自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁長安大學《包裝策劃與設計》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、計算機視覺中的目標重識別任務旨在在不同的攝像頭視角中識別出同一目標。假設要在一個大型商場的多個攝像頭中尋找一個特定的人物。以下關于目標重識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過提取目標的特征，如顏色、形狀和紋理，來進行重識別B.深度學習中的特征學習方法能夠提高目標重識別的準確率C.目標重識別不受攝像頭視角、光照和人物姿態變化的影響D.可以通過建立目標的特征庫，快速在多個攝像頭中進行匹配和搜索2、計算機視覺中的姿態估計是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關于姿態估計的說法，錯誤的是（）A.姿態估計可以通過單目相機、雙目相機或深度相機來實現B.基于深度學習的方法在姿態估計任務中表現出了較高的精度C.姿態估計在機器人操作、增強現實等領域有著重要的應用價值D.姿態估計的結果總是非常精確，不受物體形狀和遮擋的影響3、圖像分類是計算機視覺的基礎任務之一。假設要對大量的自然風景圖片進行分類，包括山脈、森林、海灘等不同類型，同時圖片可能存在不同的拍攝角度、光照條件和季節變化。為了能夠準確地對這些圖片進行分類，以下哪種特征提取方法與分類算法的組合最為有效？（）A.SIFT特征+支持向量機B.HOG特征+決策樹C.卷積神經網絡自動提取特征+深度學習分類器D.顏色直方圖特征+樸素貝葉斯4、假設要構建一個能夠識別人臉表情的計算機視覺系統，用于情感分析和人機交互。考慮到表情的細微變化和個體差異，以下哪種模型架構可能更適合處理這種復雜的任務？（）A.多層感知機B.卷積神經網絡C.循環神經網絡D.生成對抗網絡5、計算機視覺中的圖像配準任務是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設要將兩張拍攝角度不同的城市風景照片進行配準。以下關于圖像配準方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于特征點匹配的方法，找到兩張圖像中的對應點，然后計算變換矩陣B.基于灰度信息的配準方法通過比較圖像的像素值來實現配準C.深度學習中的自監督學習方法可以用于圖像配準，自動學習圖像之間的對應關系D.圖像配準總是能夠達到像素級別的精確對齊，不存在任何誤差6、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）7、計算機視覺中的三維重建技術可以從多幅圖像中恢復物體的三維形狀。假設要對一個古老建筑進行三維重建。以下關于三維重建方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過立體視覺的方法，從不同角度拍攝的圖像中計算深度信息B.基于結構光的方法能夠快速獲取物體表面的三維點云數據C.深度學習在三維重建中也有應用，能夠學習從二維圖像到三維形狀的映射D.三維重建的結果總是非常精確，與真實物體的形狀完全一致8、在計算機視覺的自動駕駛應用中，車輛需要準確識別道路標志、交通信號燈和其他車輛的狀態。對于實時性和準確性要求極高的場景，以下哪種傳感器融合技術能夠為車輛提供更全面和可靠的環境感知？（）A.攝像頭與激光雷達的融合B.毫米波雷達與超聲波傳感器的融合C.多種攝像頭的融合D.以上都是9、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10、在計算機視覺中，圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質量的技術。以下關于圖像超分辨率重建的敘述，不正確的是（）A.圖像超分辨率重建可以通過插值、基于模型的方法或深度學習方法來實現B.深度學習方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細節C.圖像超分辨率重建在醫學圖像、衛星圖像和監控圖像等領域有重要的應用D.圖像超分辨率重建可以無限制地提高圖像的分辨率，不受原始圖像信息的限制11、圖像分類是計算機視覺中的常見任務之一。對于圖像分類模型的訓練，以下說法錯誤的是（）A.需要大量有標注的圖像數據來學習不同類別的特征B.卷積神經網絡（CNN）在圖像分類任務中表現出色C.模型的訓練過程是不斷調整參數以最小化預測誤差的過程D.圖像分類模型一旦訓練完成，就無法再對新的類別進行學習和分類12、圖像去模糊是計算機視覺中的一個難題。假設一張圖像由于相機抖動而產生模糊，以下哪種去模糊方法可能需要對模糊核有較為準確的估計？（）A.基于深度學習的去模糊方法B.盲去卷積方法C.維納濾波去模糊方法D.均值濾波去模糊方法13、在計算機視覺的行人檢測任務中，假設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，通過卷積神經網絡自動學習D.不提取任何特征，直接對原始圖像進行檢測14、在進行圖像增強時，我們常常需要在保持圖像細節的同時改善圖像質量。假設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15、計算機視覺中的目標跟蹤是指在視頻序列中持續跟蹤特定的目標。以下關于目標跟蹤的敘述，不正確的是（）A.目標跟蹤可以基于特征匹配、濾波算法或深度學習方法來實現B.目標的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會給目標跟蹤帶來挑戰C.目標跟蹤在智能監控、人機交互和自動駕駛等領域有著廣泛的應用D.目標跟蹤算法能夠在任何情況下都準確地跟蹤目標，不受復雜環境的影響二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明計算機視覺在娛樂產業中的粉絲互動和內容創作。2、（本題5分）解釋計算機視覺中的光流估計的概念及用途。3、（本題5分）描述計算機視覺在海洋軍事中的應用。4、（本題5分）說明計算機視覺中特征提取的作用和常見算法。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用目標跟蹤算法，對馬拉松比賽中的運動員進行實時排名和速度估算。2、（本題5分）設計一個計算機視覺程序，能夠從監控視頻中檢測出異常行為。3、（本題5分）開發一個能夠識別不同種類飛機的程序。4、（本題5分）對舞蹈比賽中的團隊協作和舞蹈編排創新度進行評估。5、（本題5分）開發一個可以識別不同種類昆蟲蛹的計算機視覺應用。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）研究某音樂專輯的封面設計，分析設計師如何通過圖像和色彩傳達音樂的風格和情感，提升專輯的藝術價值和市場吸引力。2、（本題10分）研究某科技