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《視覺傳達設計基礎》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30個小題，每小題1分，共30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，假設要生成具有真實感的自然圖像。以下關于圖像生成方法的描述，正確的是：（）A.生成對抗網絡（GAN）能夠生成逼真的圖像，但訓練過程不穩定，容易模式崩潰B.變分自編碼器（VAE）生成的圖像多樣性好，但真實感不如GAN生成的圖像C.自回歸模型在圖像生成中效率高，能夠快速生成高質量的圖像D.所有的圖像生成方法都能夠生成與真實世界完全一致的圖像2、在計算機視覺的圖像修復任務中，恢復圖像中缺失或損壞的部分。假設要修復一張老照片中缺失的部分，以下關于圖像修復方法的描述，正確的是：（）A.基于紋理合成的圖像修復方法能夠完美恢復復雜的結構和細節B.深度學習中的自編碼器在圖像修復中無法學習到有效的特征表示C.圖像修復的結果不受缺失區域的大小和形狀的影響D.結合先驗知識和上下文信息的深度學習方法可以產生更合理和自然的修復效果3、計算機視覺中，以下哪種技術常用于圖像的超分辨率重建的損失函數？（）A.L1損失B.L2損失C.感知損失D.以上都是4、假設要開發一個能夠自動識別水果種類和品質的計算機視覺系統，用于水果分揀和質量評估。在獲取水果圖像時，可能會受到光照、角度和遮擋等因素的影響。為了提高識別的準確性和魯棒性，以下哪種圖像預處理技術可能是關鍵？（）A.圖像增強B.圖像去噪C.圖像歸一化D.圖像分割5、計算機視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲，同時保留圖像的細節和結構。假設我們有一張受到嚴重噪聲污染的醫學圖像，以下哪種圖像去噪方法能夠在去除噪聲的同時，最大程度地保留圖像的邊緣和紋理信息？（）A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.基于小波變換的去噪方法6、計算機視覺中的圖像去霧是一個具有挑戰性的問題。假設要去除一張有濃霧的風景圖像中的霧氣，以下哪種方法可能需要對大氣散射模型有深入的了解？（）A.基于深度學習的去霧方法B.基于物理模型的去霧方法C.基于圖像增強的去霧方法D.基于濾波的去霧方法7、在計算機視覺的圖像配準任務中，需要將不同時間或視角拍攝的圖像進行對齊。假設要將兩張拍攝角度不同的衛星圖像進行精確配準，圖像中存在地形變化和云層遮擋。以下哪種圖像配準方法在這種困難情況下能夠取得較好的效果？（）A.基于特征的配準B.基于灰度的配準C.基于變換模型的配準D.基于深度學習的配準8、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9、計算機視覺中的醫學圖像分析具有重要的臨床應用價值。假設要從一組X光片中檢測出病變區域，同時要區分不同類型的病變。以下哪種技術和方法在醫學圖像分析中最為常用和有效？（）A.形態學操作B.圖像分割與分類C.特征提取與選擇D.以上方法綜合運用10、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要持續跟蹤一個或多個運動目標。假設要跟蹤一個在操場上跑步的人。以下關于目標跟蹤算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于特征匹配的方法，在連續的幀中找到目標的相似特征來實現跟蹤B.深度學習中的相關濾波算法能夠快速準確地跟蹤目標，適應目標的外觀變化C.目標跟蹤算法能夠在目標被遮擋或短暫消失后，仍然準確地恢復跟蹤D.無論目標的運動速度和軌跡如何復雜，目標跟蹤算法都能完美地跟蹤11、計算機視覺在安防監控領域有著廣泛的應用。假設一個商場需要通過監控攝像頭進行人員異常行為檢測。以下關于安防監控中的計算機視覺的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以實時監測人群的流動情況，發現擁堵和異常聚集B.能夠識別人員的打斗、摔倒等異常行為，并及時發出警報C.計算機視覺系統能夠完全取代人工監控，不需要人類保安的參與D.可以與其他安防設備（如門禁系統）聯動，提高安防水平12、在計算機視覺的圖像分割任務中，假設要將一張醫學圖像中的病變區域精確地分割出來，以便醫生進行診斷和治療。這張醫學圖像可能存在噪聲、模糊和不均勻的灰度分布。以下哪種圖像分割方法在處理這種復雜情況時可能更具優勢？（）A.基于閾值的分割方法，根據像素值設定閾值進行分割B.基于區域生長的分割方法，從種子點開始逐漸擴展區域C.基于深度學習的語義分割算法，如U-NetD.隨機分割圖像，然后根據后續分析進行調整13、計算機視覺中的人臉識別技術應用廣泛。假設要在一個門禁系統中實現準確的人臉識別，以下關于人臉識別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的人臉識別方法對姿態和光照變化具有很強的魯棒性B.基于模板匹配的方法能夠處理大規模的人臉數據庫，并且識別速度快C.深度學習中的卷積神經網絡在人臉識別中能夠學習到更具判別性的特征，但容易受到數據偏差的影響D.人臉識別系統一旦訓練完成，就不需要更新和優化，能夠一直保持高準確率14、計算機視覺在工業檢測中的應用可以提高產品質量和生產效率。假設一個工廠需要檢測生產線上的零件是否存在缺陷。以下關于工業檢測中的計算機視覺的描述，哪一項是不準確的？（）A.能夠快速準確地檢測出零件的表面缺陷、尺寸偏差等問題B.可以通過機器視覺系統對零件進行自動分類和篩選C.工業檢測中的計算機視覺系統需要高度的穩定性和可靠性，對環境變化不敏感D.計算機視覺在工業檢測中的應用已經非常成熟，不需要人工干預和校驗15、物體檢測是計算機視覺中的一項關鍵任務。假設一個智能監控系統需要檢測場景中的特定物體，如背包、自行車等。