學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁貴州理工學院《中外書籍形態設計》

2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、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計算用于估計圖像中像素的運動。假設要在一個動態場景中準確計算光流，以下哪種情況可能導致較大的誤差？（）A.物體的快速運動B.光照的劇烈變化C.圖像的低分辨率D.以上都有可能2、計算機視覺中的無人駕駛技術是一個綜合性的應用領域。以下關于無人駕駛中的計算機視覺的說法，不正確的是（）A.計算機視覺在無人駕駛中用于環境感知、目標檢測、路徑規劃和障礙物避讓等任務B.深度學習方法能夠實時準確地識別道路標志、車輛和行人等物體C.無人駕駛中的計算機視覺系統已經非常成熟，能夠應對各種復雜的交通場景D.惡劣天氣條件和光照變化等因素仍然是無人駕駛中計算機視覺面臨的挑戰3、計算機視覺中的場景理解是一項具有挑戰性的任務。假設要理解一個城市街道的場景圖像，包括道路、建筑物、車輛和行人等元素。以下關于場景理解方法的描述，正確的是：（）A.基于語義分割的方法能夠將圖像中的每個像素分類為不同的場景元素，但無法提供元素之間的關系B.目標檢測結合語義分割可以實現對場景的初步理解，但對于復雜的場景結構難以準確描述C.基于圖模型的方法能夠很好地表示場景元素之間的關系，但建模過程復雜，計算量大D.場景理解只需要對圖像中的可見元素進行分析，不需要考慮潛在的語義信息4、計算機視覺中的視頻目標跟蹤中，假設目標在跟蹤過程中發生了嚴重的形變。以下關于處理目標形變的方法描述，正確的是：（）A.基于模板匹配的跟蹤方法能夠自適應地處理目標形變，保持跟蹤的準確性B.特征點跟蹤方法對目標形變不敏感，在這種情況下仍然能夠可靠跟蹤C.深度學習中的孿生網絡在目標形變時容易丟失目標，無法繼續跟蹤D.結合多種特征和模型更新策略可以提高對目標形變的跟蹤魯棒性5、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6、在計算機視覺的場景理解任務中，需要對圖像中的物體、關系和上下文進行綜合分析。假設要理解一個室內場景的布局和功能，以下哪種信息可能是最關鍵的？（）A.物體的形狀和顏色B.物體之間的空間位置關系C.圖像的亮度和對比度D.圖像的拍攝角度7、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要在視頻序列中持續跟蹤特定的目標。假設我們要跟蹤一個在人群中快速移動的人物，以下哪種目標跟蹤算法能夠更好地處理目標的外觀變化和遮擋情況？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于深度學習的跟蹤算法，如Siamese網絡D.基于均值漂移的跟蹤算法8、在計算機視覺的圖像去噪任務中，假設要去除一張受到嚴重噪聲污染的圖像中的噪聲，同時盡可能保留圖像的細節和邊緣信息。以下哪種去噪方法可能更適合？（）A.中值濾波，用鄰域中值代替像素值B.均值濾波，用鄰域平均值代替像素值C.基于深度學習的圖像去噪模型，如DnCNND.不進行任何去噪處理，保留原始噪聲圖像9、在計算機視覺中，人臉檢測和識別是重要的應用方向。以下關于人臉檢測和識別的說法，不正確的是（）A.人臉檢測旨在確定圖像或視頻中是否存在人臉，并定位人臉的位置B.人臉識別是在檢測到人臉的基礎上，對人臉的身份進行識別和驗證C.深度學習方法在人臉檢測和識別中取得了巨大的成功，但仍然存在一些挑戰，如光照變化和姿態變化D.人臉檢測和識別技術已經非常成熟，不存在任何錯誤率和安全隱患10、在計算機視覺中，目標檢測是一項關鍵任務。假設要開發一個能夠在復雜的城市交通場景中準確檢測出各種車輛類型的系統，需要考慮車輛的不同尺寸、形狀和姿態，以及光照、陰影和遮擋等因素的影響。以下哪種目標檢測算法在處理這種復雜場景時具有較好的性能和魯棒性？（）A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO11、當利用計算機視覺進行圖像分類任務，例如區分不同種類的動物圖片，為了提高模型的泛化能力和防止過擬合，以下哪種技術可能是有效的？（）A.數據增強B.正則化C.