安陽(yáng)學(xué)院《平面設(shè)計(jì)與制作》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)安陽(yáng)學(xué)院《平面設(shè)計(jì)與制作》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行圖像分類任務(wù)，例如區(qū)分不同種類的動(dòng)物圖片，為了提高模型的泛化能力和防止過擬合，以下哪種技術(shù)可能是有效的？（）A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.正則化C.模型融合D.以上都是2、在計(jì)算機(jī)視覺的動(dòng)作識(shí)別任務(wù)中，識(shí)別視頻中的人物動(dòng)作。假設(shè)要識(shí)別一段舞蹈視頻中的動(dòng)作，以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以提取視頻中的時(shí)空特征，如光流和運(yùn)動(dòng)軌跡，來描述動(dòng)作B.基于深度學(xué)習(xí)的方法，如3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠直接處理視頻數(shù)據(jù)，進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別C.動(dòng)作識(shí)別需要考慮動(dòng)作的速度、幅度和節(jié)奏等特征D.動(dòng)作識(shí)別只適用于簡(jiǎn)單的、規(guī)范化的動(dòng)作，對(duì)于復(fù)雜的、個(gè)性化的動(dòng)作無法準(zhǔn)確識(shí)別3、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像配準(zhǔn)是將不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對(duì)齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于特征的圖像配準(zhǔn)方法通過提取圖像中的顯著特征，并進(jìn)行匹配來實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)B.基于灰度的圖像配準(zhǔn)方法直接比較圖像的灰度值，計(jì)算相似性度量來完成配準(zhǔn)C.圖像配準(zhǔn)的精度主要取決于特征提取的準(zhǔn)確性和匹配算法的性能D.圖像配準(zhǔn)總是能夠完美地將兩張圖像對(duì)齊，不存在任何誤差4、對(duì)于圖像的語義理解任務(wù)，假設(shè)要理解一張圖像所表達(dá)的場(chǎng)景和事件，例如判斷一張圖像是在舉行婚禮還是在舉辦音樂會(huì)。圖像中的信息可能比較隱晦和復(fù)雜。以下哪種方法可能有助于提高語義理解的準(zhǔn)確性？（）A.構(gòu)建圖像的語義圖，分析物體之間的關(guān)系B.只關(guān)注圖像中的主要物體，忽略背景信息C.對(duì)圖像進(jìn)行簡(jiǎn)單的分類，不進(jìn)行深入的語義分析D.隨機(jī)猜測(cè)圖像的語義5、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從一個(gè)大型圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像。這些圖像可能在內(nèi)容、風(fēng)格和主題上存在差異。為了提高檢索的效率和準(zhǔn)確性，以下哪種方法通常被采用？（）A.基于全局特征的圖像表示和相似性度量B.只對(duì)圖像的標(biāo)簽進(jìn)行文本匹配，忽略圖像內(nèi)容C.隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像作為檢索結(jié)果D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接在原始圖像上進(jìn)行檢索6、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)檢測(cè)中，對(duì)于小目標(biāo)的檢測(cè)往往具有較大的挑戰(zhàn)性。為了提高小目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率，以下哪種策略可能是有效的？（）A.多尺度特征融合B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的小目標(biāo)樣本C.使用更高分辨率的輸入圖像D.以上都是7、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8、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9、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別旨在識(shí)別視頻中的人物動(dòng)作。假設(shè)我們要對(duì)一段包含復(fù)雜背景和多人交互的視頻進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別，以下哪種特征表示可能對(duì)提高識(shí)別準(zhǔn)確率有幫助？（）A.基于光流的特征B.基于圖像直方圖的特征C.基于像素值的原始特征D.基于圖像邊緣的特征10、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像增強(qiáng)旨在改善圖像的質(zhì)量和視覺效果。假設(shè)一張低對(duì)比度、有噪聲的醫(yī)學(xué)圖像需要進(jìn)行增強(qiáng)處理，以突出病變區(qū)域并減少噪聲的影響。以下哪種圖像增強(qiáng)技術(shù)最為適合？（）A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.銳化濾波11、計(jì)算機(jī)視覺在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有著至關(guān)重要的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車正在道路上行駛，需要識(shí)別各種交通標(biāo)志和障礙物。以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的描述，正確的是：（）A.