以下關于物體檢測算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于深度學習的物體檢測算法能夠同時檢測多個物體，并給出它們的位置和類別B.可以通過滑動窗口的方法在圖像中搜索可能的物體區域，然后進行分類判斷C.物體檢測算法需要對大量的標注圖像進行訓練，以學習不同物體的特征D.無論物體的大小、形狀和顏色如何變化，物體檢測算法都能準確檢測到16、假設要構建一個能夠對服裝進行款式和顏色識別的計算機視覺系統，用于時尚推薦和庫存管理。在處理服裝圖像時，由于服裝的款式和顏色變化多樣，以下哪種特征表示方法可能更適合？（）A.手工設計的特征B.基于深度學習的自動特征C.顏色直方圖D.以上都是17、在計算機視覺的圖像分割任務中，假設要將一張醫學圖像中的病變區域準確分割出來。以下關于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的分割方法簡單高效，適用于所有類型的醫學圖像分割B.區域生長法能夠根據像素的相似性進行分割，但容易受到噪聲的影響C.圖割算法在處理復雜的圖像結構時表現不佳，難以得到準確的分割結果D.深度學習中的全卷積網絡（FCN）在圖像分割中無法處理不同大小的病變區域18、在計算機視覺的立體視覺中，需要通過兩個或多個相機獲取的圖像來計算深度信息。假設要為一個自動駕駛汽車構建立體視覺系統，以測量與前方障礙物的距離，同時要考慮實時性和準確性的要求。以下哪種立體匹配算法在這種應用場景中表現最優？（）A.基于區域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度學習的匹配D.全局優化匹配19、計算機視覺中的行人重識別是在不同攝像頭拍攝的圖像或視頻中識別出特定的行人。以下關于行人重識別的敘述，不正確的是（）A.行人重識別需要提取具有判別性的行人特征，克服視角、光照和姿態的變化B.深度學習方法在行人重識別任務中取得了顯著的性能提升C.行人重識別在智能安防、視頻監控和人員追蹤等領域有重要的應用D.行人重識別技術已經能夠在大規模數據集上達到100%的準確率20、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的語義分割中的邊界優化？（）A.條件隨機場B.全連接條件隨機場C.深度學習D.以上都是21、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.YOLO22、假設我們要開發一個計算機視覺系統，用于檢測生產線上產品的表面缺陷。由于產品的種類繁多、缺陷類型復雜，以下哪種方法可能需要更多的計算資源和時間來訓練模型？（）A.基于傳統機器學習的方法B.基于淺層神經網絡的方法C.基于深度學習的方法D.基于模板匹配的方法23、在計算機視覺的場景理解任務中，需要對整個圖像場景進行分析和解釋。假設我們有一張城市街道的圖像，要理解其中的道路、建筑物、車輛和行人之間的關系。以下哪種方法能夠提供更全面和深入的場景理解？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于語義分割和圖模型的方法C.基于深度學習的場景解析網絡D.基于特征匹配和聚類的方法24、在進行圖像配準（ImageRegistration）時，即對齊兩幅或多幅圖像，假設我們要將不同時間拍攝的同一地區的衛星圖像進行配準，由于地形變化和拍攝角度的差異，以下哪個因素可能對配準精度產生最大影響？（）A.圖像的分辨率B.選擇的特征點數量C.圖像的灰度值D.地理坐標信息的準確性25、計算機視覺在醫學影像分析中的應用有助于輔助醫生進行診斷和治療。假設要分析一張腦部CT圖像，以下關于醫學影像分析中的計算機視覺應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分割腦組織、檢測病變區域等方法，為醫生提供定量的分析結果B.深度學習模型能夠自動學習醫學影像中的特征，輔助醫生發現潛在的疾病C.計算機視覺在醫學影像分析中的應用需要遵循嚴格的醫學倫理和法規D.計算機視覺系統可以完全替代醫生的診斷，不需要醫生的進一步審查和判斷26、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27、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設我們要分析一個視頻中物體的運動速度和方向，以下哪種光流估計算法在復雜場景下能夠提供更準確的結果？（）A.Lucas-Kanade算法B.Horn-Schunck算法C.Farneback算法D.DeepFlow算法28、在計算機視覺的視頻理解任務中，例如理解一段體育比賽視頻中的精彩瞬間和戰術，需要對視頻中的時空信息進行有效建模。以下哪種方法在時空建模方面可能具有優勢？（）A.3D卷積神經網絡B.長短時記憶網絡C.注意力機制D.以上都是29、在計算機視覺的圖像壓縮任務中，假設要在保證一定圖像質量的前提下，盡可能減少圖像的數據量。以下哪種圖像壓縮方法可能更有效？（）A.基于離散余弦變換（DCT）的壓縮算法，如JPEGB.無損壓縮方法，如PNGC.不進行任何壓縮，直接存儲原始圖像D.隨機刪除圖像中的部分像素30、在計算機視覺的目標檢測中，對于小目標的檢測往往具有較大的挑戰性。為了提高小目標檢測的準確率，以下哪種策略可能是有效的？（）A.多尺度特征融合B.增加訓練數據中的小目標樣本C.使用更高分辨率的輸入圖像D.以上都是二、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）基于深度學習的圖像生成技術，生成具有特定主題的繪畫作品。2、（本題5分）設計一個程序，通過計算機視覺識別不同品牌的打印機。3、（本題5分）基于計算機視覺的智能圖書館借還書系統，通過圖書封面識別實現自動借還。4、（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。5、（本題5分）通過計算機視覺，對不同類型的皮影作品進行分類。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本