武漢科技大學《包裝策劃與設計》2023-2024學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁武漢科技大學《包裝策劃與設計》

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批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務中，假設要估計一個物體在三維空間中的姿態(tài)，例如估計一個機器人手臂的關節(jié)角度。以下哪種技術或方法可能被用于實現(xiàn)這一目標？（）A.基于立體視覺的方法，通過多個相機的觀測B.利用深度學習模型直接預測姿態(tài)參數(shù)C.僅根據(jù)物體的外觀形狀進行估計D.隨機猜測物體的姿態(tài)2、計算機視覺中，以下哪種技術常用于圖像的超分辨率重建的損失函數(shù)？（）A.L1損失B.L2損失C.感知損失D.以上都是3、在計算機視覺的全景圖像拼接任務中，假設要將多張拍攝的局部圖像拼接成一幅完整的全景圖。以下關于圖像匹配和融合的步驟，哪一項是容易出錯的？（）A.準確找到相鄰圖像之間的特征點進行匹配B.對匹配后的圖像進行幾何校正和投影變換C.直接將圖像拼接在一起，不進行任何過渡處理D.采用合適的融合算法，消除拼接處的明顯痕跡4、計算機視覺中的姿態(tài)估計任務，確定物體在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，正確的是：（）A.基于幾何模型的姿態(tài)估計方法在復雜環(huán)境中總是能夠準確估計姿態(tài)B.深度學習中的端到端姿態(tài)估計網(wǎng)絡不需要對物體的結構和運動有先驗了解C.姿態(tài)估計的結果不受相機參數(shù)和拍攝角度的影響D.結合多種傳感器數(shù)據(jù)和深度學習的方法可以提高姿態(tài)估計的精度和魯棒性5、假設要開發(fā)一個能夠對指紋進行識別和認證的計算機視覺系統(tǒng)，以下哪種特征提取和匹配方法可能在指紋識別中具有較高的準確性？（）A.細節(jié)點提取B.方向場提取C.紋理特征提取D.以上都是6、計算機視覺在自動駕駛領域有重要應用。假設要開發(fā)一個能夠識別道路標志的系統(tǒng)，以下關于應對不同光照條件的策略，哪一項是最為有效的？（）A.使用固定的閾值對圖像進行二值化處理B.采用自適應的圖像增強算法，根據(jù)光照情況調整圖像C.忽略光照變化，依靠模型的泛化能力D.只在特定的光照條件下收集訓練數(shù)據(jù)7、在一個基于計算機視覺的無人駕駛系統(tǒng)中，需要對道路場景進行理解和預測，例如判斷前方是否有行人橫穿馬路。為了實現(xiàn)準確的場景理解和預測，以下哪種技術可能是關鍵？（）A.語義分割B.實例分割C.場景圖生成D.以上都是8、計算機視覺中的手勢識別用于理解人的手勢動作。假設要在一個智能交互系統(tǒng)中實現(xiàn)實時準確的手勢識別，以下關于手勢識別方法的描述，正確的是：（）A.基于傳感器的手勢識別方法能夠精確獲取手勢的運動信息，但佩戴傳感器不方便B.基于視覺的手勢識別方法不受環(huán)境光照和背景的影響，識別穩(wěn)定性高C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在手勢識別中無法處理復雜的手勢變化和遮擋D.手勢識別系統(tǒng)只要能夠識別常見的幾種手勢，就能夠滿足大多數(shù)應用需求9、計算機視覺中的姿態(tài)估計是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關于姿態(tài)估計的說法，錯誤的是（）A.姿態(tài)估計可以通過單目相機、雙目相機或深度相機來實現(xiàn)B.基于深度學習的方法在姿態(tài)估計任務中表現(xiàn)出了較高的精度C.姿態(tài)估計在機器人操作、增強現(xiàn)實等領域有著重要的應用價值D.姿態(tài)估計的結果總是非常精確，不受物體形狀和遮擋的影響10、在計算機視覺的車牌識別任務中，假設要從不同角度和光照條件下拍攝的車輛圖像中準確識別出車牌號碼。以下哪種技術可能有助于提高識別準確率？（）A.字符分割和單獨識別B.利用深度學習模型進行端到端的識別C.只關注車牌的顏色特征D.隨機猜測車牌號碼11、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要在連續(xù)的圖像幀中持續(xù)跟蹤一個特定的目標。假設要跟蹤一個在運動場上快速移動且形狀變化的運動員，同時存在其他相似物體的干擾。以下哪種目標跟蹤算法在這種具有挑戰(zhàn)性的場景下表現(xiàn)更佳？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤B.基于粒子濾波的跟蹤C.基于深度學習的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤12、在計算機視覺的應用中，人臉識別是一個常見的任務。假設一個公司要建立一個門禁系統(tǒng)，通過人臉識別來允許員工進入。為了提高人臉識別的準確性和魯棒性，以下哪種技術通常會被采用？（）A.基于幾何特征的人臉識別B.基于模板匹配的人臉識別C.基于深度學習的人臉識別，結合多模態(tài)數(shù)據(jù)D.基于顏色特征的人臉識別13、計算機視覺中的場景理解需要從圖像中推斷出物體之間的關系和場景的語義信息。假設要理解一張室內辦公室場景的圖像，包括家具的布局、人員的活動等。以下哪種方法在進行場景理解時最為有效？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于圖模型的場景表示C.基于深度學習的場景解析D.基于規(guī)則推理的方法14、對于圖像的紋理分析任務，假設要描述和區(qū)分不同類型的紋理，例如木紋和石紋。以下哪種方法可能更有助于準確分析紋理特征？（）A.基于統(tǒng)計的方法，計算紋理的灰度共生矩陣B.基于模型的方法，如馬爾可夫隨機場C.僅通過肉眼觀察和主觀描述紋理D.不進行任何紋理分析，直接忽略紋理信息15、假設要構建一個能夠對書畫作品進行真?zhèn)舞b定的計算機視覺系統(tǒng)，需要對作品的筆觸、線條和風格等特征進行分析。以下哪種技術在書畫鑒定中可能具有應用前景？（）A.筆跡分析B.風格遷移C.圖像風格分析D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）計算機視覺中如何進行車輛類型識別？2、（本題5分）說明計算機視覺在美容美發(fā)行業(yè)中的形象設計和效果評估。3、（本題5分）說明計算機視覺在新能源開發(fā)中的應用。4、（本題5分）簡述計算機視覺在印刷業(yè)中的色彩管理和缺陷檢測。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用目標檢測技術，從氣象衛(wèi)星圖像中檢測出暴雨和臺風等災害區(qū)域。2、（本題5分）運用深度學習模型，對古代書法作品的作者和流派進行鑒定。3、（本題5分）開發(fā)一個可以識別不同種類鯨豚的計算機視覺應用。4、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同種類偶蹄動物的計算機視覺系統(tǒng)。5、（本題5分）運用深度學習，對不同種類的魚類圖像進行分類。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）分析某飲料品牌的運動飲料包裝設計，研究其如何運用視覺元素體現(xiàn)運動主題和滿足運動人群的需求。2、（本題10分）分析某化妝品品牌的線下活動海報設計，討論其如何運用視覺元素吸引消費者參與活動。3、（本題10分）某城市舉辦了一場大型文化節(jié)，其宣傳冊