北京服裝學(xué)院《色彩理論與設(shè)計》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頁北京服裝學(xué)院

《色彩理論與設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、在計算機(jī)視覺的三維重建中，從多幅二維圖像恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對一個古建筑進(jìn)行三維重建，以下關(guān)于三維重建方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于立體視覺的方法通過匹配不同視角下的圖像特征點來計算深度信息，實現(xiàn)三維重建B.運(yùn)動恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）算法可以從一系列無序的圖像中重建場景的三維結(jié)構(gòu)C.激光掃描技術(shù)能夠直接獲取物體表面的三維點云數(shù)據(jù)，是一種高精度的三維重建方法D.三維重建的結(jié)果只取決于輸入的圖像質(zhì)量，與重建算法的選擇無關(guān)2、在計算機(jī)視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中，假設(shè)圖像中有大面積的損壞或缺失區(qū)域，以下哪種方法可能更依賴于對圖像全局結(jié)構(gòu)的理解？（）A.基于紋理合成的方法B.基于擴(kuò)散的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于樣例的方法3、在計算機(jī)視覺的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域精確地分割出來，以便醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。這張醫(yī)學(xué)圖像可能存在噪聲、模糊和不均勻的灰度分布。以下哪種圖像分割方法在處理這種復(fù)雜情況時可能更具優(yōu)勢？（）A.基于閾值的分割方法，根據(jù)像素值設(shè)定閾值進(jìn)行分割B.基于區(qū)域生長的分割方法，從種子點開始逐漸擴(kuò)展區(qū)域C.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法，如U-NetD.隨機(jī)分割圖像，然后根據(jù)后續(xù)分析進(jìn)行調(diào)整4、計算機(jī)視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運(yùn)動。假設(shè)要對一個快速運(yùn)動的物體進(jìn)行光流估計，同時場景中存在光照變化和噪聲干擾。在這種情況下，以下哪種光流計算方法能夠提供更準(zhǔn)確和穩(wěn)定的結(jié)果？（）A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法5、計算機(jī)視覺在智能零售中的應(yīng)用可以改善購物體驗和提高運(yùn)營效率。假設(shè)一個超市需要通過計算機(jī)視覺實現(xiàn)自動結(jié)賬和庫存管理。以下關(guān)于計算機(jī)視覺在智能零售中的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過商品識別技術(shù)自動識別顧客購買的商品，實現(xiàn)快速結(jié)賬B.能夠?qū)崟r監(jiān)測貨架上商品的庫存水平，及時提醒補(bǔ)貨C.計算機(jī)視覺系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識別所有商品的包裝和標(biāo)簽，不受商品擺放方式和遮擋的影響D.可以分析顧客在店內(nèi)的行為和偏好，為營銷策略提供數(shù)據(jù)支持6、在計算機(jī)視覺的圖像生成任務(wù)中，假設(shè)要生成逼真的人臉圖像。以下關(guān)于生成模型的架構(gòu)選擇，哪一項是需要特別關(guān)注的？（）A.選擇傳統(tǒng)的多層感知機(jī)（MLP）架構(gòu)B.采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）架構(gòu)，通過對抗訓(xùn)練生成高質(zhì)量圖像C.運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）架構(gòu)，但不使用池化層D.構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）架構(gòu)，處理圖像的序列信息7、計算機(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8、當(dāng)進(jìn)行圖像的風(fēng)格遷移任務(wù)時，假設(shè)要將一張照片的風(fēng)格轉(zhuǎn)換為著名繪畫的風(fēng)格，同時保留照片的內(nèi)容結(jié)構(gòu)。以下哪種方法在實現(xiàn)這一目標(biāo)時可能更有效？（）A.使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)格遷移算法，如Gatys等人提出的方法B.對圖像進(jìn)行簡單的色彩變換和濾鏡處理C.隨機(jī)改變圖像的像素值來模擬風(fēng)格遷移D.只對圖像的邊緣進(jìn)行處理，忽略內(nèi)部區(qū)域9、當(dāng)進(jìn)行圖像的目標(biāo)計數(shù)任務(wù)時，假設(shè)要統(tǒng)計一張圖像中某種物體的數(shù)量，例如統(tǒng)計羊群中的羊的數(shù)量。以下哪種方法可能更準(zhǔn)確地完成計數(shù)任務(wù)？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)計數(shù)模型B.手動逐個計數(shù)C.估計圖像中物體的平均大小，然后計算總面積來推算數(shù)量D.隨機(jī)猜測物體的數(shù)量10、計算機(jī)視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一張低分辨率的衛(wèi)星圖像重建為高分辨率圖像，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的挑戰(zhàn)，哪一項是最為突出的？（）A.缺乏足夠的高分辨率衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練B.模型的訓(xùn)練時間過長，難以在短時間內(nèi)得到結(jié)果C.難以評估重建后的圖像質(zhì)量，沒有明確的標(biāo)準(zhǔn)D.