設(shè)我們有一張老照片，其中部分區(qū)域被損壞，需要進(jìn)行修復(fù)。以下哪種圖像修復(fù)方法能夠生成自然、合理的內(nèi)容，與周圍區(qū)域融合良好？（）A.基于紋理合成的修復(fù)方法B.基于插值和填充的修復(fù)方法C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)網(wǎng)絡(luò)，如ContextEncoderD.基于圖像分解和重構(gòu)的修復(fù)方法4、計(jì)算機(jī)視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)要通過攝像頭監(jiān)控一個(gè)公共場所，以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在安防監(jiān)控中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以實(shí)時(shí)檢測異常行為，如人群聚集、奔跑等B.能夠?qū)θ藛T進(jìn)行身份識別和認(rèn)證C.計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)可以獨(dú)立完成所有的安防監(jiān)控任務(wù)，不需要人工干預(yù)D.與其他安防設(shè)備和系統(tǒng)集成，提高整體的安全性和防范能力5、對于圖像的超分辨率重建任務(wù)，假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)為高分辨率圖像，同時(shí)保留圖像的細(xì)節(jié)和清晰度。這張低分辨率圖像可能存在模糊和失真。以下哪種方法在處理這種情況時(shí)可能表現(xiàn)更好？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值和雙三次插值B.基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率重建模型，如SRCNNC.對低分辨率圖像進(jìn)行簡單的銳化處理D.不進(jìn)行任何處理，直接使用低分辨率圖像6、計(jì)算機(jī)視覺中的動作識別是對視頻中人物或物體的動作進(jìn)行分類和識別。以下關(guān)于動作識別的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.動作識別需要分析視頻中的時(shí)空特征來理解動作的模式和類別B.雙流卷積網(wǎng)絡(luò)在動作識別任務(wù)中被廣泛應(yīng)用，分別處理空間和時(shí)間信息C.動作識別在體育分析、視頻監(jiān)控和智能安防等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值D.動作識別技術(shù)已經(jīng)非常成熟，能夠準(zhǔn)確識別各種復(fù)雜和細(xì)微的動作7、當(dāng)進(jìn)行圖像的光流估計(jì)時(shí)，假設(shè)要計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動速度和方向。以下哪種光流估計(jì)算法在復(fù)雜場景下可能更準(zhǔn)確？（）A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.隨機(jī)估計(jì)光流D.不進(jìn)行光流估計(jì)，忽略像素的運(yùn)動信息8、計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛飛行器（UAV）中的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航和環(huán)境感知。假設(shè)一個(gè)UAV需要在復(fù)雜的環(huán)境中飛行并避開障礙物。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在UAV中的描述，哪一項(xiàng)是錯誤的？（）A.可以通過視覺傳感器獲取周圍環(huán)境的信息，包括地形、建筑物和其他障礙物B.能夠?qū)崟r(shí)分析圖像，計(jì)算與障礙物的距離和相對速度，為飛行決策提供依據(jù)C.計(jì)算機(jī)視覺在UAV中的應(yīng)用完全不需要與其他傳感器（如慣性測量單元）的數(shù)據(jù)融合D.可以利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行端到端的飛行控制，實(shí)現(xiàn)自主飛行9、計(jì)算機(jī)視覺中的光流計(jì)算用于估計(jì)圖像中像素的運(yùn)動。假設(shè)要分析一段視頻中物體的運(yùn)動速度和方向。以下關(guān)于光流計(jì)算的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過比較連續(xù)幀之間的像素差異來計(jì)算光流B.光流計(jì)算能夠?yàn)橐曨l中的目標(biāo)跟蹤和行為分析提供重要信息C.無論視頻的幀率和分辨率如何，光流計(jì)算都能準(zhǔn)確地估計(jì)像素運(yùn)動D.深度學(xué)習(xí)方法也被應(yīng)用于光流計(jì)算，提高了計(jì)算的準(zhǔn)確性和效率10、在計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)際應(yīng)用中，模型的實(shí)時(shí)性是一個(gè)重要的考慮因素。以下關(guān)于實(shí)時(shí)性的描述，不正確的是（）A.對于一些需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的應(yīng)用，如自動駕駛和工業(yè)檢測，模型的處理速度至關(guān)重要B.模型的復(fù)雜度、計(jì)算資源和算法效率都會影響實(shí)時(shí)性C.可以通過模型壓縮、硬件加速和優(yōu)化算法等方法來提高模型的實(shí)時(shí)性D.實(shí)時(shí)性只與模型本身有關(guān)，與硬件設(shè)備和系統(tǒng)架構(gòu)無關(guān)11、在計(jì)算機(jī)視覺的表情識別任務(wù)中，判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)用于在線教育的表情識別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情識別方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析面部肌肉的運(yùn)動和特征點(diǎn)的變化來識別表情B.