聊城大學(xué)東昌學(xué)院《平面設(shè)計(jì)衍生產(chǎn)品設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專(zhuān)業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線(xiàn)…………第1頁(yè)，共1頁(yè)聊城大學(xué)東昌學(xué)院

《平面設(shè)計(jì)衍生產(chǎn)品設(shè)計(jì)》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15個(gè)小題，每小題2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、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像去模糊任務(wù)中，需要恢復(fù)由于相機(jī)抖動(dòng)或物體運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的模糊圖像。假設(shè)一張夜景照片由于長(zhǎng)時(shí)間曝光而模糊，同時(shí)存在噪聲和低光照條件。以下哪種圖像去模糊算法在處理這種情況時(shí)效果較好？（）A.盲去卷積算法B.基于正則化的去模糊算法C.深度學(xué)習(xí)的去模糊模型D.頻域去模糊方法2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像壓縮任務(wù)中，假設(shè)要在保證圖像質(zhì)量的前提下盡可能減小文件大小。以下關(guān)于壓縮算法的選擇，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.選擇基于變換的壓縮算法，如離散余弦變換（DCT）B.采用無(wú)損壓縮算法，確保圖像信息完全不丟失C.只考慮壓縮比，不關(guān)心圖像的視覺(jué)質(zhì)量D.根據(jù)圖像的特點(diǎn)和應(yīng)用需求選擇合適的壓縮算法3、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，特征提取是非常關(guān)鍵的一步。假設(shè)我們要從圖像中提取有意義的特征，用于后續(xù)的處理和分析，以下關(guān)于特征提取方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.SIFT（尺度不變特征變換）和SURF（加速穩(wěn)健特征）是常用的局部特征描述子，對(duì)圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和光照變化具有一定的不變性B.HOG（方向梯度直方圖）特征通過(guò)計(jì)算圖像局部區(qū)域的梯度方向分布來(lái)描述圖像，常用于行人檢測(cè)C.深度學(xué)習(xí)中的自動(dòng)特征提取，例如通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到的特征，比手工設(shè)計(jì)的特征更具有代表性和判別力D.特征提取的結(jié)果對(duì)后續(xù)的圖像處理任務(wù)影響不大，不同的特征提取方法可以得到相似的處理效果4、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(kāi)發(fā)一個(gè)用于在線(xiàn)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(guò)分析面部肌肉的運(yùn)動(dòng)和特征點(diǎn)的變化來(lái)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(lèi)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5、視頻理解是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。以下關(guān)于視頻理解的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內(nèi)容，還需要考慮幀之間的時(shí)間關(guān)系B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在處理視頻序列數(shù)據(jù)時(shí)具有優(yōu)勢(shì)C.視頻理解在視頻監(jiān)控、行為分析和內(nèi)容推薦等方面具有廣泛的應(yīng)用前景D.目前的視頻理解技術(shù)已經(jīng)能夠完全理解復(fù)雜場(chǎng)景下的視頻內(nèi)容，不存在任何挑戰(zhàn)6、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的場(chǎng)景理解任務(wù)中，需要理解整個(gè)圖像的語(yǔ)義信息。假設(shè)要分析一張城市街道的圖像中包含的物體和它們之間的關(guān)系，以下關(guān)于場(chǎng)景理解方法的描述，正確的是：（）A.單獨(dú)對(duì)圖像中的每個(gè)物體進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi)就能實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景理解B.忽略圖像中的上下文信息和空間布局對(duì)場(chǎng)景理解沒(méi)有影響C.利用深度學(xué)習(xí)中的語(yǔ)義分割和圖模型可以更好地理解場(chǎng)景的結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義關(guān)系D.場(chǎng)景理解只適用于簡(jiǎn)單的室內(nèi)場(chǎng)景，對(duì)于復(fù)雜的戶(hù)外場(chǎng)景無(wú)法處理7、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的全景圖像拼接是將多個(gè)視角的圖像組合成一個(gè)全景圖像。假設(shè)我們有一組用普通相機(jī)拍攝的場(chǎng)景照片，要拼接成一個(gè)無(wú)縫的全景圖，以下哪個(gè)步驟對(duì)于拼接的質(zhì)量影響最大？（）A.特征點(diǎn)提取和匹配B.圖像融合和過(guò)渡處理C.相機(jī)參數(shù)估計(jì)和校正D.圖像的裁剪和縮放8、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，視頻摘要生成是從長(zhǎng)視頻中提取關(guān)鍵內(nèi)容并生成簡(jiǎn)潔的摘要。以下關(guān)于視頻摘要生成的敘述，不正確的是（）A.視頻摘要生成可以基于關(guān)鍵幀提取、內(nèi)容分析和故事線(xiàn)構(gòu)建等方法B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)視頻的語(yǔ)義信息，生成更有代表性的摘要C.視頻摘要生成在視頻瀏覽、檢索和存儲(chǔ)等方面具有實(shí)用價(jià)值D.