安徽黃梅戲藝術(shù)職業(yè)學(xué)院《設(shè)計(jì)概論》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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、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(cuò)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(duì)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(cè)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2、視頻分析是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要領(lǐng)域。假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的行為進(jìn)行分析和理解，以下關(guān)于視頻分析方法的描述，正確的是：（）A.直接將視頻中的每一幀圖像作為獨(dú)立的圖像進(jìn)行處理，就能準(zhǔn)確分析視頻中的行為B.考慮視頻的時(shí)序信息和幀間的相關(guān)性對(duì)于理解復(fù)雜的行為非常重要C.視頻分析只適用于簡單的動(dòng)作識(shí)別，對(duì)于復(fù)雜的多人物交互行為無法處理D.視頻的分辨率和幀率對(duì)視頻分析的結(jié)果沒有影響3、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像修復(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4、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像風(fēng)格遷移是一項(xiàng)有趣的任務(wù)。假設(shè)要將一幅油畫的風(fēng)格應(yīng)用到一張照片上，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的要點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.學(xué)習(xí)油畫和照片的特征表示，找到風(fēng)格和內(nèi)容的分離方式B.只關(guān)注風(fēng)格的遷移，不考慮照片原始內(nèi)容的保留C.采用對(duì)抗訓(xùn)練，使生成的圖像在風(fēng)格和內(nèi)容上達(dá)到平衡D.調(diào)整模型參數(shù)，控制風(fēng)格遷移的強(qiáng)度和效果5、計(jì)算機(jī)視覺中的深度估計(jì)是計(jì)算場景中物體與相機(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6、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中，假設(shè)要從一系列二維圖像重建出物體的三維模型。以下關(guān)于相機(jī)參數(shù)校準(zhǔn)的重要性，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確的相機(jī)參數(shù)有助于提高三維重建的精度B.相機(jī)參數(shù)校準(zhǔn)可以減少重建過程中的誤差累積C.即使相機(jī)參數(shù)不準(zhǔn)確，也能通過后續(xù)處理得到精確的三維模型D.不同相機(jī)的參數(shù)差異會(huì)影響三維重建的結(jié)果7、計(jì)算機(jī)視覺中的眼底圖像分析對(duì)于眼科疾病的診斷具有重要意義。以下關(guān)于眼底圖像分析的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以檢測(cè)眼底的病變、血管異常和視網(wǎng)膜結(jié)構(gòu)的改變B.深度學(xué)習(xí)方法在眼底圖像分析中能夠自動(dòng)提取特征和進(jìn)行疾病分類C.眼底圖像分析需要高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)和專業(yè)的醫(yī)學(xué)知識(shí)標(biāo)注D.眼底圖像分析技術(shù)已經(jīng)非常成熟，能夠替代醫(yī)生的診斷8、對(duì)于圖像的邊緣檢測(cè)任務(wù)，假設(shè)要準(zhǔn)確檢測(cè)出圖像中物體的邊緣，同時(shí)抑制噪聲的影響。以下哪種邊緣檢測(cè)算子可能表現(xiàn)更好？（）A.Sobel算子B.Roberts算子C.Prewitt算子D.隨機(jī)生成邊緣檢測(cè)結(jié)果9、在進(jìn)行圖像增強(qiáng)時(shí)，我們常常需要在保持圖像細(xì)節(jié)的同時(shí)改善圖像質(zhì)量。假設(shè)一張低光照條件下拍攝的圖像存在大量噪聲，以下哪種圖像增強(qiáng)方法可能不太適合處理這種情況？（）A.直方圖均衡化B.基于小波變換的去噪方法C.中值濾波D.高斯濾波10、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，需要根據(jù)用戶提供的查詢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，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11、計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛中的應(yīng)用至關(guān)重要。假設(shè)要通過車載攝像頭識(shí)別道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線，以下關(guān)于應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境變化的策略，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.利用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，如結(jié)合攝像頭和激光雷達(dá)的信息B.定期更新模型，適應(yīng)新出現(xiàn)的交通標(biāo)志和標(biāo)線C.只依靠單一攝像頭的圖像信息，不考慮其他傳感器D.對(duì)不同天氣和光照條件下的數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)訓(xùn)練12、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.長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)C.注意力機(jī)制D.以上都是13、在計(jì)算機(jī)視覺的文本檢測(cè)和識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)要從一張圖片中提取并識(shí)別其中的文字信息。以下關(guān)于文本檢測(cè)和識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以先通過文本檢測(cè)算法定位圖片中的文本區(qū)域，然后進(jìn)行識(shí)別B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本識(shí)別中表現(xiàn)出色，能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種字體和風(fēng)格的文字C.文本檢測(cè)和識(shí)別對(duì)于彎曲、傾斜和模糊的文字能夠輕松應(yīng)對(duì)，沒有任何困難D.可以結(jié)合光學(xué)字符識(shí)別（OCR）技術(shù)，將圖片中的文字轉(zhuǎn)換為可編輯的文本14、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要在連續(xù)的圖像幀中持續(xù)跟蹤一個(gè)特定的目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在運(yùn)動(dòng)場上快速移動(dòng)且形狀變化的運(yùn)動(dòng)員，同時(shí)存在其他相似物體的干擾。