深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)不同表情的模式和特征，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的表情分類C.表情識別系統(tǒng)需要考慮光照、頭部姿態(tài)和遮擋等因素的影響D.表情識別可以準(zhǔn)確地識別出所有細(xì)微和復(fù)雜的表情，不受個(gè)體差異和文化背景的影響12、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或?qū)ο蟆＜僭O(shè)要對醫(yī)學(xué)影像中的腫瘤區(qū)域進(jìn)行精確分割，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.手動分割是最準(zhǔn)確的方法，不需要借助計(jì)算機(jī)算法B.基于閾值的圖像分割方法能夠適用于所有類型的醫(yī)學(xué)影像分割問題C.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）及其變體在醫(yī)學(xué)圖像分割中具有很大的潛力D.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的分割算法，與圖像的預(yù)處理無關(guān)13、計(jì)算機(jī)視覺中的行人重識別是指在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個(gè)行人。假設(shè)要在一個(gè)大型商場的監(jiān)控系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)行人重識別，以下關(guān)于行人重識別方法的描述，正確的是：（）A.基于顏色和紋理特征的方法對行人的姿態(tài)和光照變化不敏感，識別準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的度量學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)到行人的判別性特征，但容易受到背景干擾C.行人重識別系統(tǒng)只需要關(guān)注行人的外觀特征，不需要考慮行人的行為特征D.行人重識別在不同場景和攝像頭視角下的性能始終保持穩(wěn)定，不受影響14、計(jì)算機(jī)視覺中的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)，確定物體在空間中的位置和方向。假設(shè)要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài)，以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何模型的姿態(tài)估計(jì)方法在復(fù)雜環(huán)境中總是能夠準(zhǔn)確估計(jì)姿態(tài)B.深度學(xué)習(xí)中的端到端姿態(tài)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)不需要對物體的結(jié)構(gòu)和運(yùn)動有先驗(yàn)了解C.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果不受相機(jī)參數(shù)和拍攝角度的影響D.結(jié)合多種傳感器數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的方法可以提高姿態(tài)估計(jì)的精度和魯棒性15、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域具有相似的特征。假設(shè)要對醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行器官分割，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于閾值的分割方法簡單直接，但對于復(fù)雜圖像效果往往不佳B.基于邊緣檢測的分割方法通過尋找圖像中的邊緣來劃分區(qū)域，但容易受到噪聲影響C.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割方法能夠?qū)崿F(xiàn)像素級別的分類，效果較好，但計(jì)算量較大D.圖像分割只適用于灰度圖像，對于彩色圖像無法進(jìn)行有效的分割二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡述圖像的小波變換的特點(diǎn)。2、（本題5分）簡述圖像分割的評價(jià)指標(biāo)。3、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤方法。4、（本題5分）說明計(jì)算機(jī)視覺在制鞋工業(yè)中的作用。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺程序，能夠從監(jiān)控視頻中檢測出異常行為。2、（本題5分）通過深度學(xué)習(xí)模型，對一批手寫數(shù)字圖像進(jìn)行識別和分類。3、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的聲紋識別系統(tǒng)。4、（本題5分）在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，使用計(jì)算機(jī)視覺檢測農(nóng)作物的病蟲害情況。5、（本題5分）利用目標(biāo)檢測算法，在圖像中檢測出特定的動物。四、分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）一家環(huán)保組織設(shè)計(jì)了一系列公益海報(bào)，旨在呼吁人們關(guān)注氣候變化。海報(bào)運(yùn)用了震撼的攝影圖片和簡潔有力的文字。請?zhí)接戇@些海報(bào)在引起公眾共鳴、傳播環(huán)保理念、推動環(huán)保行動方面的效果，以及設(shè)計(jì)手法對信息傳達(dá)的增強(qiáng)作用。2、（本題10分）觀察某電影節(jié)的開幕式舞臺設(shè)計(jì)，思考如何通過多