贛南師范大學(xué)科技學(xué)院《編排設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《編排設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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)視覺中，圖像分類是一項(xiàng)基礎(chǔ)任務(wù)。假設(shè)我們有一組包含各種動(dòng)物的圖像數(shù)據(jù)集，需要訓(xùn)練一個(gè)模型來準(zhǔn)確區(qū)分不同的動(dòng)物類別。在選擇圖像分類模型時(shí)，以下哪種模型架構(gòu)通常在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集時(shí)表現(xiàn)出色？（）A.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）B.淺層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如ResNetD.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）2、在計(jì)算機(jī)視覺的行人重識(shí)別任務(wù)中，即在不同攝像頭拍攝的圖像中識(shí)別出同一個(gè)行人，假設(shè)行人的姿態(tài)和服裝發(fā)生了較大變化，以下哪種特征可能具有更強(qiáng)的魯棒性？（）A.基于全局特征的描述B.基于局部特征的描述C.基于顏色特征的描述D.基于形狀特征的描述3、在進(jìn)行圖像配準(zhǔn)（ImageRegistration）時(shí)，即對(duì)齊兩幅或多幅圖像，假設(shè)我們要將不同時(shí)間拍攝的同一地區(qū)的衛(wèi)星圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，由于地形變化和拍攝角度的差異，以下哪個(gè)因素可能對(duì)配準(zhǔn)精度產(chǎn)生最大影響？（）A.圖像的分辨率B.選擇的特征點(diǎn)數(shù)量C.圖像的灰度值D.地理坐標(biāo)信息的準(zhǔn)確性4、在計(jì)算機(jī)視覺中，圖像生成是創(chuàng)建新的圖像內(nèi)容。以下關(guān)于圖像生成的說法，錯(cuò)誤的是（）A.可以通過生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、變分自編碼器（VAE）等模型進(jìn)行圖像生成B.圖像生成可以用于藝術(shù)創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和虛擬場(chǎng)景構(gòu)建等任務(wù)C.生成的圖像質(zhì)量和真實(shí)性在不斷提高，但仍然存在一些缺陷和不完美之處D.圖像生成可以完全根據(jù)用戶的任意想象生成任何內(nèi)容，不受任何限制5、計(jì)算機(jī)視覺中的視頻理解不僅包括對(duì)單個(gè)幀的分析，還需要考慮幀之間的關(guān)系。假設(shè)我們要理解一個(gè)電影片段的情節(jié)和情感，以下哪種方法能夠有效地捕捉視頻中的時(shí)空動(dòng)態(tài)信息和語(yǔ)義信息？（）A.基于幀級(jí)特征和分類器的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的視頻理解模型，結(jié)合注意力機(jī)制C.基于光流和運(yùn)動(dòng)軌跡的方法D.基于音頻和視頻融合的方法6、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像配準(zhǔn)是將不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對(duì)齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于特征的圖像配準(zhǔn)方法通過提取圖像中的顯著特征，并進(jìn)行匹配來實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)B.基于灰度的圖像配準(zhǔn)方法直接比較圖像的灰度值，計(jì)算相似性度量來完成配準(zhǔn)C.圖像配準(zhǔn)的精度主要取決于特征提取的準(zhǔn)確性和匹配算法的性能D.圖像配準(zhǔn)總是能夠完美地將兩張圖像對(duì)齊，不存在任何誤差7、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8、計(jì)算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)。假設(shè)一個(gè)農(nóng)場(chǎng)需要通過計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以檢測(cè)農(nóng)作物的病蟲害，及時(shí)采取防治措施B.能夠評(píng)估農(nóng)作物的生長(zhǎng)階段和成熟度，指導(dǎo)收獲時(shí)間C.計(jì)算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用完全不受天氣和光照條件的影響D.可以通過無人機(jī)搭載攝像頭進(jìn)行大面積的農(nóng)田監(jiān)測(cè)9、計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)療手術(shù)中的應(yīng)用可以為醫(yī)生提供輔助和支持。假設(shè)在一個(gè)微創(chuàng)手術(shù)中，計(jì)算機(jī)視覺用于引導(dǎo)手術(shù)器械。