只需對(duì)前方物體進(jìn)行簡(jiǎn)單的圖像分類，就能實(shí)現(xiàn)安全的自動(dòng)駕駛B.準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測(cè)和語義分割對(duì)于理解復(fù)雜的道路場(chǎng)景至關(guān)重要C.計(jì)算機(jī)視覺在自動(dòng)駕駛中作用不大，主要依靠其他傳感器如雷達(dá)D.對(duì)于交通標(biāo)志的識(shí)別，顏色信息比形狀和圖案信息更重要12、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13、圖像分割是將圖像細(xì)分為不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設(shè)我們需要對(duì)醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤進(jìn)行精確分割，以輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。在這種對(duì)精度要求很高的應(yīng)用中，以下哪種圖像分割方法可能更合適？（）A.基于閾值的圖像分割B.基于邊緣檢測(cè)的圖像分割C.基于區(qū)域生長(zhǎng)的圖像分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法，如U-Net14、計(jì)算機(jī)視覺中的醫(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15、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，假設(shè)要跟蹤一個(gè)在人群中移動(dòng)的物體。以下關(guān)于跟蹤算法的選擇，哪一項(xiàng)是需要著重考慮的？（）A.算法對(duì)目標(biāo)外觀變化的適應(yīng)性B.算法的計(jì)算復(fù)雜度，越低越好C.算法是否能夠處理多個(gè)同時(shí)移動(dòng)的目標(biāo)D.算法在處理靜態(tài)場(chǎng)景時(shí)的性能16、計(jì)算機(jī)視覺中的語義分割任務(wù)旨在為圖像中的每個(gè)像素分配一個(gè)類別標(biāo)簽。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域進(jìn)行精確分割，以下哪種技術(shù)可能對(duì)提高分割精度有較大幫助？（）A.使用更深的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)B.引入多尺度特征融合C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲D.減少網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)數(shù)量17、在計(jì)算機(jī)視覺的立體視覺中，需要通過兩個(gè)或多個(gè)相機(jī)獲取的圖像來計(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18、計(jì)算機(jī)視覺中的動(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19、計(jì)算機(jī)視覺中的顯著性檢測(cè)旨在找出圖像中引人注目的區(qū)域。假設(shè)要在一張復(fù)雜的自然風(fēng)景圖像中檢測(cè)顯著性區(qū)域，以下關(guān)于顯著性檢測(cè)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于對(duì)比度的方法通過計(jì)算圖像區(qū)域與周圍區(qū)域的差異來確定顯著性B.基于頻域分析的方法可以從圖像的頻譜中提取顯著性信息C.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)圖像的全局和局部特征，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的顯著性檢測(cè)D.顯著性檢測(cè)的結(jié)果總是與人類的視覺注意力機(jī)制完全一致，沒有偏差20、在計(jì)算機(jī)視覺的表情識(shí)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(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情識(shí)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(dòng)和特征點(diǎn)的變化來識(shí)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(shí)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(shí)別可以準(zhǔn)確地識(shí)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21、計(jì)算機(jī)視覺在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)車輛需要根據(jù)攝像頭采集的圖像來識(shí)別道路上的交通標(biāo)志，并且要在不同天氣和光照條件下都能準(zhǔn)確識(shí)別。以下哪種方法可能有助于提高交通標(biāo)志識(shí)別的魯棒性？（）A.使用多個(gè)不同類型的攝像頭獲取圖像B.僅依賴顏色特征進(jìn)行識(shí)別C.采用簡(jiǎn)單的線性分類器進(jìn)行標(biāo)志分類D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的交通標(biāo)志種類22、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23、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中，假設(shè)要修復(fù)一張有部分缺失的圖像。以下關(guān)于圖像修復(fù)方法的描述，正確的是：（）A.基于擴(kuò)散的圖像修復(fù)方法能夠自然地填充缺失區(qū)域，但修復(fù)速度慢B.基于樣本的圖像修復(fù)方法可以快速生成修復(fù)結(jié)果，但容易出現(xiàn)重復(fù)紋理C.