模型融合D.以上都是12、計算機視覺在文物保護和修復中的應用可以幫助記錄和分析文物的狀態。假設要對一件古老的雕塑進行數字化保存和修復建議。以下關于計算機視覺在文物保護中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過三維掃描技術獲取文物的精確形狀和表面細節B.能夠對文物的顏色和紋理進行分析，為修復提供參考C.計算機視覺可以完全替代人工的文物修復工作，保證修復的質量和效果D.可以建立文物的數字檔案，方便后續的研究和展示13、在計算機視覺的圖像配準任務中，將不同視角或時間拍攝的圖像進行對齊，以下哪種變換模型可能適用于具有較大形變的圖像配準？（）A.剛性變換B.仿射變換C.投影變換D.非線性變換14、計算機視覺在體育賽事分析中的應用可以提供更多的數據和見解。假設要分析一場足球比賽中球員的跑動軌跡和動作。以下關于計算機視覺在體育賽事中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過對視頻的分析，自動跟蹤球員的位置和運動軌跡B.能夠對球員的動作進行分類，如傳球、射門和防守C.計算機視覺在體育賽事分析中的結果可以直接作為裁判的判罰依據，無需人工復查D.可以結合多攝像頭的信息，獲取更全面和準確的比賽數據15、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16、在計算機視覺的姿態估計任務中，需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設要估計一個機器人手臂的姿態，以實現精確的控制和操作。以下哪種姿態估計方法在處理這種機械結構時準確性更高？（）A.基于模型的姿態估計B.基于深度學習的姿態估計C.基于視覺慣性里程計的姿態估計D.基于幾何約束的姿態估計17、在計算機視覺的圖像壓縮任務中，假設要在保證圖像質量的前提下盡可能減小文件大小。以下關于壓縮算法的選擇，哪一項是不正確的？（）A.選擇基于變換的壓縮算法，如離散余弦變換（DCT）B.采用無損壓縮算法，確保圖像信息完全不丟失C.只考慮壓縮比，不關心圖像的視覺質量D.根據圖像的特點和應用需求選擇合適的壓縮算法18、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19、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20、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，持續跟蹤視頻中的特定目標。假設要跟蹤一個在人群中行走的人，以下關于目標跟蹤方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于濾波的方法，如卡爾曼濾波和粒子濾波，可以預測目標的位置和狀態B.基于深度學習的方法能夠學習目標的外觀特征，提高跟蹤的準確性和魯棒性C.目標跟蹤過程中，目標的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素不會對跟蹤結果產生影響D.結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勢，提高跟蹤性能二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）說明計算機視覺在海洋監測中的應用。2、（本題5分）簡述計算機視覺在消防救援中的作用。3、（本題5分）計算機視覺中如何對古代建筑進行數字化建模？4、（本題5分）簡述計算機視覺在新聞報道中的圖像和視頻分析。5、（本題5分）說明計算機視覺在制鞋工業中的作用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析蘋果手機的攝影功能廣告設計，從照片效果展示、拍攝技巧到品牌形象傳達。探討其如何吸引攝影愛好者購買蘋果手機。2、（本題5分）解析某科技公司的科技展覽展示設計，探討其如何通過視覺效果、互動體驗和科技感營造展示公司的創新和實力，吸引觀眾的關注。3、（本題5分）以某健身俱樂部的宣傳海報設計為例，分析其強壯的模特、動感的畫面、激勵的文字如何吸引人們加入俱樂部。4、（本題5分）分析某品牌的戶外廣告設計中的創意策略，探討其如何運用獨特的創意和策