湖南工業(yè)大學科技學院《品牌形象設計》2022-2023學年第一學期期末試卷

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2022-2023學年第一學期期末試卷院(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修復任務中，假設要修復一張有部分缺失的圖像。以下關于圖像修復方法的描述，正確的是：（）A.基于擴散的圖像修復方法能夠自然地填充缺失區(qū)域，但修復速度慢B.基于樣本的圖像修復方法可以快速生成修復結果，但容易出現(xiàn)重復紋理C.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）在圖像修復中無法保證修復內容與周圍區(qū)域的一致性D.所有的圖像修復方法都能夠完美地恢復出圖像缺失部分的真實內容2、在計算機視覺中，特征提取是非常關鍵的一步。假設我們要對一組風景圖像進行特征提取，以便后續(xù)的圖像檢索和分類任務。以下哪種特征提取方法能夠捕捉到圖像的全局和局部特征，并且對圖像的旋轉、縮放等變換具有較好的不變性？（）A.尺度不變特征變換（SIFT）B.方向梯度直方圖（HOG）C.局部二值模式（LBP）D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡自動學習的特征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、在計算機視覺的行人重識別任務中，需要在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人。假設我們要在一個大型商場的監(jiān)控系統(tǒng)中實現(xiàn)行人重識別，以下哪種特征和模型能夠提高識別的準確率和跨攝像頭的泛化能力？（）A.基于顏色和紋理的特征B.基于深度學習的全局特征和度量學習C.基于形狀和輪廓的特征D.基于步態(tài)和姿勢的特征5、在計算機視覺的圖像檢索任務中，需要根據(jù)用戶提供的查詢圖像找到相似的圖像。假設我們有一個大型的圖像數(shù)據(jù)庫，以下哪種圖像表示方法能夠提高圖像檢索的效率和準確性？（）A.基于全局特征的圖像表示B.基于局部特征的圖像表示C.基于深度學習的圖像嵌入表示D.基于顏色直方圖的圖像表示6、計算機視覺中的圖像配準是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行匹配和對齊。以下關于圖像配準的敘述，不正確的是（）A.圖像配準需要找到圖像之間的對應點或特征，然后進行變換和對齊B.圖像配準在醫(yī)學圖像分析、遙感圖像處理和三維重建等領域有著廣泛的應用C.圖像配準的精度和魯棒性受到圖像質量、噪聲和幾何變形等因素的影響D.圖像配準是一個簡單的過程，不需要復雜的算法和優(yōu)化7、計算機視覺中的動作識別是對視頻中的人體動作進行分類和理解。假設我們要分析一段體育比賽的視頻，識別其中運動員的各種動作，以下哪種方法能夠有效地捕捉動作的時空特征？（）A.基于手工特征和分類器的方法B.基于深度學習的時空卷積網(wǎng)絡C.基于光流和軌跡的方法D.基于隱馬爾可夫模型的方法8、在計算機視覺的圖像風格遷移任務中，將一張圖像的風格應用到另一張圖像上。假設要將一幅油畫的風格遷移到一張照片上，以下關于圖像風格遷移方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征提取和風格轉換的方法能夠實現(xiàn)自然逼真的風格遷移B.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）在風格遷移中無法生成多樣化的風格效果C.圖像的內容和風格可以完全獨立地進行處理，互不影響D.考慮圖像的局部和全局特征以及語義信息能夠提升風格遷移的質量9、計算機視覺中的目標跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定目標。假設要跟蹤一個在復雜場景中運動的人物，以下關于目標跟蹤算法的描述，正確的是：（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法能夠準確預測目標的運動軌跡，但對目標外觀變化適應性差B.基于粒子濾波的跟蹤算法計算復雜度低，適用于實時跟蹤要求高的場景C.基于深度學習的跟蹤算法需要大量的訓練數(shù)據(jù)，并且在目標被遮擋時容易丟失D.目標跟蹤算法只要在初始幀中準確檢測到目標，就能夠在后續(xù)幀中一直保持跟蹤的準確性10、在計算機視覺中，圖像分類是一項基礎任務。假設我們有一組包含各種動物的圖像數(shù)據(jù)集，需要訓練一個模型來準確區(qū)分不同的動物類別。在選擇圖像分類模型時，以下哪種模型架構通常在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)出色？（）A.傳統(tǒng)的機器學習算法，如支持向量機（SVM）B.淺層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）C.深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，如ResNetD.