泉州醫(yī)學高等專科學?！兑曈X傳達設(shè)計史》2023-2024學年第二學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁泉州醫(yī)學高等專科學校

《視覺傳達設(shè)計史》2023-2024學年第二學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、在計算機視覺的人臉識別任務中，需要應對姿態(tài)、表情和光照等變化。假設(shè)要構(gòu)建一個能夠在不同環(huán)境下準確識別人臉的系統(tǒng)，以下哪種人臉識別方法在處理這些變化時具有更高的準確性和魯棒性？（）A.基于特征點的人臉識別B.基于模板匹配的人臉識別C.基于深度學習的人臉識別D.基于幾何形狀的人臉識別2、在計算機視覺的圖像壓縮任務中，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)心圖像的視覺質(zhì)量D.根據(jù)圖像的特點和應用需求選擇合適的壓縮算法3、計算機視覺在自動駕駛領(lǐng)域有重要應用。假設(shè)車輛需要根據(jù)攝像頭采集的圖像來識別道路上的交通標志，并且要在不同天氣和光照條件下都能準確識別。以下哪種方法可能有助于提高交通標志識別的魯棒性？（）A.使用多個不同類型的攝像頭獲取圖像B.僅依賴顏色特征進行識別C.采用簡單的線性分類器進行標志分類D.減少訓練數(shù)據(jù)中的交通標志種類4、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要持續(xù)跟蹤一個或多個運動目標。假設(shè)要跟蹤一個在操場上跑步的人。以下關(guān)于目標跟蹤算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于特征匹配的方法，在連續(xù)的幀中找到目標的相似特征來實現(xiàn)跟蹤B.深度學習中的相關(guān)濾波算法能夠快速準確地跟蹤目標，適應目標的外觀變化C.目標跟蹤算法能夠在目標被遮擋或短暫消失后，仍然準確地恢復跟蹤D.無論目標的運動速度和軌跡如何復雜，目標跟蹤算法都能完美地跟蹤5、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務中，假設(shè)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(guān)節(jié)角度。以下哪種技術(shù)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)6、計算機視覺中的場景文本識別旨在從圖像中識別出文字信息。假設(shè)要在一張街景圖像中識別出店鋪招牌上的文字。以下關(guān)于場景文本識別方法的描述，正確的是：（）A.基于光學字符識別（OCR）技術(shù)的方法對字體和排版的變化適應性強，識別準確率高B.深度學習中的端到端文本識別模型能夠處理彎曲和變形的文本，但對模糊文本效果不佳C.場景文本識別只需要關(guān)注文本的內(nèi)容，不需要考慮文本的位置和上下文信息D.所有的場景文本識別方法都能夠在復雜的自然場景中準確無誤地識別出各種文字7、計算機視覺中的語義理解旨在理解圖像或視頻中的高層語義信息。以下關(guān)于語義理解的說法，不正確的是（）A.語義理解需要將圖像中的物體、場景和事件等與先驗知識進行關(guān)聯(lián)和解釋B.知識圖譜可以為語義理解提供豐富的語義信息和關(guān)系C.語義理解在圖像描述生成、問答系統(tǒng)等任務中發(fā)揮著重要作用D.語義理解已經(jīng)達到了非常完美的程度，能夠準確理解任何復雜的圖像或視頻內(nèi)容8、計算機視覺在安防領(lǐng)域的應用可以加強監(jiān)控和預警能力。假設(shè)要通過攝像頭實時監(jiān)測公共場所的異常行為，以下關(guān)于安防計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.簡單的運動檢測算法就能準確識別各種異常行為B.不考慮人群密度和環(huán)境背景對異常行為檢測的影響C.結(jié)合深度學習和行為分析模型可以提高異常行為檢測的準確性和及時性D.安防領(lǐng)域的計算機視覺系統(tǒng)不需要考慮隱私保護和數(shù)據(jù)安全問題9、計算機視覺在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）中的應用可以提供更沉浸式的體驗。假設(shè)要在VR環(huán)境中實時跟蹤用戶的頭部運動并相應地更新場景，以下關(guān)于VR/AR計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.簡單的基于傳感器的跟蹤方法能夠滿足VR中高精度的頭部運動跟蹤需求B.計算機視覺在VR/AR中的應用主要關(guān)注圖像生成，而不是跟蹤和定位C.結(jié)合視覺特征提取和深度學習的頭部運動跟蹤算法可以實現(xiàn)低延遲和高精度的跟蹤D.VR/AR環(huán)境中的光照條件和物體遮擋對計算機視覺算法的性能沒有影響10、計算機視覺在自動駕駛領(lǐng)域有著至關(guān)重要的應用。假設(shè)一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，需要識別各種交通標志和障礙物。以下關(guān)于自動駕駛中計算機視覺任務的描述，正確的是：（）A.只需對前方物體進行簡單的圖像分類，就能實現(xiàn)安全的自動駕駛B.準確的目標檢測和語義分割對于理解復雜的道路場景至關(guān)重要C.計算機視覺在自動駕駛中作用不大，主要依靠其他傳感器如雷達D.對于交通標志的識別，顏色信息比形狀和圖案信息更重要11、圖像增強是為了改善圖像的質(zhì)量和視覺效果。假設(shè)我們有一張由于光照不足而顯得暗淡的圖像，需要對其進行增強以突出細節(jié)。以下哪種圖像增強方法可以有效地提高圖像的對比度，同時避免過度增強導致的噪聲放大？（）A.直方圖均衡化B.灰度變換C.銳化濾波D.