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《視覺傳達設計》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、在計算機視覺的圖像生成任務中，除了生成新的圖像，還可以對已有圖像進行風格轉換。假設我們要將一張照片轉換為油畫風格，以下哪種方法能夠實現逼真的風格轉換效果？（）A.基于圖像濾波和變換的方法B.基于深度學習的風格遷移算法，如CycleGANC.基于圖像融合和合成的方法D.基于顏色映射和紋理合成的方法2、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3、當進行視頻中的動作識別時，假設要分析一段運動員訓練的視頻，識別出其中的各種動作，如跑步、跳躍和舉重等。視頻中的動作可能存在速度變化、遮擋和視角變化等問題。為了準確識別這些動作，以下哪種技術是關鍵的？（）A.對每一幀圖像進行獨立的動作分類，然后綜合結果B.利用光流信息來捕捉視頻中的運動模式C.只關注視頻中的關鍵幀，忽略其他幀D.不考慮視頻的時序信息，將其視為一系列獨立的圖像4、計算機視覺中的語義分割任務旨在為圖像中的每個像素分配一個類別標簽。假設要對醫學圖像中的病變區域進行精確分割，以下哪種技術可能對提高分割精度有較大幫助？（）A.使用更深的卷積神經網絡架構B.引入多尺度特征融合C.增加訓練數據中的噪聲D.減少網絡中的參數數量5、計算機視覺中的視覺注意力機制用于聚焦圖像中的重要區域。以下關于視覺注意力機制的說法，不正確的是（）A.視覺注意力機制可以根據圖像的特征和任務需求動態地選擇關注的區域B.注意力機制能夠提高模型的效率和性能，減少對無關信息的處理C.視覺注意力機制在圖像分類、目標檢測和圖像生成等任務中得到了廣泛應用D.視覺注意力機制的引入會增加模型的復雜度和計算量，降低模型的訓練速度6、計算機視覺在醫學圖像分析中有著重要作用。假設要通過眼底圖像檢測糖尿病性視網膜病變，以下關于模型訓練中數據標注的難度，哪一項是最為顯著的？（）A.病變區域的邊界模糊，難以精確標注B.眼底圖像的質量參差不齊，影響標注準確性C.標注人員的醫學知識不足，導致標注錯誤D.數據量過大，標注工作耗時費力7、在計算機視覺中，視頻摘要生成是從長視頻中提取關鍵內容并生成簡潔的摘要。以下關于視頻摘要生成的敘述，不正確的是（）A.視頻摘要生成可以基于關鍵幀提取、內容分析和故事線構建等方法B.深度學習方法能夠學習視頻的語義信息，生成更有代表性的摘要C.視頻摘要生成在視頻瀏覽、檢索和存儲等方面具有實用價值D.視頻摘要生成能夠完全準確地反映視頻的所有重要內容，沒有任何信息丟失8、在計算機視覺的三維重建任務中，假設要從一組不同角度拍攝的二維圖像中重建出物體的三維模型。這些圖像可能存在噪聲和拍攝誤差。為了獲得準確的三維重建結果，以下哪種技術是重要的？（）A.基于立體視覺的方法，通過匹配不同圖像中的對應點B.直接使用二維圖像的平均信息來估計三維形狀C.忽略圖像中的噪聲和誤差，進行簡單的重建D.隨機生成三維模型，然后與二維圖像進行匹配9、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功能，例如判斷是辦公室還是客廳。以下哪種信息對于準確理解場景是至關重要的？（）A.物體的類別和位置B.圖像的顏色分布C.圖像的拍攝角度D.隨機選擇圖像中的部分區域進行分析10、當利用計算機視覺進行視頻監控中的異常行為檢測，例如打架、盜竊等，以下哪種方法可能有助于準確識別異常行為？（）A.建立正常行為模型B.運動軌跡分析C.人群密度估計D.以上都是11、計算機視覺在醫療手術中的應用可以為醫生提供輔助和支持。假設在一個微創手術中，計算機視覺用于引導手術器械。以下關于計算機視覺在醫療手術中的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過實時圖像分析，為醫生提供器械與組織的相對位置和姿態信息B.能夠對手術區域進行精準的分割和標注，幫助醫生識別關鍵結構C.計算機視覺在醫療手術中的應用已經非常成熟，不存在任何風險和誤差D.可以與機器人手術系統結合，實現更精確和穩定的手術操作12、在計算機視覺的姿態估計任務中，例如估計人體關節的位置和姿態，以下哪種方法可能在精度和實時性之間取得較好的平衡？（）A.基于模型的方法B.基于深度學習的回歸方法C.基于深度學習的分類方法D.以上都不是13、在計算機視覺的圖像融合任務中，將多幅圖像合成為一幅更完整、更有信息的圖像。假設要將一張白天拍攝的風景圖像和一張夜晚拍攝的同一地點的圖像進行融合，以下關于圖像融合方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于像素級的融合策略，將兩幅圖像的像素值進行加權或組合B.特征級融合方法先提取圖像的特征，然后進行融合，能夠更好地保留圖像的語義信息C.圖像融合的效果只取決于融合算法的選擇，與輸入圖像的質量和內容無關D.多模態圖像融合需要考慮不同圖像的特點和互補性，以獲得更理想的融合結果14、計算機視覺在自動駕駛領域有著至關重要的應用。假設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15、計算機視覺中的行人重識別任務是在不同攝像頭中識別出特定的行人。假設要在一個大型火車站中尋找一個走失的兒童。以下關于行人重識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以利用行人的服裝顏色、款式和攜帶物品等特征進行重識別B.深度學習中的度量學習方法可以學習行人的特征表示，提高重識別的準確率C.行人重識別不受行人姿態變化和攝像頭視角差異的影響D.可以通過構建大規模的行人數據集進行訓練，提升模型的泛化能力二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）描述計算機視覺在地質災害救援中的應用。2、（本題5分）解釋計算機視覺中的模型剪枝技術。3、（本題5分）簡述計算機視覺在煤礦開采中的應用。4、（本題5分）解釋計算機視覺在刑偵中的應用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用圖像分類技術，對不同種類的印章進行分類。2、（本題5分）運用深度學習模型，對古代文獻的字體和排版進行分析和識別。3、（本題5分）基于計算機視覺的智能售貨機系統，通過商品圖像識別實現自動售貨。4、（本題5分）對舞蹈比賽的評分公正性進行基于計算機視覺的輔助評估。5、（本題5分）通過圖像分類算法，對不同種類的花卉圖像進行準確分類。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）分析某科技公司的企業形象設計，包括標志、宣傳資料、網站等，探討其如何體現科技感和創新精神。2、（本題10分）探討某藝術展覽的畫冊設計，研究其如何通過高質量的圖片印刷、文字解讀、頁面編排等展現藝