計算資源需求過大，普通計算機(jī)難以承受11、在計算機(jī)視覺中，目標(biāo)檢測是一項重要任務(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。為了實現(xiàn)高精度的車輛檢測，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)檢測算法，如FasterR-CNNC.采用簡單的模板匹配方法，根據(jù)預(yù)先定義的車輛模板進(jìn)行匹配D.對圖像進(jìn)行全局特征提取，然后基于這些特征進(jìn)行分類12、計算機(jī)視覺中的動作識別是對視頻中人物或物體的動作進(jìn)行分類和理解。假設(shè)要識別一段舞蹈視頻中的各種舞蹈動作，同時要考慮動作的速度、幅度和風(fēng)格的變化。以下哪種動作識別方法在處理這種復(fù)雜的動作模式時表現(xiàn)更好？（）A.基于手工特征的動作識別B.基于時空興趣點的動作識別C.基于深度學(xué)習(xí)的時空卷積網(wǎng)絡(luò)D.基于隱馬爾可夫模型的動作識別13、在計算機(jī)視覺的應(yīng)用中，人臉識別技術(shù)受到廣泛關(guān)注。假設(shè)一個人臉識別系統(tǒng)正在進(jìn)行身份驗證，以下關(guān)于人臉識別的描述，正確的是：（）A.只依靠面部的幾何形狀信息就能實現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識別B.光照變化和面部表情對人臉識別的準(zhǔn)確率沒有影響C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型和多模態(tài)信息，如紅外圖像，可以提高人臉識別的性能和可靠性D.人臉識別系統(tǒng)不需要考慮數(shù)據(jù)的隱私和安全問題14、在計算機(jī)視覺的視覺跟蹤任務(wù)中，目標(biāo)在運(yùn)動過程中可能會發(fā)生形變、遮擋和光照變化等情況。為了提高跟蹤的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，以下哪種策略可能是有效的？（）A.模型更新機(jī)制B.多特征融合C.抗遮擋處理D.以上都是15、圖像分類是計算機(jī)視覺的基本任務(wù)之一。假設(shè)要對大量的動物圖像進(jìn)行分類，將其分為貓、狗、兔子等類別。在進(jìn)行圖像分類時，以下關(guān)于特征提取的描述，正確的是：（）A.手工設(shè)計的特征，如顏色直方圖、紋理特征等，總是比自動學(xué)習(xí)的特征更有效B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學(xué)習(xí)到具有判別性的圖像特征，無需人工干預(yù)C.特征提取的好壞對圖像分類的結(jié)果影響不大，主要取決于分類器的性能D.為了提高分類準(zhǔn)確率，應(yīng)該盡可能多地提取圖像的各種特征，而不考慮特征的冗余性16、計算機(jī)視覺在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）中有重要作用。假設(shè)要在VR環(huán)境中實現(xiàn)真實感的物體交互，以下哪種技術(shù)可能對準(zhǔn)確感知物體的位置和姿態(tài)至關(guān)重要？（）A.立體視覺B.光場成像C.結(jié)構(gòu)光D.運(yùn)動捕捉17、圖像檢索是計算機(jī)視覺的一個重要應(yīng)用。假設(shè)我們要在一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對提高檢索效率有幫助？（）A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度學(xué)習(xí)的特征表示D.基于顏色直方圖的特征表示18、在計算機(jī)視覺的圖像去霧任務(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學(xué)習(xí)霧的特征，但對濃霧的處理能力有限C.圖像去霧后，顏色和對比度會發(fā)生嚴(yán)重失真，影響視覺效果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19、在計算機(jī)視覺的圖像分類任務(wù)中，假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類別不平衡問題，某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下哪種方法可以緩解這種不平衡對分類模型的影響？（）A.對少數(shù)類進(jìn)行過采樣或?qū)Χ鄶?shù)類進(jìn)行欠采樣B.只使用多數(shù)類的樣本進(jìn)行訓(xùn)練C.不考慮類別不平衡，直接訓(xùn)練模型D.隨機(jī)選擇樣本進(jìn)行訓(xùn)練20、計算機(jī)視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。假設(shè)要檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷，以下關(guān)于工業(yè)檢測中的計算機(jī)視覺技術(shù)的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的機(jī)器視覺方法在檢測復(fù)雜的表面缺陷時比深度學(xué)習(xí)方法更可靠B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的有缺陷和無缺陷樣本進(jìn)行訓(xùn)練，才能準(zhǔn)確檢測出各種缺陷C.工業(yè)檢測中的計算機(jī)視覺系統(tǒng)不需要考慮實時性和準(zhǔn)確性的平衡D.產(chǎn)品的顏色和材質(zhì)對表面缺陷檢測的結(jié)果沒有影響二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述計算機(jī)視覺在志愿者服務(wù)中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡述圖像的雙邊濾波的優(yōu)勢。3、（本題5分）解釋計算機(jī)視覺中的模型剪枝技術(shù)。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解析某家居品牌的線上店鋪設(shè)計，探討其在商品展示、用戶體驗、視覺效果方面的優(yōu)點和不足，以及如何進(jìn)行優(yōu)化。2、（本題5分）研究某電子產(chǎn)品品牌的智能家居產(chǎn)品廣告設(shè)計，分析其科技感展示、便捷功能介紹、生活場景營造如何吸引消費(fèi)者購買。3、（本題5分）解析某電商平臺的首頁設(shè)計，探討其在商品展示、用戶引導(dǎo)、視覺效果方面的優(yōu)點和不足，以及如何進(jìn)行優(yōu)化。4、（本題5分）