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)療手術(shù)中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過實(shí)時(shí)圖像分析，為醫(yī)生提供器械與組織的相對(duì)位置和姿態(tài)信息B.能夠?qū)κ中g(shù)區(qū)域進(jìn)行精準(zhǔn)的分割和標(biāo)注，幫助醫(yī)生識(shí)別關(guān)鍵結(jié)構(gòu)C.計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)療手術(shù)中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不存在任何風(fēng)險(xiǎn)和誤差D.可以與機(jī)器人手術(shù)系統(tǒng)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更精確和穩(wěn)定的手術(shù)操作10、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像修復(fù)旨在恢復(fù)圖像中缺失或損壞的部分。假設(shè)一張珍貴的老照片有部分區(qū)域損壞，需要進(jìn)行修復(fù)以還原其完整的內(nèi)容。以下哪種圖像修復(fù)方法在處理這種情況時(shí)能夠生成更自然和逼真的結(jié)果？（）A.基于擴(kuò)散的圖像修復(fù)B.基于紋理合成的圖像修復(fù)C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)D.基于樣例的圖像修復(fù)11、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，將不同視角或時(shí)間拍攝的圖像進(jìn)行對(duì)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(zhǔn)？（）A.剛性變換B.仿射變換C.投影變換D.非線性變換12、在計(jì)算機(jī)視覺的行人重識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)要在多個(gè)攝像頭拍攝的畫面中找到同一個(gè)行人。以下關(guān)于特征融合的方法，哪一項(xiàng)是不太合理的？（）A.將行人的外觀特征和步態(tài)特征進(jìn)行融合B.簡(jiǎn)單地將不同特征進(jìn)行拼接，不考慮權(quán)重分配C.根據(jù)特征的重要性為其分配不同的權(quán)重進(jìn)行融合D.利用深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)學(xué)習(xí)特征的融合方式13、計(jì)算機(jī)視覺中的姿態(tài)估計(jì)是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)的說法，錯(cuò)誤的是（）A.姿態(tài)估計(jì)可以通過單目相機(jī)、雙目相機(jī)或深度相機(jī)來實(shí)現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法在姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中表現(xiàn)出了較高的精度C.姿態(tài)估計(jì)在機(jī)器人操作、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價(jià)值D.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果總是非常精確，不受物體形狀和遮擋的影響14、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要在連續(xù)的圖像幀中持續(xù)跟蹤一個(gè)特定的目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在運(yùn)動(dòng)場(chǎng)上快速移動(dòng)且形狀變化的運(yùn)動(dòng)員，同時(shí)存在其他相似物體的干擾。以下哪種目標(biāo)跟蹤算法在這種具有挑戰(zhàn)性的場(chǎng)景下表現(xiàn)更佳？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤B.基于粒子濾波的跟蹤C(jī).基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤15、計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。假設(shè)要檢測(cè)生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷，以下關(guān)于工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的機(jī)器視覺方法在檢測(cè)復(fù)雜的表面缺陷時(shí)比深度學(xué)習(xí)方法更可靠B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的有缺陷和無缺陷樣本進(jìn)行訓(xùn)練，才能準(zhǔn)確檢測(cè)出各種缺陷C.工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)不需要考慮實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的平衡D.