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《平面設計衍生產品設計》2023-2024學年第一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1分，共20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、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設要估計一段視頻中物體的運動速度和方向，以下關于光流估計方法的描述，正確的是：（）A.傳統的基于梯度的光流估計方法在復雜場景中能夠準確計算光流B.深度學習中的光流估計網絡不需要大量的標注數據進行訓練C.光流估計的結果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結合時空信息的深度學習光流估計方法能夠提高估計的準確性和魯棒性2、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）3、計算機視覺中，以下哪個任務通常需要對圖像中的目標進行定位和分類？（）A.圖像生成B.目標檢測C.圖像超分辨率D.圖像去噪4、在計算機視覺的場景理解任務中，假設要理解一個室內場景的布局和物體關系。以下關于利用深度學習模型的方法，哪一項是不太恰當的？（）A.使用卷積神經網絡（CNN）提取圖像特征B.運用循環神經網絡（RNN）處理場景的序列信息C.直接使用未經訓練的神經網絡，期望其自動學習場景理解D.結合CNN和RNN，構建端到端的場景理解模型5、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的顯著目標檢測中的高層語義信息利用？（）A.深度學習B.圖模型C.注意力機制D.以上都是6、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7、在計算機視覺的醫學圖像分析中，例如對腫瘤的檢測和分割。假設醫學圖像的質量較差，存在噪聲和偽影，以下哪種預處理方法可能有助于提高后續分析的準確性？（）A.圖像平滑B.圖像銳化C.圖像二值化D.圖像翻轉8、計算機視覺中的語義分割旨在為圖像中的每個像素分配一個類別標簽。假設要對醫學影像中的腫瘤區域進行語義分割，以下關于模型評估指標的選擇，哪一項是最為關鍵的？（）A.準確率，即正確分類的像素比例B.召回率，即正確分割出腫瘤像素的比例C.F1分數，綜合考慮準確率和召回率D.平均交并比（MIoU），衡量分割結果與真實標簽的重合程度9、計算機視覺在智能交通系統中的應用可以優化交通流量和提高安全性。假設要通過計算機視覺監測道路上的車輛擁堵情況。以下關于計算機視覺在智能交通中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過車輛檢測和計數來評估道路的擁堵程度B.能夠識別車輛的類型和行駛方向，為交通管理提供數據支持C.計算機視覺在智能交通中的應用完全不受惡劣天氣和光照條件的影響D.可以與交通信號控制系統聯動，實現自適應的交通信號配時10、計算機視覺在工業檢測中的應用越來越廣泛。假設要檢測電子電路板上的微小缺陷，以下關于圖像采集設備的選擇，哪一項是最為關鍵的？（）A.選擇高分辨率的數碼相機，獲取清晰的圖像B.選用具有大景深的鏡頭，確保整個電路板都清晰成像C.采用高速攝像機，快速采集大量圖像D.選擇價格低廉的圖像采集設備，降低成本11、在計算機視覺的人臉識別任務中，需要應對姿態、表情和光照等變化。假設要構建一個能夠在不同環境下準確識別人臉的系統，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12、在計算機視覺的三維重建中，從多幅二維圖像恢復物體的三維結構。假設要對一個古建筑進行三維重建，以下關于三維重建方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于立體視覺的方法通過匹配不同視角下的圖像特征點來計算深度信息，實現三維重建B.