湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)東方科技學(xué)院《版式設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)東方科技學(xué)院

《版式設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2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)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，目標(biāo)可能會(huì)被遮擋、變形或快速移動(dòng)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在人群中快速移動(dòng)的人物，以下哪種跟蹤算法可能更適合應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜情況？（）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.基于均值漂移的跟蹤算法D.基于模板匹配的跟蹤算法2、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)醫(yī)學(xué)影像（如X光、CT等）進(jìn)行分析，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷時(shí)，需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的特征。以下哪種特征提取方法在醫(yī)學(xué)影像分析中可能具有較高的應(yīng)用價(jià)值？（）A.基于形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征學(xué)習(xí)D.基于顏色的特征提取3、計(jì)算機(jī)視覺中的場(chǎng)景理解需要從圖像中推斷出物體之間的關(guān)系和場(chǎng)景的語義信息。假設(shè)要理解一張室內(nèi)辦公室場(chǎng)景的圖像，包括家具的布局、人員的活動(dòng)等。以下哪種方法在進(jìn)行場(chǎng)景理解時(shí)最為有效？（）A.基于對(duì)象檢測(cè)和分類的方法B.基于圖模型的場(chǎng)景表示C.基于深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景解析D.基于規(guī)則推理的方法4、計(jì)算機(jī)視覺中的視頻理解任務(wù)包括對(duì)視頻內(nèi)容的分析和解釋。假設(shè)要理解一段新聞視頻的主要內(nèi)容和事件發(fā)展。以下關(guān)于視頻理解的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過對(duì)視頻中的幀進(jìn)行分類、目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤來實(shí)現(xiàn)視頻理解B.深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制可以幫助聚焦視頻中的關(guān)鍵信息，提高理解的準(zhǔn)確性C.視頻理解只需要關(guān)注視覺信息，不需要考慮音頻和文字等其他模態(tài)的信息D.可以結(jié)合知識(shí)圖譜和語義理解技術(shù)，對(duì)視頻中的內(nèi)容進(jìn)行更深入的分析和解釋5、目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺中的常見任務(wù)，例如在監(jiān)控視頻中檢測(cè)行人或車輛。假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述，哪一項(xiàng)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(duì)其進(jìn)行分類和定位來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)B.一階段目標(biāo)檢測(cè)算法，如YOLO和SSD，直接在圖像上進(jìn)行目標(biāo)的分類和定位，速度相對(duì)較快C.目標(biāo)檢測(cè)算法的性能通常用準(zhǔn)確率、召回率和平均精度均值（mAP）等指標(biāo)來評(píng)估D.目標(biāo)檢測(cè)算法的精度和速度是相互獨(dú)立的，提高精度不會(huì)影響速度，反之亦然6、視頻理解是計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。以下關(guān)于視頻理解的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內(nèi)容，還需要考慮幀之間的時(shí)間關(guān)系B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在處理視頻序列數(shù)據(jù)時(shí)具有優(yōu)勢(shì)C.視頻理解在視頻監(jiān)控、行為分析和內(nèi)容推薦等方面具有廣泛的應(yīng)用前景D.目前的視頻理解技術(shù)已經(jīng)能夠完全理解復(fù)雜場(chǎng)景下的視頻內(nèi)容，不存在任何挑戰(zhàn)7、計(jì)算機(jī)視覺中的行人重識(shí)別任務(wù)是在不同攝像頭中識(shí)別出特定的行人。假設(shè)要在一個(gè)大型火車站中尋找一個(gè)走失的兒童。以下關(guān)于行人重識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)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(jìn)行重識(shí)別B.深度學(xué)習(xí)中的度量學(xué)習(xí)方法可以學(xué)習(xí)行人的特征表示，提高重識(shí)別的準(zhǔn)確率C.行人重識(shí)別不受行人姿態(tài)變化和攝像頭視角差異的影響D.可以通過構(gòu)建大規(guī)模的行人數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，提升模型的泛化能力8、計(jì)算機(jī)視覺中的語義分割任務(wù)旨在為圖像中的每個(gè)像素分配一個(gè)類別標(biāo)簽。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域進(jìn)行精確分割，以下哪種技術(shù)可能對(duì)提高分割精度有較大幫助？