裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁黑龍江三江美術(shù)職業(yè)學(xué)院《平面廣告》

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、在計(jì)算機(jī)視覺的立體視覺任務(wù)中，通過兩個(gè)或多個(gè)相機(jī)獲取的圖像來計(jì)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(xué)習(xí)的匹配算法D.以上都是2、計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛中的應(yīng)用需要應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的環(huán)境和情況。假設(shè)無人駕駛汽車要在惡劣天氣下行駛，以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛中的挑戰(zhàn)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.惡劣天氣會(huì)影響圖像的質(zhì)量和清晰度，增加目標(biāo)檢測和識(shí)別的難度B.計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)需要與其他傳感器（如雷達(dá)和超聲波傳感器）融合，以提高在惡劣天氣下的感知能力C.深度學(xué)習(xí)模型在惡劣天氣條件下的性能會(huì)顯著下降，無法正常工作D.針對(duì)惡劣天氣，可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)和模型優(yōu)化等方法提高計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的魯棒性3、在計(jì)算機(jī)視覺的特征提取中，SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不變特征變換）特征是一種經(jīng)典的方法。假設(shè)我們要對(duì)一組包含不同視角和縮放比例的物體圖像進(jìn)行匹配，SIFT特征的哪個(gè)特性使其在這種情況下表現(xiàn)出色？（）A.對(duì)旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.計(jì)算速度快，效率高C.特征維度低，易于存儲(chǔ)和處理D.對(duì)光照變化不敏感4、計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設(shè)一個(gè)工廠需要檢測生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷。以下關(guān)于工業(yè)檢測中的計(jì)算機(jī)視覺的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.能夠快速準(zhǔn)確地檢測出零件的表面缺陷、尺寸偏差等問題B.可以通過機(jī)器視覺系統(tǒng)對(duì)零件進(jìn)行自動(dòng)分類和篩選C.工業(yè)檢測中的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)需要高度的穩(wěn)定性和可靠性，對(duì)環(huán)境變化不敏感D.計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要人工干預(yù)和校驗(yàn)5、計(jì)算機(jī)視覺中的人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用廣泛。假設(shè)要在一個(gè)門禁系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識(shí)別，以下關(guān)于人臉識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的人臉識(shí)別方法對(duì)姿態(tài)和光照變化具有很強(qiáng)的魯棒性B.基于模板匹配的方法能夠處理大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫，并且識(shí)別速度快C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識(shí)別中能夠?qū)W習(xí)到更具判別性的特征，但容易受到數(shù)據(jù)偏差的影響D.人臉識(shí)別系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成，就不需要更新和優(yōu)化，能夠一直保持高準(zhǔn)確率6、計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在復(fù)雜場景中運(yùn)動(dòng)的人物，以下關(guān)于目標(biāo)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(zhǔn)確預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡，但對(duì)目標(biāo)外觀變化適應(yīng)性差B.基于粒子濾波的跟蹤算法計(jì)算復(fù)雜度低，適用于實(shí)時(shí)跟蹤要求高的場景C.基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤算法需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并且在目標(biāo)被遮擋時(shí)容易丟失D.目標(biāo)跟蹤算法只要在初始幀中準(zhǔn)確檢測到目標(biāo)，就能夠在后續(xù)幀中一直保持跟蹤的準(zhǔn)確性7、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去模糊任務(wù)中，需要恢復(fù)由于相機(jī)抖動(dòng)或物體運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的模糊圖像。假設(shè)一張夜景照片由于長時(shí)間曝光而模糊，同時(shí)存在噪聲和低光照條件。以下哪種圖像去模糊算法在處理這種情況時(shí)效果較好？（）A.盲去卷積算法B.基于正則化的去模糊算法C.深度學(xué)習(xí)的去模糊模型D.頻域去模糊方法8、計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛中的應(yīng)用需要對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行快速準(zhǔn)確的感知。假設(shè)車輛要在復(fù)雜的城市道路環(huán)境中行駛，以下哪種傳感器的數(shù)據(jù)融合可能對(duì)提高環(huán)境感知的可靠性至關(guān)重要？（）A.攝像頭與激光雷達(dá)B.