運動恢復結構（SfM）算法可以從一系列無序的圖像中重建場景的三維結構C.激光掃描技術能夠直接獲取物體表面的三維點云數據，是一種高精度的三維重建方法D.三維重建的結果只取決于輸入的圖像質量，與重建算法的選擇無關13、圖像分類是計算機視覺的基本任務之一。假設要對大量的動物圖像進行分類，將其分為貓、狗、兔子等類別。在進行圖像分類時，以下關于特征提取的描述，正確的是：（）A.手工設計的特征，如顏色直方圖、紋理特征等，總是比自動學習的特征更有效B.深度學習中的卷積神經網絡能夠自動學習到具有判別性的圖像特征，無需人工干預C.特征提取的好壞對圖像分類的結果影響不大，主要取決于分類器的性能D.為了提高分類準確率，應該盡可能多地提取圖像的各種特征，而不考慮特征的冗余性14、當利用計算機視覺進行圖像語義分割任務，例如將圖像中的不同物體分割出來，以下哪種深度學習架構可能在分割精度和效率方面表現較好？（）A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是15、計算機視覺中的深度估計是確定場景中物體距離相機的遠近。假設要為機器人導航提供深度信息，以下關于深度估計方法的精度要求，哪一項是最為關鍵的？（）A.能夠區分不同物體的大致距離范圍即可B.提供精確到毫米級別的深度信息，確保機器人安全導航C.深度估計的精度對機器人導航影響不大，可以忽略D.精度要求取決于機器人的運動速度，速度越快要求精度越低16、對于圖像的語義理解任務，假設要理解一張圖像所表達的場景和事件，例如判斷一張圖像是在舉行婚禮還是在舉辦音樂會。圖像中的信息可能比較隱晦和復雜。以下哪種方法可能有助于提高語義理解的準確性？（）A.構建圖像的語義圖，分析物體之間的關系B.只關注圖像中的主要物體，忽略背景信息C.對圖像進行簡單的分類，不進行深入的語義分析D.隨機猜測圖像的語義17、計算機視覺在自動駕駛領域有重要應用。假設要開發一個能夠識別道路標志的系統，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據18、計算機視覺在無人駕駛中的應用需要對周圍環境進行快速準確的感知。假設車輛要在復雜的城市道路環境中行駛，以下哪種傳感器的數據融合可能對提高環境感知的可靠性至關重要？（）A.攝像頭與激光雷達B.攝像頭與毫米波雷達C.激光雷達與超聲波傳感器D.以上都有可能19、當進行圖像的顯著性檢測時，假設要從一張復雜的圖像中突出顯示出人們視覺上最關注的區域，例如在一張風景圖像中突出顯示出一座顯眼的山峰。以下哪種方法在計算圖像的顯著性時可能更準確？（）A.基于頻率域分析的方法，計算圖像的頻譜特征B.基于對比度的方法，比較區域與周圍的差異C.隨機選擇圖像中的部分區域作為顯著性區域D.不進行任何計算，主觀判斷顯著性區域20、在計算機視覺中，特征提取是非常關鍵的一步。假設我們要對一組風景圖像進行特征提取，以便后續的圖像檢索和分類任務。以下哪種特征提取方法能夠捕捉到圖像的全局和局部特征，并且對圖像的旋轉、縮放等變換具有較好的不變性？（）A.尺度不變特征變換（SIFT）B.方向梯度直方圖（HOG）C.局部二值模式（LBP）D.卷積神經網絡自動學習的特征二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）說明計算機視覺在醫療器械制造中的應用。2、（本題5分）簡述圖像復原的方法。3、（本題5分）簡述圖像的直方圖規定化方法。4、（本題5分）解釋計算機視覺中的三維重建技術。5、（本題5分）簡述圖像的高斯濾波的特點。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析某科技公司的宣傳冊設計，探討其內容排版、圖片選擇、文字描述如何展示公司的技術實力和創新成果。2、（本題5分）分析某知名餐廳的菜單設計，思考其如何通過菜品分類、圖片展示、價格標注等方式引導顧客點餐，同時展現餐廳的特色和品牌形象。3、（本題5分）某旅游網站的攻略頁面設計清晰實用。請分析攻略頁面在景點介紹、行程規劃、用戶評價展示上的特點，以及如何幫助游客更好地規劃旅行。4、（本題5分）以一個電子產品品牌的電子產品配件包裝設計為例，分析其如何運用視覺元素展示配