（）A.使用更深的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)B.引入多尺度特征融合C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲D.減少網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)數(shù)量9、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）10、在計(jì)算機(jī)視覺的視頻目標(biāo)跟蹤中，假設(shè)目標(biāo)在視頻中被短暫遮擋。以下關(guān)于處理遮擋情況的方法，哪一項(xiàng)是不太有效的？（）A.利用目標(biāo)在遮擋前的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)其位置B.完全放棄對(duì)被遮擋目標(biāo)的跟蹤，等待其重新出現(xiàn)C.結(jié)合目標(biāo)的外觀特征和運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行跟蹤D.借助周圍背景和其他相關(guān)物體的信息輔助跟蹤11、當(dāng)進(jìn)行視頻中的動(dòng)作識(shí)別時(shí)，假設(shè)要分析一段運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練的視頻，識(shí)別出其中的各種動(dòng)作，如跑步、跳躍和舉重等。視頻中的動(dòng)作可能存在速度變化、遮擋和視角變化等問題。為了準(zhǔn)確識(shí)別這些動(dòng)作，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵的？（）A.對(duì)每一幀圖像進(jìn)行獨(dú)立的動(dòng)作分類，然后綜合結(jié)果B.利用光流信息來捕捉視頻中的運(yùn)動(dòng)模式C.只關(guān)注視頻中的關(guān)鍵幀，忽略其他幀D.不考慮視頻的時(shí)序信息，將其視為一系列獨(dú)立的圖像12、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要對(duì)細(xì)胞圖像進(jìn)行精細(xì)分割。以下關(guān)于模型選擇的考慮因素，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.模型對(duì)細(xì)胞邊界的捕捉能力B.模型在小樣本數(shù)據(jù)上的泛化能力C.模型的訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源需求D.模型的知名度和在學(xué)術(shù)圈的引用次數(shù)13、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的同一物體的圖像進(jìn)行對(duì)齊。以下關(guān)于特征匹配的方法，哪一項(xiàng)是不太可靠的？（）A.使用SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）特征進(jìn)行匹配B.基于像素值的直接比較進(jìn)行匹配C.利用SURF（SpeededUpRobustFeatures）特征進(jìn)行匹配D.通過ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）特征進(jìn)行匹配14、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中，假設(shè)要從一系列二維圖像重建出物體的三維模型。以下關(guān)于相機(jī)參數(shù)校準(zhǔn)的重要性，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確的相機(jī)參數(shù)有助于提高三維重建的精度B.相機(jī)參數(shù)校準(zhǔn)可以減少重建過程中的誤差累積C.即使相機(jī)參數(shù)不準(zhǔn)確，也能通過后續(xù)處理得到精確的三維模型D.不同相機(jī)的參數(shù)差異會(huì)影響三維重建的結(jié)果15、計(jì)算機(jī)視覺中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。假設(shè)要估計(jì)一段視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向，以下關(guān)于光流估計(jì)方法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計(jì)方法在復(fù)雜場(chǎng)景中能夠準(zhǔn)確計(jì)算光流B.深度學(xué)習(xí)中的光流估計(jì)網(wǎng)絡(luò)不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.光流估計(jì)的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時(shí)空信息的深度學(xué)習(xí)光流估計(jì)方法能夠提高估計(jì)的準(zhǔn)確性和魯棒性二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）說明計(jì)算機(jī)視覺在照明行業(yè)中的應(yīng)用。2、（本題5分）說明計(jì)算機(jī)視覺在智能穿戴設(shè)備中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺中的圖像融合技術(shù)。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）基于深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)田徑比賽中運(yùn)動(dòng)員起跑反應(yīng)時(shí)間的檢測(cè)。2、（本題5分）運(yùn)用圖像識(shí)別算法，對(duì)不同類型的手表圖像進(jìn)行分類和識(shí)別。3、（本題5分）運(yùn)用圖像識(shí)別算法，對(duì)不同類型的自行車圖像進(jìn)行分類和識(shí)別。4、（本題5分）通過計(jì)算機(jī)視覺，對(duì)不同類型的糖畫作品進(jìn)行分類。5、（本題5分）利用圖像分割算法，將衛(wèi)星圖像中的農(nóng)田和城市區(qū)域進(jìn)行劃分。四、分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）以一個(gè)