攝像頭與毫米波雷達(dá)C.激光雷達(dá)與超聲波傳感器D.以上都有可能9、計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)計(jì)數(shù)是估計(jì)圖像或視頻中目標(biāo)的數(shù)量。假設(shè)要在一張人群圖像中準(zhǔn)確計(jì)數(shù)人數(shù)，以下關(guān)于目標(biāo)計(jì)數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于檢測的計(jì)數(shù)方法通過檢測每個(gè)個(gè)體來實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù)，對(duì)密集場景效果好B.基于回歸的計(jì)數(shù)方法直接預(yù)測目標(biāo)數(shù)量，計(jì)算速度快但精度較低C.深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制在目標(biāo)計(jì)數(shù)中沒有作用，不能提高計(jì)數(shù)準(zhǔn)確性D.目標(biāo)計(jì)數(shù)只需要考慮目標(biāo)的外觀特征，不需要考慮圖像的上下文信息10、假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，用于檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷。由于產(chǎn)品的種類繁多、缺陷類型復(fù)雜，以下哪種方法可能需要更多的計(jì)算資源和時(shí)間來訓(xùn)練模型？（）A.基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法B.基于淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于模板匹配的方法11、計(jì)算機(jī)視覺是一門研究如何讓計(jì)算機(jī)從圖像或視頻中獲取信息和理解內(nèi)容的學(xué)科。在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用中，目標(biāo)檢測是一項(xiàng)重要任務(wù)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.目標(biāo)檢測能夠準(zhǔn)確識(shí)別圖像或視頻中特定類別的物體，并確定其位置和大小B.深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展極大地提高了目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性和效率C.目標(biāo)檢測只適用于靜態(tài)圖像，對(duì)于動(dòng)態(tài)視頻的處理效果不佳D.目標(biāo)檢測在自動(dòng)駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用12、計(jì)算機(jī)視覺中的視覺跟蹤算法常用于跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一只在森林中奔跑的動(dòng)物，以下關(guān)于視覺跟蹤算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于模型的跟蹤算法通過建立目標(biāo)的模型來預(yù)測其位置和狀態(tài)B.基于特征的跟蹤算法依賴于目標(biāo)的顯著特征進(jìn)行跟蹤C(jī).視覺跟蹤算法在目標(biāo)發(fā)生快速變形或完全遮擋時(shí)仍能保持準(zhǔn)確跟蹤D.結(jié)合多種線索和信息的融合跟蹤算法可以提高跟蹤的穩(wěn)定性和可靠性13、在計(jì)算機(jī)視覺的研究中，數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和規(guī)模對(duì)模型的訓(xùn)練和性能評(píng)估至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.大規(guī)模、多樣化和標(biāo)注準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集有助于訓(xùn)練出泛化能力強(qiáng)的模型B.一些公開的數(shù)據(jù)集如ImageNet、COCO等為計(jì)算機(jī)視覺研究提供了重要的基準(zhǔn)C.數(shù)據(jù)集的構(gòu)建需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和人力，但可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)來減少對(duì)原始數(shù)據(jù)的需求D.數(shù)據(jù)集一旦構(gòu)建完成，就不需要再進(jìn)行更新和擴(kuò)展，能夠一直滿足研究的需求14、計(jì)算機(jī)視覺在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別道路標(biāo)志的系統(tǒng)，以下關(guān)于應(yīng)對(duì)不同光照條件的策略，哪一項(xiàng)是最為有效的？（）A.使用固定的閾值對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理B.采用自適應(yīng)的圖像增強(qiáng)算法，根據(jù)光照情況調(diào)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(xùn)練數(shù)據(jù)15、圖像檢索是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要應(yīng)用。假設(shè)我們要在一個(gè)大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對(duì)提高檢索效率有幫助？（）A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度學(xué)習(xí)的特征表示D.基于顏色直方圖的特征表示16、在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用于工業(yè)檢測中，需要檢測產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵。假設(shè)我們要檢測手機(jī)屏幕上的劃痕和亮點(diǎn)，以下哪種方法能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準(zhǔn)確的缺陷檢測，并且適應(yīng)不同的產(chǎn)品批次和生產(chǎn)環(huán)境？（）A.基于機(jī)器視覺的傳統(tǒng)檢測方法，結(jié)合閾值和形態(tài)學(xué)操作B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法，針對(duì)缺陷進(jìn)行訓(xùn)練C.