產(chǎn)品的顏色和材質(zhì)對(duì)表面缺陷檢測(cè)的結(jié)果沒有影響16、在計(jì)算機(jī)視覺的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中，需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設(shè)我們要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài)，以下哪種技術(shù)通常被用于獲取準(zhǔn)確的姿態(tài)信息？（）A.基于視覺標(biāo)記的姿態(tài)估計(jì)B.基于深度學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計(jì)C.基于幾何約束的姿態(tài)估計(jì)D.基于慣性測(cè)量單元（IMU）的姿態(tài)估計(jì)17、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18、計(jì)算機(jī)視覺中的場(chǎng)景理解是對(duì)整個(gè)圖像場(chǎng)景的語(yǔ)義和結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析和理解。以下關(guān)于場(chǎng)景理解的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.場(chǎng)景理解需要綜合考慮物體、空間關(guān)系、上下文信息等多個(gè)方面B.可以通過構(gòu)建場(chǎng)景圖來表示場(chǎng)景中的實(shí)體和關(guān)系，輔助場(chǎng)景理解C.場(chǎng)景理解在智能導(dǎo)航、虛擬環(huán)境構(gòu)建和圖像編輯等領(lǐng)域具有潛在的應(yīng)用價(jià)值D.場(chǎng)景理解是一個(gè)已經(jīng)完全解決的問題，不存在任何技術(shù)難題19、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分割任務(wù)中，需要將圖像中的不同物體或區(qū)域準(zhǔn)確地劃分出來。假設(shè)要對(duì)一張包含多個(gè)水果的圖像進(jìn)行精確分割，每個(gè)水果的邊界可能不清晰，且存在部分重疊和陰影。以下哪種圖像分割算法在處理這種具有挑戰(zhàn)性的情況時(shí)表現(xiàn)更為出色？（）A.基于閾值的分割B.基于區(qū)域的分割C.基于邊緣檢測(cè)的分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割20、計(jì)算機(jī)視覺中的視覺注意力機(jī)制用于聚焦圖像中的重要區(qū)域。以下關(guān)于視覺注意力機(jī)制的說法，不正確的是（）A.視覺注意力機(jī)制可以根據(jù)圖像的特征和任務(wù)需求動(dòng)態(tài)地選擇關(guān)注的區(qū)域B.注意力機(jī)制能夠提高模型的效率和性能，減少對(duì)無關(guān)信息的處理C.視覺注意力機(jī)制在圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和圖像生成等任務(wù)中得到了廣泛應(yīng)用D.視覺注意力機(jī)制的引入會(huì)增加模型的復(fù)雜度和計(jì)算量，降低模型的訓(xùn)練速度21、在計(jì)算機(jī)視覺的車牌識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)要從不同角度和光照條件下拍攝的車輛圖像中準(zhǔn)確識(shí)別出車牌號(hào)碼。以下哪種技術(shù)可能有助于提高識(shí)別準(zhǔn)確率？（）A.字符分割和單獨(dú)識(shí)別B.利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行端到端的識(shí)別C.只關(guān)注車牌的顏色特征D.隨機(jī)猜測(cè)車牌號(hào)碼22、在圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，需要將不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對(duì)齊。假設(shè)我們要將一張衛(wèi)星圖像與一張航拍圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，以下哪個(gè)因素對(duì)于配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性影響最大？（）A.圖像的分辨率差異B.圖像的旋轉(zhuǎn)和平移C.圖像的光照條件D.圖像中的噪聲23、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)車輛需要根據(jù)攝像頭采集的圖像來識(shí)別道路上的交通標(biāo)志，并且要在不同天氣和光照條件下都能準(zhǔn)確識(shí)別。以下哪種方法可能有助于提高交通標(biāo)志識(shí)別的魯棒性？（）A.使用多個(gè)不同類型的攝像頭獲取圖像B.僅依賴顏色特征進(jìn)行識(shí)別C.采用簡(jiǎn)單的線性分類器進(jìn)行標(biāo)志分類D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的交通標(biāo)志種類24、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像去霧是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。假設(shè)要去除一張有濃霧的風(fēng)景圖像中的霧氣，以下哪種方法可能需要對(duì)大氣散射模型有深入的了解？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法B.