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頁廈門演藝職業學院

《平面設計與制作》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2、在計算機視覺的圖像增強任務中，假設要提高一張低光照圖像的質量。以下關于圖像增強方法的描述，正確的是：（）A.直方圖均衡化能夠均勻分布圖像的灰度級，但可能會導致細節丟失B.基于濾波的方法可以有效地去除噪聲，但同時也會模糊圖像的邊緣C.伽馬校正只適用于校正過亮的圖像，對于低光照圖像效果不佳D.所有的圖像增強方法都能夠在不引入任何失真的情況下提高圖像質量3、在三維計算機視覺中，重建物體的三維形狀是一個重要任務。假設要從多視角的圖像中重建一個建筑物的三維模型，以下關于三維重建方法的描述，正確的是：（）A.基于立體視覺的方法能夠直接從兩張圖像中準確重建出物體的三維形狀B.結構光方法在室外環境中比在室內環境中更適用C.多視圖幾何和深度學習相結合的方法可以提高三維重建的精度和完整性D.三維重建的結果不受圖像拍攝角度和距離的影響4、目標檢測是計算機視覺中的重要任務之一，旨在定位和識別圖像中的多個目標。假設我們要在城市街道的圖像中檢測行人和車輛。對于處理這種復雜場景的目標檢測任務，以下哪種技術通常能提供更準確的檢測結果？（）A.基于滑動窗口的傳統目標檢測方法B.基于區域提議的目標檢測算法，如R-CNN系列C.基于回歸的一階段目標檢測算法，如YOLO系列D.基于聚類的目標檢測方法5、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6、計算機視覺中的動作識別用于分析視頻中的人體動作。假設要識別一段舞蹈視頻中的動作類別。以下關于動作識別方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以基于時空特征提取的方法，捕捉動作在時間和空間上的變化B.深度學習中的循環神經網絡（RNN）和長短時記憶網絡（LSTM）適用于動作序列的分析C.動作識別只需要關注人體的關節位置，不需要考慮人體的整體形態D.多模態數據融合，如結合音頻和視頻信息，可以提高動作識別的準確率7、在計算機視覺的目標識別任務中，除了識別目標的類別，還需要確定目標的位置和大小。假設我們要在一幅復雜的圖像中識別多個不同大小的物體，以下哪種目標識別算法能夠適應不同尺度的目標？（）A.基于滑動窗口的目標識別算法B.基于特征金字塔的目標識別算法C.基于注意力機制的目標識別算法D.基于模板匹配的目標識別算法8、在計算機視覺的人臉識別任務中，假設要在一個大型數據庫中快速準確地識別出特定人物的面部。數據庫中的人臉圖像可能存在表情、光照和姿態的變化。為了提高人臉識別的性能，以下哪種方法是常用且有效的？（）A.提取人臉的全局特征，如整體形狀和輪廓B.僅關注人臉的局部特征，如眼睛和嘴巴C.使用多模態數據，結合人臉的紋理和深度信息D.隨機選擇人臉特征進行匹配9、在計算機視覺中，圖像去霧是提高有霧圖像質量的技術。以下關于圖像去霧的描述，不準確的是（）A.圖像去霧可以基于物理模型或深度學習方法來實現B.深度學習方法在圖像去霧中能夠有效地恢復圖像的細節和顏色C.圖像去霧只對輕度有霧的圖像有效，對于濃霧圖像效果不佳D.圖像去霧可以提高圖像的清晰度和可視性，有助于后續的處理和分析10、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，假設要在一段視頻中持續跟蹤一個移動的物體，例如跟蹤一只飛行的鳥。物體可能會被其他物體遮擋，并且外觀可能會發生變化。以下哪種目標跟蹤方法在這種復雜情況下更有可能成功？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤方法，預測物體的位置和速度B.基于深度學習的Siamese網絡跟蹤方法C.只在視頻的起始幀確定目標位置，后續幀不再跟蹤D.隨機選擇視頻中的區域作為跟蹤目標11、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12、計算機視覺在農業領域的應用可以幫助實現精準農業。假設一個農場需要通過計算機視覺監測農作物的生長狀況。以下關于計算機視覺在農業中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以檢測農作物的病蟲害，及時采取防治措施B.能夠評估農作物的生長階段和成熟度，指導收獲時間C.計算機視覺在農業中的應用完全不受天氣和光照條件的影響D.可以通過無人機搭載攝像頭進行大面積的農田監測13、圖像分類是計算機視覺的基礎任務之一。假設要對一組動物圖片進行分類，區分貓、狗、兔子等。以下關于圖像分類方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.傳統的機器學習方法，如支持向量機（SVM），也可以用于圖像分類任務B.深度學習中的卷積神經網絡（CNN）在圖像分類中取得了顯著的效果C.圖像分類只需要考慮圖像的內容，不需要考慮圖像的拍攝角度和背景等因素D.可以通過數據增強技術，如旋轉、裁剪、翻轉等，增加訓練數據的多樣性14、在計算機視覺的三維重建任務中，假設要從一系列二維圖像重建出物體的三維模型。以下關于相機參數校準的重要性，哪一項是不正確的？（）A.準確的相機參數有助于提高三維重建的精度B.相機參數校準可以減少重建過程中的誤差累積C.即使相機參數不準確，也能通過后續處理得到精確的三維模型D.不同相機的參數差異會影響三維重建的結果15、在計算機視覺中，深度估計是確定場景中物體距離相機的距離。以下關于深度估計的說法，錯誤的是（）A.可以通過立體視覺、結構光或飛行時間等技術來獲取深度信息B.深度學習方法在單目深度估計中取得了顯著進展C.深度估計對于三維重建、虛擬現實和增強現實等應用具有重要意義D.深度估計的結果總是非常精確，不需要進行后處理和優化二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋計算機視覺在物流中的包裹分揀和識別。2、（本題5分）解釋計算機視覺在環境保護中的用途。3、（本題5分）簡述計算機視覺在手勢識別中的挑戰和解決方案。4、（本題5分）解釋計算機視覺在音響設備制造中的檢測。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用圖像分割技術，從腦電圖中分割出癲癇發作波段。2、（本題5分）利用深度學習算法，對不同種類的肉松圖像進行分類。3、（本題5分）通過圖像分割技術，將衛星圖像中的云層和陸地進行分離。4、（本題5分）使用深度學習模型，對歷史文物圖像進行年代和風格的鑒定。5、（本題5分）通過圖像分割技術，將衛星圖像中的沙漠和綠洲區域進行劃分。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）探討某書店的主題閱讀活動海報設計，研究其如何通過視覺元素引導讀者參與特定主題的閱讀和