基于紋理分析和模式識(shí)別的方法D.基于光學(xué)原理和物理模型的檢測方法17、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，持續(xù)跟蹤視頻中的特定目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在人群中行走的人，以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于濾波的方法，如卡爾曼濾波和粒子濾波，可以預(yù)測目標(biāo)的位置和狀態(tài)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠?qū)W習(xí)目標(biāo)的外觀特征，提高跟蹤的準(zhǔn)確性和魯棒性C.目標(biāo)跟蹤過程中，目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素不會(huì)對(duì)跟蹤結(jié)果產(chǎn)生影響D.結(jié)合多種特征和算法的融合跟蹤方法，可以綜合利用不同方法的優(yōu)勢，提高跟蹤性能18、在進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺的三維重建時(shí)，需要從多個(gè)視角的圖像中恢復(fù)物體的三維形狀和結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)復(fù)雜的古建筑進(jìn)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(shí)效果較好？（）A.基于立體視覺的重建B.基于運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）的重建C.基于激光掃描的重建D.基于深度學(xué)習(xí)的重建19、當(dāng)處理低光照條件下拍攝的圖像時(shí)，為了增強(qiáng)圖像的亮度和對(duì)比度，同時(shí)減少噪聲，以下哪種圖像處理方法可能更合適？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.簡單地增加圖像的整體亮度值D.不進(jìn)行任何處理，保留低光照效果20、計(jì)算機(jī)視覺中的虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）應(yīng)用需要實(shí)時(shí)生成逼真的視覺效果。假設(shè)要在一個(gè)VR游戲中為玩家提供沉浸式的視覺體驗(yàn)，或者在AR應(yīng)用中準(zhǔn)確地將虛擬物體與現(xiàn)實(shí)場景融合。以下哪種計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在實(shí)現(xiàn)這些效果時(shí)至關(guān)重要？（）A.實(shí)時(shí)渲染技術(shù)B.空間定位與追蹤技術(shù)C.三維重建與建模技術(shù)D.以上技術(shù)綜合應(yīng)用21、在計(jì)算機(jī)視覺的自動(dòng)駕駛應(yīng)用中，車輛需要準(zhǔn)確識(shí)別道路標(biāo)志、交通信號(hào)燈和其他車輛的狀態(tài)。對(duì)于實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性要求極高的場景，以下哪種傳感器融合技術(shù)能夠?yàn)檐囕v提供更全面和可靠的環(huán)境感知？（）A.攝像頭與激光雷達(dá)的融合B.毫米波雷達(dá)與超聲波傳感器的融合C.多種攝像頭的融合D.以上都是22、在圖像去噪中，BM3D（Block-Matchingand3DFiltering）算法的優(yōu)勢在于（）A.去噪效果好B.保持圖像細(xì)節(jié)C.計(jì)算效率高D.以上都是23、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像壓縮任務(wù)中，需要在減少數(shù)據(jù)量的同時(shí)盡量保持圖像的質(zhì)量。假設(shè)要對(duì)一組高清圖像進(jìn)行壓縮，以節(jié)省存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬，同時(shí)要求解壓后的圖像能夠滿足一定的視覺要求。以下哪種圖像壓縮算法在這種情況下效果較好？（）A.JPEG壓縮算法B.PNG壓縮算法C.WebP壓縮算法D.BPG壓縮算法24、計(jì)算機(jī)視覺中的行人重識(shí)別是在不同攝像頭拍攝的圖像或視頻中識(shí)別出特定的行人。以下關(guān)于行人重識(shí)別的敘述，不正確的是（）A.行人重識(shí)別需要提取具有判別性的行人特征，克服視角、光照和姿態(tài)的變化B.深度學(xué)習(xí)方法在行人重識(shí)別任務(wù)中取得了顯著的性能提升C.行人重識(shí)別在智能安防、視頻監(jiān)控和人員追蹤等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.行人重識(shí)別技術(shù)已經(jīng)能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上達(dá)到100%的準(zhǔn)確率25、計(jì)算機(jī)視覺中的遙感圖像分析用于獲取地球表面的信息。假設(shè)要從衛(wèi)星遙感圖像中分析土地利用類型和植被覆蓋情況，同時(shí)要克服圖像的大尺度和復(fù)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(duì)象的圖像分析D.基于深度學(xué)習(xí)的分析二、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)視覺中的實(shí)時(shí)性要求及解決方案。2、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺中多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的概念。3、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤方法。4、（本題5分）說明計(jì)算機(jī)視覺在情報(bào)分析中的作用。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）剖析某藝術(shù)展覽的兒童互動(dòng)區(qū)設(shè)計(jì)，討論其如何通過視覺元素和活動(dòng)設(shè)置吸引兒童參與。2、（本題5分）分析某時(shí)尚品牌的時(shí)尚秀場設(shè)計(jì)，研究其如何通過舞臺(tái)布置、燈光效果、模特造型展示品牌的時(shí)尚風(fēng)格和新品設(shè)計(jì)，吸引時(shí)尚界人士關(guān)注。3、（本題5分）剖析某音樂節(jié)的舞臺(tái)設(shè)計(jì)，討論其如何通過視覺效果和燈光音效營造音樂