中值濾波12、在進行計算機視覺的三維重建時，需要從多個視角的圖像中恢復物體的三維形狀和結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對一個復雜的古建筑進行三維重建，圖像采集存在視角偏差和部分遮擋。以下哪種三維重建方法在處理這種不完整和有噪聲的數(shù)據(jù)時效果較好？（）A.基于立體視覺的重建B.基于運動恢復結(jié)構(gòu)（SfM）的重建C.基于激光掃描的重建D.基于深度學習的重建13、計算機視覺中的目標跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定目標。假設(shè)要跟蹤一個在復雜場景中運動的人物，以下關(guān)于目標跟蹤算法的描述，正確的是：（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法能夠準確預測目標的運動軌跡，但對目標外觀變化適應性差B.基于粒子濾波的跟蹤算法計算復雜度低，適用于實時跟蹤要求高的場景C.基于深度學習的跟蹤算法需要大量的訓練數(shù)據(jù)，并且在目標被遮擋時容易丟失D.目標跟蹤算法只要在初始幀中準確檢測到目標，就能夠在后續(xù)幀中一直保持跟蹤的準確性14、在計算機視覺的場景理解任務中，假設(shè)要理解一個室內(nèi)場景的布局和物體關(guān)系。以下關(guān)于利用深度學習模型的方法，哪一項是不太恰當?shù)模浚ǎ〢.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取圖像特征B.運用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）處理場景的序列信息C.直接使用未經(jīng)訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，期望其自動學習場景理解D.結(jié)合CNN和RNN，構(gòu)建端到端的場景理解模型15、計算機視覺在農(nóng)業(yè)中的應用可以幫助監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況。假設(shè)要通過圖像分析判斷農(nóng)作物的病蟲害程度，以下關(guān)于農(nóng)業(yè)計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠農(nóng)作物的顏色特征就能準確判斷病蟲害的程度B.不同農(nóng)作物品種和生長階段對病蟲害判斷的影響不大C.結(jié)合圖像的紋理、形狀和顏色等多特征，可以更準確地評估農(nóng)作物的健康狀況D.農(nóng)業(yè)環(huán)境的復雜性對計算機視覺的應用沒有挑戰(zhàn)16、在計算機視覺的立體視覺任務中，通過兩個或多個相機獲取的圖像來計算深度信息。以下哪種立體匹配算法在精度和效率方面可能表現(xiàn)較好？（）A.基于區(qū)域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度學習的匹配算法D.以上都是17、在計算機視覺的行人檢測任務中，假設(shè)要在一個擁擠的街道場景中準確檢測出行人，場景中存在光照變化、人群遮擋和復雜背景。以下哪種特征表示方法在這種情況下可能更具魯棒性？（）A.基于形狀的特征，如行人的輪廓B.基于顏色的特征，如行人衣服的顏色C.基于深度學習的特征，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動學習D.不提取任何特征，直接對原始圖像進行檢測18、目標檢測是計算機視覺中的重要任務之一。假設(shè)要在一張城市街道的圖像中檢測出所有的行人和車輛，以下關(guān)于目標檢測算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)的圖像處理方法的目標檢測算法在復雜場景中表現(xiàn)優(yōu)于深度學習算法B.深度學習中的單階段目標檢測算法比兩階段算法速度快，但精度較低C.目標檢測算法只需要關(guān)注目標的位置，不需要考慮目標的類別D.目標檢測的準確率不受圖像質(zhì)量、光照條件和目標大小變化的影響19、計算機視覺中的場景理解是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。假設(shè)要理解一個城市街道的場景圖像，包括道路、建筑物、車輛和行人等元素。以下關(guān)于場景理解方法的描述，正確的是：（）A.基于語義分割的方法能夠?qū)D像中的每個像素分類為不同的場景元素，但無法提供元素之間的關(guān)系B.目標檢測結(jié)合語義分割可以實現(xiàn)對場景的初步理解，但對于復雜的場景結(jié)構(gòu)難以準確描述C.基于圖模型的方法能夠很好地表示場景元素之間的關(guān)系，但建模過程復雜，計算量大D.場景理解只需要對圖像中的可見元素進行分析，不需要考慮潛在的語義信息20、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，假設(shè)要跟蹤一個在人群中移動的物體。以下關(guān)于跟蹤算法的選擇，哪一項是需要著重考慮的？（）A.算法對目標外觀變化的適應性B.算法的計算復雜度，越低越好C.算法是否能夠處理多個同時移動的目標D.算法在處理靜態(tài)場景時的性能二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）描述計算機視覺在地質(zhì)勘探中的應用。2、（本題5分）簡述計算機視覺中的圖像分割技術(shù)。3、（本題5分）簡述計算機視覺中三維重建的原理和方法。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究某電子產(chǎn)品品牌的線下體驗店設(shè)計，剖析其如何通過空間規(guī)劃、產(chǎn)品陳列和互動體驗區(qū)，提升品牌形象和用戶參與度。2、（本題5分）解析某科技公司的產(chǎn)品發(fā)布會邀請函設(shè)計，探討其如何通過視覺元素傳達發(fā)布會的信息、科技感和品牌的創(chuàng)新精神，吸引嘉賓的參與。3、（本題5分）研究某電商品牌