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像修復(fù)中無法保證修復(fù)內(nèi)容與周圍區(qū)域的一致性D.所有的圖像修復(fù)方法都能夠完美地恢復(fù)出圖像缺失部分的真實(shí)內(nèi)容24、在計(jì)算機(jī)視覺的視頻理解任務(wù)中，例如理解一段體育比賽視頻中的精彩瞬間和戰(zhàn)術(shù)，需要對(duì)視頻中的時(shí)空信息進(jìn)行有效建模。以下哪種方法在時(shí)空建模方面可能具有優(yōu)勢(shì)？（）A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)C.注意力機(jī)制D.以上都是25、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像配準(zhǔn)是將不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行匹配和對(duì)齊。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)的敘述，不正確的是（）A.圖像配準(zhǔn)需要找到圖像之間的對(duì)應(yīng)點(diǎn)或特征，然后進(jìn)行變換和對(duì)齊B.圖像配準(zhǔn)在醫(yī)學(xué)圖像分析、遙感圖像處理和三維重建等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用C.圖像配準(zhǔn)的精度和魯棒性受到圖像質(zhì)量、噪聲和幾何變形等因素的影響D.圖像配準(zhǔn)是一個(gè)簡(jiǎn)單的過程，不需要復(fù)雜的算法和優(yōu)化26、計(jì)算機(jī)視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要通過監(jiān)控?cái)z像頭實(shí)時(shí)檢測(cè)人群中的異常行為，以下關(guān)于實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的平衡，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.優(yōu)先保證實(shí)時(shí)性，即使準(zhǔn)確性略有降低B.優(yōu)先保證準(zhǔn)確性，允許一定的延遲C.不考慮實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，只要能檢測(cè)出異常行為即可D.完全無法平衡實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，只能根據(jù)具體情況選擇其一27、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(dòng)速度和方向。以下哪種光流估計(jì)算法在復(fù)雜場(chǎng)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(dòng)信息28、計(jì)算機(jī)視覺中的視頻理解任務(wù)包括對(duì)視頻內(nèi)容的分析和解釋。假設(shè)要理解一段新聞視頻的主要內(nèi)容和事件發(fā)展。以下關(guān)于視頻理解的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過對(duì)視頻中的幀進(jìn)行分類、目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤來實(shí)現(xiàn)視頻理解B.深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制可以幫助聚焦視頻中的關(guān)鍵信息，提高理解的準(zhǔn)確性C.視頻理解只需要關(guān)注視覺信息，不需要考慮音頻和文字等其他模態(tài)的信息D.可以結(jié)合知識(shí)圖譜和語義理解技術(shù)，對(duì)視頻中的內(nèi)容進(jìn)行更深入的分析和解釋29、圖像去模糊是計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)難題。假設(shè)一張圖像由于相機(jī)抖動(dòng)而產(chǎn)生模糊，以下哪種去模糊方法可能需要對(duì)模糊核有較為準(zhǔn)確的估計(jì)？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的去模糊方法B.盲去卷積方法C.維納濾波去模糊方法D.均值濾波去模糊方法30、計(jì)算機(jī)視覺在衛(wèi)星遙感圖像分析中的應(yīng)用可以幫助監(jiān)測(cè)地球環(huán)境和資源。假設(shè)要通過衛(wèi)星圖像分析森林的覆蓋面積變化。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在衛(wèi)星遙感中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過圖像分類和分割技術(shù)區(qū)分森林、草地和建筑物等不同地物類型B.能夠?qū)Χ鄷r(shí)相的衛(wèi)星圖像進(jìn)行比較，監(jiān)測(cè)森林的生長(zhǎng)和砍伐情況C.計(jì)算機(jī)視覺在衛(wèi)星遙感中的應(yīng)用不受衛(wèi)星圖像的分辨率和光譜信息的限制D.可以結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）數(shù)據(jù)，進(jìn)行更深入的空間分析和決策支持二、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）對(duì)健身操教學(xué)視頻中的動(dòng)作標(biāo)準(zhǔn)度進(jìn)行自動(dòng)評(píng)估和指導(dǎo)。2、（本題5分）使用計(jì)算機(jī)視覺方法，檢測(cè)地鐵站內(nèi)的客流密度。3、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)古代建筑的風(fēng)格和年代進(jìn)行鑒定。4、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)程序，通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)識(shí)別不同品牌的汽車標(biāo)志。5、（本題5分）對(duì)一段視頻中的行