視頻摘要生成能夠完全準(zhǔn)確地反映視頻的所有重要內(nèi)容，沒(méi)有任何信息丟失9、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標(biāo)。假設(shè)我們要跟蹤一個(gè)在人群中快速移動(dòng)的人物，以下哪種目標(biāo)跟蹤算法能夠更好地處理目標(biāo)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(xué)習(xí)的跟蹤算法，如Siamese網(wǎng)絡(luò)D.基于均值漂移的跟蹤算法10、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(wú)法保證修復(fù)內(nèi)容與周?chē)鷧^(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11、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像修復(fù)任務(wù)中，恢復(fù)圖像中缺失或損壞的部分。假設(shè)要修復(fù)一張老照片中缺失的部分，以下關(guān)于圖像修復(fù)方法的描述，正確的是：（）A.基于紋理合成的圖像修復(fù)方法能夠完美恢復(fù)復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和細(xì)節(jié)B.深度學(xué)習(xí)中的自編碼器在圖像修復(fù)中無(wú)法學(xué)習(xí)到有效的特征表示C.圖像修復(fù)的結(jié)果不受缺失區(qū)域的大小和形狀的影響D.結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)和上下文信息的深度學(xué)習(xí)方法可以產(chǎn)生更合理和自然的修復(fù)效果12、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像檢索任務(wù)中，需要根據(jù)用戶(hù)提供的查詢(xún)圖像找到相似的圖像。假設(shè)我們有一個(gè)大型的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，以下哪種圖像表示方法能夠提高圖像檢索的效率和準(zhǔn)確性？（）A.基于全局特征的圖像表示B.基于局部特征的圖像表示C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像嵌入表示D.基于顏色直方圖的圖像表示13、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的深度估計(jì)是計(jì)算場(chǎng)景中物體與相機(jī)的距離。假設(shè)我們要為一個(gè)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用估計(jì)場(chǎng)景的深度信息，以下哪種深度估計(jì)方法能夠在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性之間取得較好的平衡？（）A.基于立體視覺(jué)的方法B.基于結(jié)構(gòu)光的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的單目深度估計(jì)方法D.基于飛行時(shí)間（ToF）原理的方法14、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。假設(shè)要估計(jì)一段視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向，以下關(guān)于光流估計(jì)方法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計(jì)方法在復(fù)雜場(chǎng)景中能夠準(zhǔn)確計(jì)算光流B.深度學(xué)習(xí)中的光流估計(jì)網(wǎng)絡(luò)不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.光流估計(jì)的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時(shí)空信息的深度學(xué)習(xí)光流估計(jì)方法能夠提高估計(jì)的準(zhǔn)確性和魯棒性15、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像質(zhì)量評(píng)估任務(wù)中，假設(shè)要評(píng)估一張經(jīng)過(guò)處理后的圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像質(zhì)量評(píng)估方法的描述，正確的是：（）A.主觀評(píng)估方法通過(guò)人的觀察和判斷來(lái)評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量，結(jié)果準(zhǔn)確可靠B.客觀評(píng)估方法中的全參考方法需要原始未失真圖像作為參考，計(jì)算復(fù)雜度低C.無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)估方法能夠在沒(méi)有原始圖像的情況下準(zhǔn)確評(píng)估圖像質(zhì)量D.所有的圖像質(zhì)量評(píng)估方法都能夠完全反映人對(duì)圖像質(zhì)量的主觀感受二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在海洋生態(tài)監(jiān)測(cè)中的作用。2、（本題5分）描述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在海洋地質(zhì)災(zāi)害防治中的應(yīng)用。3、（本題5分）說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在眼鏡制造中的檢測(cè)和設(shè)計(jì)。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用圖像識(shí)別技術(shù)，對(duì)超市商品的條形碼進(jìn)行快速讀取和識(shí)別。2、（本題5分）使用目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，從海洋生態(tài)監(jiān)測(cè)圖像中檢測(cè)出瀕危物種。3、（本題5分）使用目標(biāo)跟蹤算法，對(duì)游泳比賽中的運(yùn)動(dòng)員轉(zhuǎn)身動(dòng)作進(jìn)行分析和評(píng)估。4、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)系統(tǒng)，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)學(xué)校食堂食品的衛(wèi)生狀況。5、（本題5分）基于深度學(xué)習(xí)的圖像生成模型，生成具有特定風(fēng)格的藝術(shù)圖像。四、分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)