基于物理模型的去霧方法C.基于圖像增強(qiáng)的去霧方法D.基于濾波的去霧方法25、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，需要將不同時(shí)間或視角拍攝的圖像進(jìn)行對(duì)齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進(jìn)行精確配準(zhǔn)，圖像中存在地形變化和云層遮擋。以下哪種圖像配準(zhǔn)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(zhǔn)B.基于灰度的配準(zhǔn)C.基于變換模型的配準(zhǔn)D.基于深度學(xué)習(xí)的配準(zhǔn)26、在計(jì)算機(jī)視覺的視覺跟蹤與定位任務(wù)中，實(shí)時(shí)跟蹤物體并確定其在空間中的位置。假設(shè)要在一個(gè)室內(nèi)環(huán)境中跟蹤一個(gè)移動(dòng)的機(jī)器人并確定其位置，以下關(guān)于視覺跟蹤與定位方法的描述，正確的是：（）A.基于標(biāo)志物的跟蹤與定位方法在標(biāo)志物被遮擋時(shí)仍能準(zhǔn)確工作B.視覺里程計(jì)方法能夠獨(dú)立實(shí)現(xiàn)高精度的長(zhǎng)期跟蹤與定位C.同時(shí)使用多個(gè)相機(jī)進(jìn)行觀測(cè)不能提高跟蹤與定位的性能D.環(huán)境的光照變化和動(dòng)態(tài)障礙物對(duì)視覺跟蹤與定位的結(jié)果影響較小27、計(jì)算機(jī)視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)要通過攝像頭監(jiān)控一個(gè)公共場(chǎng)所，以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在安防監(jiān)控中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以實(shí)時(shí)檢測(cè)異常行為，如人群聚集、奔跑等B.能夠?qū)θ藛T進(jìn)行身份識(shí)別和認(rèn)證C.計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)可以獨(dú)立完成所有的安防監(jiān)控任務(wù)，不需要人工干預(yù)D.與其他安防設(shè)備和系統(tǒng)集成，提高整體的安全性和防范能力28、在計(jì)算機(jī)視覺中，視頻摘要生成是從長(zhǎng)視頻中提取關(guān)鍵內(nèi)容并生成簡(jiǎn)潔的摘要。以下關(guān)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(guān)鍵幀提取、內(nèi)容分析和故事線構(gòu)建等方法B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)視頻的語(yǔ)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(chǔ)等方面具有實(shí)用價(jià)值D.視頻摘要生成能夠完全準(zhǔn)確地反映視頻的所有重要內(nèi)容，沒有任何信息丟失29、在計(jì)算機(jī)視覺的醫(yī)學(xué)圖像分析中，例如對(duì)腫瘤的檢測(cè)和分割。假設(shè)醫(yī)學(xué)圖像的質(zhì)量較差，存在噪聲和偽影，以下哪種預(yù)處理方法可能有助于提高后續(xù)分析的準(zhǔn)確性？（）A.圖像平滑B.圖像銳化C.圖像二值化D.圖像翻轉(zhuǎn)30、計(jì)算機(jī)視覺在虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）中的應(yīng)用可以提供更沉浸式的體驗(yàn)。假設(shè)要在VR環(huán)境中實(shí)時(shí)跟蹤用戶的頭部運(yùn)動(dòng)并相應(yīng)地更新場(chǎng)景，以下關(guān)于VR/AR計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單的基于傳感器的跟蹤方法能夠滿足VR中高精度的頭部運(yùn)動(dòng)跟蹤需求B.計(jì)算機(jī)視覺在VR/AR中的應(yīng)用主要關(guān)注圖像生成，而不是跟蹤和定位C.結(jié)合視覺特征提取和深度學(xué)習(xí)的頭部運(yùn)動(dòng)跟蹤算法可以實(shí)現(xiàn)低延遲和高精度的跟蹤D.VR/AR環(huán)境中的光照條件和物體遮擋對(duì)計(jì)算機(jī)視覺算法的性能沒有影響二、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用目標(biāo)檢測(cè)算法，在衛(wèi)星地圖中檢測(cè)湖泊。2、（本題5分）使用目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)，從環(huán)保監(jiān)測(cè)圖像中檢測(cè)出非法排放的污水口。3、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)系統(tǒng)，利用計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)商場(chǎng)電梯的運(yùn)行安全。4、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)藝術(shù)畫作的作者和流派進(jìn)行識(shí)別。5、（本題5分）運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，對(duì)船舶表面的銹蝕和損傷進(jìn)行