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）11、當利用計算機視覺進行圖像去模糊任務，恢復清晰的圖像，以下哪種先驗知識或約束可能有助于解決這個問題？（）A.自然圖像的梯度稀疏性B.圖像的低頻成分C.圖像的邊緣信息D.以上都是12、計算機視覺中的場景理解任務旨在理解圖像或視頻中的整體場景信息。假設要理解一張城市街道的圖片中的場景。以下關于場景理解的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過對物體、人物和環(huán)境的分析來理解場景的語義信息B.深度學習中的語義分割技術可以幫助區(qū)分場景中的不同區(qū)域和物體類別C.場景理解只需要考慮圖像中的視覺元素，不需要考慮上下文和先驗知識D.可以結合地理信息和時間信息，進一步豐富對場景的理解13、在計算機視覺的圖像去霧任務中，假設要去除一張有霧圖像中的霧氣，恢復清晰的場景。以下關于圖像去霧方法的描述，正確的是：（）A.基于物理模型的去霧方法需要準確估計霧的濃度和傳播參數(shù)，否則效果不佳B.基于深度學習的去霧方法能夠自動學習霧的特征，但對濃霧的處理能力有限C.圖像去霧后，顏色和對比度會發(fā)生嚴重失真，影響視覺效果D.所有的圖像去霧方法都能夠在各種復雜的霧天條件下取得理想的效果14、在計算機視覺的圖像分割任務中，假設要將一張醫(yī)學圖像中的病變區(qū)域精確地分割出來，以便醫(yī)生進行診斷和治療。這張醫(yī)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(yōu)勢？（）A.基于閾值的分割方法，根據(jù)像素值設定閾值進行分割B.基于區(qū)域生長的分割方法，從種子點開始逐漸擴展區(qū)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(jù)后續(xù)分析進行調整15、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(shù)校準的重要性，哪一項是不正確的？（）A.準確的相機參數(shù)有助于提高三維重建的精度B.相機參數(shù)校準可以減少重建過程中的誤差累積C.即使相機參數(shù)不準確，也能通過后續(xù)處理得到精確的三維模型D.不同相機的參數(shù)差異會影響三維重建的結果16、計算機視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率。假設要將一張低分辨率的衛(wèi)星圖像重建為高分辨率圖像，以下關于模型訓練的挑戰(zhàn)，哪一項是最為突出的？（）A.缺乏足夠的高分辨率衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)用于訓練B.模型的訓練時間過長，難以在短時間內得到結果C.難以評估重建后的圖像質量，沒有明確的標準D.計算資源需求過大，普通計算機難以承受17、在計算機視覺的圖像增強處理中，目的是改善圖像的質量和可讀性。假設我們要對一張低光照條件下拍攝的圖像進行增強，以下關于圖像增強方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.直方圖均衡化可以通過調整圖像的灰度分布，增強圖像的對比度B.基于Retinex理論的方法可以分離圖像的光照和反射成分，從而改善圖像的視覺效果C.圖像增強算法可以在不增加噪聲的情況下，顯著提高圖像的亮度和清晰度D.不同的圖像增強方法適用于不同類型的圖像，需要根據(jù)具體情況選擇合適的方法18、計算機視覺中的圖像去霧是一個具有挑戰(zhàn)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19、計算機視覺中的語義分割旨在為圖像中的每個像素分配一個類別標簽。假設要對醫(yī)學影像中的腫瘤區(qū)域進行語義分割，以下關于模型評估指標的選擇，哪一項是最為關鍵的？（）A.準確率，即正確分類的像素比例B.召回率，即正確分割出腫瘤像素的比例C.F1分數(shù)，綜合考慮準確率和召回率D.平均交并比（MIoU），衡量分割結果與真實標簽的重合程度20、計算機視覺在醫(yī)學影像分析中的應用有助于輔助醫(yī)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(yī)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(qū)域等方法，為醫(yī)生提供定量的分析結果B.深度學習模型能夠自動學習醫(yī)學影像中的特征，輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)潛在的疾病C.計算機視覺在醫(yī)學影像分析中的應用需要遵循嚴格的醫(yī)學倫理和法規(guī)D.計算機視覺系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的診斷，不需要醫(yī)生的進一步審查和判斷21、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務中，假設要估計一個物體在三維空間中的姿態(tài)，例如估計一個機器人手臂的關節(jié)角度。