站名：站名：年級專業：姓名：學號：凡年級專業、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁武漢工貿職業學院《會展設計綜合課題實踐》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、視頻分析是計算機視覺的一個重要領域。假設要對一段監控視頻中的行為進行分析和理解，以下關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立的圖像進行處理，就能準確分析視頻中的行為B.考慮視頻的時序信息和幀間的相關性對于理解復雜的行為非常重要C.視頻分析只適用于簡單的動作識別，對于復雜的多人物交互行為無法處理D.視頻的分辨率和幀率對視頻分析的結果沒有影響2、計算機視覺中的姿態估計是確定物體在三維空間中的位置和方向。假設要估計一個機器人手臂的姿態，以下關于姿態估計方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于視覺的姿態估計可以通過分析物體在圖像中的特征點來計算其姿態B.可以結合多個攝像頭的圖像信息，提高姿態估計的精度和魯棒性C.姿態估計通常需要先對物體進行建模，然后通過匹配圖像和模型來確定姿態D.姿態估計的結果總是非常準確，不受圖像噪聲、遮擋和物體形狀變化的影響3、計算機視覺中的圖像配準是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行匹配和對齊。以下關于圖像配準的敘述，不正確的是（）A.圖像配準需要找到圖像之間的對應點或特征，然后進行變換和對齊B.圖像配準在醫學圖像分析、遙感圖像處理和三維重建等領域有著廣泛的應用C.圖像配準的精度和魯棒性受到圖像質量、噪聲和幾何變形等因素的影響D.圖像配準是一個簡單的過程，不需要復雜的算法和優化4、在計算機視覺中，圖像分類是一項重要任務。假設我們要對大量的動物圖片進行分類，將其分為貓、狗、鳥等類別。以下關于圖像分類方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于深度學習的卷積神經網絡（CNN）在圖像分類任務中表現出色，能夠自動學習圖像的特征B.傳統的機器學習方法如支持向量機（SVM）在處理大規模圖像數據時，性能通常不如深度學習方法C.圖像分類只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征，高層語義信息對分類結果影響不大D.為了提高分類準確率，可以使用數據增強技術，如旋轉、翻轉、裁剪等操作來擴充數據集5、在計算機視覺的視頻分析中，假設要對一段監控視頻中的異常行為進行檢測。以下關于特征提取的方法，哪一項是不太適合的？（）A.提取每一幀圖像的顏色、紋理等低級特征B.利用光流信息來捕捉物體的運動特征C.僅分析視頻的音頻信息，忽略圖像內容D.結合時空特征，同時考慮空間和時間維度的信息6、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？（）A.L1損失B.L2損失C.感知損失D.以上都是7、計算機視覺在虛擬現實（VR）和增強現實（AR）中有著重要的應用。假設要在VR游戲中實現真實的場景交互。以下關于計算機視覺在VR/AR中的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對用戶的動作和姿態進行識別，實現自然的交互操作B.能夠將虛擬物體與真實場景進行準確的融合和匹配C.計算機視覺技術可以提高VR/AR體驗的沉浸感和真實感D.VR/AR中的計算機視覺應用不存在任何技術挑戰和限制8、計算機視覺中的行人檢測是智能監控系統中的重要任務。假設要在一個擁擠的公共場所中準確檢測出行人，同時要排除其他類似物體的干擾。以下哪種行人檢測方法在這種復雜環境下具有更高的檢測率和較低的誤檢率？（）A.基于HOG特征的行人檢測B.基于深度學習的行人檢測C.基于運動信息的行人檢測D.基于形狀模板的行人檢測9、計算機視覺在安防監控領域有著廣泛的應用。假設一個商場需要通過監控攝像頭進行人員異常行為檢測。以下關于安防監控中的計算機視覺的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以實時監測人群的流動情況，發現擁堵和異常聚集B.能夠識別人員的打斗、摔倒等異常行為，并及時發出警報C.計算機視覺系統能夠完全取代人工監控，不需要人類保安的參與D.可以與其他安防設備（如門禁系統）聯動，提高安防水平10、在計算機視覺的人臉識別任務中，假設要實現一個能夠在不同光照和表情下準確識別的系統。以下關于數據預處理的步驟，哪一項是最重要的？（）A.對人臉圖像進行歸一化處理，統一大小和亮度B.對圖像進行銳化處理，增強面部特征C.給圖像添加藝術效果，提高美觀度D.隨機裁剪圖像，增加數據多樣性11、計算機視覺中的行人重識別是指在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人。假設要在一個大型商場的監控系統中實現行人重識別，以下關于行人重識別方法的描述，正確的是：（）A.基于顏色和紋理特征的方法對行人的姿態和光照變化不敏感，識別準確率高B.深度學習中的度量學習方法能夠學習到行人的判別性特征，但容易受到背景干擾C.行人重識別系統只需要關注行人的外觀特征，不需要考慮行人的行為特征D.行人重識別在不同場景和攝像頭視角下的性能始終保持穩定，不受影響12、在計算機視覺的研究中，數據集的質量和規模對模型的訓練和性能評估至關重要。以下關于數據集的描述，不準確的是（）A.大規模、多樣化和標注準確的數據集有助于訓練出泛化能力強的模型B.一些公開的數據集如ImageNet、COCO等為計算機視覺研究提供了重要的基準C.數據集的構建需要耗費大量的時間和人力，但可以通過數據增強技術來減少對原始數據的需求D.