以下哪種目標(biāo)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(jī).基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤15、在計(jì)算機(jī)視覺的視頻壓縮中，為了在保證視覺質(zhì)量的同時(shí)減少數(shù)據(jù)量，以下哪種技術(shù)可能被廣泛應(yīng)用？（）A.運(yùn)動(dòng)估計(jì)和補(bǔ)償B.圖像分割C.特征點(diǎn)檢測(cè)D.邊緣檢測(cè)16、計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。假設(shè)要檢測(cè)生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷，以下關(guān)于工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)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(cè)復(fù)雜的表面缺陷時(shí)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(cè)出各種缺陷C.工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)不需要考慮實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的平衡D.產(chǎn)品的顏色和材質(zhì)對(duì)表面缺陷檢測(cè)的結(jié)果沒有影響17、在進(jìn)行圖像配準(zhǔn)（ImageRegistration）時(shí)，即對(duì)齊兩幅或多幅圖像，假設(shè)我們要將不同時(shí)間拍攝的同一地區(qū)的衛(wèi)星圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，由于地形變化和拍攝角度的差異，以下哪個(gè)因素可能對(duì)配準(zhǔn)精度產(chǎn)生最大影響？（）A.圖像的分辨率B.選擇的特征點(diǎn)數(shù)量C.圖像的灰度值D.地理坐標(biāo)信息的準(zhǔn)確性18、在計(jì)算機(jī)視覺的人臉識(shí)別任務(wù)中，需要應(yīng)對(duì)姿態(tài)、表情和光照等變化。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠在不同環(huán)境下準(zhǔn)確識(shí)別人臉的系統(tǒng)，以下哪種人臉識(shí)別方法在處理這些變化時(shí)具有更高的準(zhǔn)確性和魯棒性？（）A.基于特征點(diǎn)的人臉識(shí)別B.基于模板匹配的人臉識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別D.基于幾何形狀的人臉識(shí)別19、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中，假設(shè)要從一組二維圖像恢復(fù)出物體的三維結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于三維重建方法的描述，正確的是：（）A.基于立體視覺的方法需要多視角的圖像，并且對(duì)相機(jī)的標(biāo)定精度要求不高B.結(jié)構(gòu)光方法能夠快速準(zhǔn)確地獲取物體表面的三維信息，但對(duì)環(huán)境光敏感C.從運(yùn)動(dòng)中恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）方法只適用于靜態(tài)場景，無法處理動(dòng)態(tài)物體D.所有的三維重建方法都能夠生成高精度的、完整的物體三維模型20、計(jì)算機(jī)視覺中，以下哪個(gè)任務(wù)通常需要對(duì)圖像中的目標(biāo)進(jìn)行定位和分類？（）A.圖像生成B.目標(biāo)檢測(cè)C.圖像超分辨率D.圖像去噪21、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)要處理一張被噪聲嚴(yán)重污染的天文圖像，以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.均值濾波和中值濾波等傳統(tǒng)方法可以在一定程度上去除噪聲，但可能會(huì)模糊圖像細(xì)節(jié)B.基于小波變換的方法能夠在去除噪聲的同時(shí)較好地保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)C.深度學(xué)習(xí)方法通過學(xué)習(xí)噪聲和干凈圖像之間的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)有效的去噪D.圖像去噪可以完全恢復(fù)被噪聲破壞的原始圖像信息，沒有任何損失22、計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)重識(shí)別任務(wù)旨在在不同的攝像頭視角中識(shí)別出同一目標(biāo)。假設(shè)要在一個(gè)大型商場的多個(gè)攝像頭中尋找一個(gè)特定的人物。以下關(guān)于目標(biāo)重識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過提取目標(biāo)的特征，如顏色、形狀和紋理，來進(jìn)行重識(shí)別B.深度學(xué)習(xí)中的特征學(xué)習(xí)方法能夠提高目標(biāo)重識(shí)別的準(zhǔn)確率C.目標(biāo)重識(shí)別不受攝像頭視角、光照和人物姿態(tài)變化的影響D.可以通過建立目標(biāo)的特征庫，快速在多個(gè)攝像頭中進(jìn)行匹配和搜索23、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24、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25、在計(jì)算機(jī)視覺中，圖像分類是一項(xiàng)基礎(chǔ)任務(wù)。假設(shè)我們有一組包含各種動(dòng)物的圖像數(shù)據(jù)集，需要訓(xùn)練一個(gè)模型來準(zhǔn)確區(qū)分不同的動(dòng)物類別。在選擇圖像分類模型時(shí)，以下哪種模型架構(gòu)通常在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集時(shí)表現(xiàn)出色？（）A.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）B.淺層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如ResNetD.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺在退役軍人服務(wù)中的作用。2、（本題5分）簡述圖像去噪的常見方法。3、（本題5分）說明計(jì)算機(jī)視覺在沙漠化監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。4、（本題5分）說明計(jì)算機(jī)視覺在海浪監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析某品牌的手機(jī)壁紙?jiān)O(shè)計(jì)，探討其如何運(yùn)用美觀的圖像和簡潔的設(shè)計(jì)，滿足用戶的個(gè)性化需求，提升品牌的親和力。2、（本題5分）一家科技公司的產(chǎn)品手冊(cè)設(shè)計(jì)簡潔明了，突出了產(chǎn)品的創(chuàng)新特點(diǎn)和技術(shù)優(yōu)勢(shì)。請(qǐng)?zhí)接懯謨?cè)中產(chǎn)品圖片展示、技術(shù)參數(shù)說明、案例應(yīng)用介紹的設(shè)計(jì)思路，以及如何有效地向客戶傳達(dá)產(chǎn)品價(jià)值。3、（本題5分）解析某汽車品牌的試駕活動(dòng)海報(bào)設(shè)計(jì)，探討其如何通過視覺元素傳達(dá)試駕活動(dòng)的信息、品牌的性能優(yōu)勢(shì)和吸引力，提高參與者