以下哪種技術或方法可能被用于實現(xiàn)這一目標？（）A.基于立體視覺的方法，通過多個相機的觀測B.利用深度學習模型直接預測姿態(tài)參數(shù)C.僅根據(jù)物體的外觀形狀進行估計D.隨機猜測物體的姿態(tài)22、假設要構建一個能夠對書畫作品進行真?zhèn)舞b定的計算機視覺系統(tǒng)，需要對作品的筆觸、線條和風格等特征進行分析。以下哪種技術在書畫鑒定中可能具有應用前景？（）A.筆跡分析B.風格遷移C.圖像風格分析D.以上都是23、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(yōu)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24、計算機視覺中的特征提取是非常關鍵的一步。以下關于特征提取方法的描述，不準確的是（）A.傳統(tǒng)的特征提取方法如SIFT（尺度不變特征變換）和HOG（方向梯度直方圖）在特定場景下仍然有效B.深度學習中的自動特征提取能夠學習到更具代表性和魯棒性的特征C.特征提取的好壞直接影響后續(xù)的圖像分類、目標檢測等任務的性能D.特征提取只關注圖像的局部信息，而忽略了全局信息25、目標檢測是計算機視覺中的常見任務，例如在監(jiān)控視頻中檢測行人或車輛。假設我們要開發(fā)一個目標檢測系統(tǒng)，以下關于目標檢測算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于區(qū)域建議的方法，如R-CNN系列算法，通過生成候選區(qū)域并對其進行分類和定位來實現(xiàn)目標檢測B.一階段目標檢測算法，如YOLO和SSD，直接在圖像上進行目標的分類和定位，速度相對較快C.目標檢測算法的性能通常用準確率、召回率和平均精度均值（mAP）等指標來評估D.目標檢測算法的精度和速度是相互獨立的，提高精度不會影響速度，反之亦然26、圖像分割是將圖像細分為不同的區(qū)域或對象。假設我們需要對醫(yī)學圖像中的腫瘤進行精確分割，以輔助醫(yī)生進行診斷和治療。在這種對精度要求很高的應用中，以下哪種圖像分割方法可能更合適？（）A.基于閾值的圖像分割B.基于邊緣檢測的圖像分割C.基于區(qū)域生長的圖像分割D.基于深度學習的語義分割算法，如U-Net27、在計算機視覺的圖像分割任務中，假設要將一張醫(yī)學圖像中的病變區(qū)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(yī)學圖像分割B.區(qū)域生長法能夠根據(jù)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(xiàn)不佳，難以得到準確的分割結果D.深度學習中的全卷積網(wǎng)絡（FCN）在圖像分割中無法處理不同大小的病變區(qū)域28、在計算機視覺的圖像配準任務中，假設要將兩張拍攝角度和時間不同的同一物體的圖像進行精確對齊。這兩張圖像可能存在縮放、旋轉和平移等差異。以下哪種配準方法可能更適合處理這種情況？（）A.基于特征點匹配的方法，如SIFT特征B.直接將兩張圖像疊加，不進行任何配準操作C.基于圖像灰度值的配準方法，計算灰度差異D.隨機選擇圖像中的點進行匹配29、在計算機視覺的人臉識別任務中，假設要在一個大型數(shù)據(jù)庫中快速準確地識別出特定人物的面部。數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像可能存在表情、光照和姿態(tài)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(tài)數(shù)據(jù)，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30、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(qū)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(tǒng)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(jīng)網(wǎng)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(shù)據(jù)增強技術，如旋轉、裁剪、翻轉等，增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性二、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）設計一個基于計算機視覺的靜脈識別系統(tǒng)。2、（本題5分）基于深度學習的圖像目標檢測技術，檢測視頻中的多個目標類別和位置。3、（本題5分）通過圖像識別技術，對不同動物的圖像進行分類和識別。4、（本題5分）對電影中的精彩鏡頭進行自動剪輯和生成預告片。5、（本題5分）運用圖像分類技術，對不同品種的花卉進行分類。三、簡