數據集一旦構建完成，就不需要再進行更新和擴展，能夠一直滿足研究的需求13、計算機視覺中的人臉識別技術應用廣泛。假設要在一個門禁系統中實現準確的人臉識別，以下關于人臉識別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的人臉識別方法對姿態和光照變化具有很強的魯棒性B.基于模板匹配的方法能夠處理大規模的人臉數據庫，并且識別速度快C.深度學習中的卷積神經網絡在人臉識別中能夠學習到更具判別性的特征，但容易受到數據偏差的影響D.人臉識別系統一旦訓練完成，就不需要更新和優化，能夠一直保持高準確率14、計算機視覺中的遙感圖像分析用于獲取地球表面的信息。假設要從衛星遙感圖像中分析土地利用類型和植被覆蓋情況，同時要克服圖像的大尺度和復雜的地物分布。以下哪種遙感圖像分析方法最為有效？（）A.基于光譜特征的分析B.基于紋理特征的分析C.基于對象的圖像分析D.基于深度學習的分析15、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.基于規則推理的方法16、計算機視覺在無人駕駛中的應用至關重要。假設要通過車載攝像頭識別道路上的交通標志和標線，以下關于應對復雜環境變化的策略，哪一項是不正確的？（）A.利用多模態數據融合，如結合攝像頭和激光雷達的信息B.定期更新模型，適應新出現的交通標志和標線C.只依靠單一攝像頭的圖像信息，不考慮其他傳感器D.對不同天氣和光照條件下的數據進行增強訓練17、在計算機視覺的場景理解任務中，需要對圖像中的物體、關系和上下文進行綜合分析。假設要理解一個室內場景的布局和功能，以下哪種信息可能是最關鍵的？（）A.物體的形狀和顏色B.物體之間的空間位置關系C.圖像的亮度和對比度D.圖像的拍攝角度18、在計算機視覺的圖像超分辨率重建中，假設我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像，同時保持圖像的細節和紋理。以下哪種深度學習架構可能在這方面表現較好？（）A.卷積神經網絡（CNN）B.循環神經網絡（RNN）C.生成對抗網絡（GAN）D.自動編碼器（Autoencoder）19、在計算機視覺的目標識別任務中，假設要識別不同種類的水果。以下關于應對類內差異和類間相似性的策略，哪一項是不正確的？（）A.增加訓練數據的多樣性，包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具區分性的特征，減少類內差異和類間相似性的影響C.降低模型的復雜度，避免過度擬合類內差異和類間相似性D.忽略類內差異和類間相似性，依靠模型的自動適應能力20、計算機視覺中的表情識別用于分析人臉的表情狀態。假設要在一個在線教育平臺中檢測學生的學習狀態。以下關于表情識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過提取面部肌肉的運動特征來判斷表情B.深度學習中的卷積神經網絡能夠自動學習表情的特征表示C.表情識別能夠準確區分細微的表情變化，如困惑和專注D.表情識別不受面部遮擋和光照變化的影響，始終能夠準確判斷21、在計算機視覺的應用于自動駕駛領域，需要實時檢測道路上的交通標志和標線。假設車輛在高速行駛中，以下哪種技術能夠快速準確地檢測到各種交通標志，并且對光照變化和遮擋具有較強的魯棒性？（）A.基于顏色和形狀特征的檢測方法B.基于深度學習的檢測方法，結合多尺度特征C.基于邊緣檢測和形態學操作的方法D.基于模板匹配和特征點匹配的方法22、計算機視覺中的視頻壓縮是為了減少視頻數據的存儲空間和傳輸帶寬。假設要對一段高清視頻進行壓縮，同時保持較好的視覺質量。以下關于視頻壓縮方法的描述，正確的是：（）A.幀內壓縮通過去除圖像內部的冗余信息實現壓縮，對圖像質量影響較小B.幀間壓縮利用相鄰幀之間的相似性進行壓縮，但會引入明顯的失真C.運動估計在幀間壓縮中不重要，對壓縮效率提升作用不大D.視頻壓縮的碼率越低，壓縮效果越好，視覺質量也越高23、在計算機視覺的視覺跟蹤任務中，目標在運動過程中可能會發生形變、遮擋和光照變化等情況。為了提高跟蹤的穩定性和準確性，以下哪種策略可能是有效的？（）A.模型更新機制B.多特征融合C.抗遮擋處理D.以上都是24、計算機視覺中的場景理解是對整個圖像場景的語義和結構進行分析和理解。以下關于場景理解的描述，不準確的是（）A.場景理解需要綜合考慮物體、空間關系、上下文信息等多個方面B.可以通過構建場景圖來表示場景中的實體和關系，輔助場景理解C.場景理解在智能導航、虛擬環境構建和圖像編輯等領域具有潛在的應用價值D.場景理解是一個已經完全解決的問題，不存在任何技術難題25、對于圖像分類任務，假設需要對大量的自然風景圖像進行分類，包括山脈、森林、海灘和沙漠等場景。這些圖像在光照、拍攝角度和季節等方面存在較大差異。為了提高圖像分類的準確性和泛化能力，以下哪種策略是至關重要的？（）A.增加數據增強操作，如旋轉、翻轉和顏色變換B.只使用少量具有代表性的圖像進行訓練C.選擇簡單的分類模型，避免過擬合D.不進行任何預處理，直接使用原始圖像訓練模型二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）描述計算機視覺在虛擬現實中的應用。2、（本題5分）解釋計算機視覺中的目標遮擋處理方法。3、（本題5分）簡述圖像的稀疏表示方法。4、（本題5分）簡述計算機視覺在化妝品生產中的質量檢測。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解析某家居品牌的產品目錄設計，探討其如何通過圖片、描述、排版等展示家居產品的特點和風格，吸引消費者購買。2、（本題5分）解讀某體育賽事的官方攝影作品設計，分析其如何通過視覺效果展示賽事精彩瞬間和運動員風采。3、（本題5分）分析某游戲的游戲界面更新設計，研究其如何