紹興文理學院元培學院《中外經(jīng)典紋樣與圖形》2022-2023學年第一學期期末試卷

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(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁紹興文理學院元培學院

《中外經(jīng)典紋樣與圖形》2022-2023學年第一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2分，共40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、在計算機視覺的目標檢測中，對于小目標的檢測往往具有較大的挑戰(zhàn)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(shù)據(jù)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2、在計算機視覺的圖像去噪任務(wù)中，去除圖像中的噪聲。假設(shè)要對一張受到嚴重噪聲污染的圖像進行去噪處理，以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.均值濾波方法能夠在去除噪聲的同時很好地保留圖像的細節(jié)B.中值濾波對椒鹽噪聲的去除效果不佳C.基于深度學習的圖像去噪方法可以自適應(yīng)地學習噪聲模式和圖像特征D.圖像去噪不會引入任何新的失真或模糊3、物體檢測是計算機視覺中的一項關(guān)鍵任務(wù)。假設(shè)一個智能監(jiān)控系統(tǒng)需要檢測場景中的特定物體，如背包、自行車等。以下關(guān)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(qū)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4、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設(shè)要檢測生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷，以下關(guān)于工業(yè)檢測中的計算機視覺應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用機器視覺系統(tǒng)對零件進行實時檢測，快速發(fā)現(xiàn)缺陷B.深度學習模型能夠自動學習正常零件和缺陷零件的特征差異，實現(xiàn)準確的缺陷檢測C.工業(yè)檢測中的計算機視覺系統(tǒng)需要具備高度的準確性和穩(wěn)定性，能夠適應(yīng)不同的生產(chǎn)環(huán)境D.計算機視覺在工業(yè)檢測中只能檢測外觀缺陷，對于零件的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和性能無法進行評估5、計算機視覺在文物保護和修復(fù)中的應(yīng)用逐漸增多。假設(shè)要對一幅古老的繪畫進行數(shù)字化修復(fù)和增強，以下關(guān)于顏色恢復(fù)的挑戰(zhàn)，哪一項是最為顯著的？（）A.由于年代久遠，原畫作的顏色信息缺失嚴重B.不同區(qū)域的顏色褪色程度不一致，難以統(tǒng)一恢復(fù)C.缺乏對原畫作創(chuàng)作時所用顏料的了解，難以準確還原顏色D.修復(fù)過程中可能引入新的顏色偏差，影響修復(fù)效果6、在計算機視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中，假設(shè)要修復(fù)一張有部分缺失的圖像。以下關(guān)于圖像修復(fù)方法的描述，正確的是：（）A.基于擴散的圖像修復(fù)方法能夠自然地填充缺失區(qū)域，但修復(fù)速度慢B.基于樣本的圖像修復(fù)方法可以快速生成修復(fù)結(jié)果，但容易出現(xiàn)重復(fù)紋理C.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像修復(fù)中無法保證修復(fù)內(nèi)容與周圍區(qū)域的一致性D.所有的圖像修復(fù)方法都能夠完美地恢復(fù)出圖像缺失部分的真實內(nèi)容7、在計算機視覺的場景理解任務(wù)中，假設(shè)要理解一個室內(nèi)場景的布局和物體關(guān)系。以下關(guān)于利用深度學習模型的方法，哪一項是不太恰當?shù)?？（）A.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取圖像特征B.運用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）處理場景的序列信息C.直接使用未經(jīng)訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，期望其自動學習場景理解D.結(jié)合CNN和RNN，構(gòu)建端到端的場景理解模型8、在計算機視覺的圖像生成任務(wù)中，假設(shè)要生成具有真實感的自然圖像。以下關(guān)于圖像生成方法的描述，正確的是：（）A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）能夠生成逼真的圖像，但訓練過程不穩(wěn)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(zhì)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9、在計算機視覺中，圖像增強技術(shù)用于改善圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像增強的描述，不正確的是（）A.圖像增強可以包括對比度增強、銳化、去噪等操作B.圖像增強的目的是使圖像更適合人類視覺觀察或后續(xù)的處理任務(wù)C.過度的圖像增強可能會導致圖像失真或引入噪聲D.圖像增強只對低質(zhì)量的圖像有效果，對于高質(zhì)量的圖像沒有必要進行增強10、在計算機視覺的圖像分類任務(wù)中，假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類別不平衡問題，某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別。以下哪種方法可以緩解這種不平衡對分類模型的影響？（）A.對少數(shù)類進行過采樣或?qū)Χ鄶?shù)類進行欠采樣B.只使用多數(shù)類的樣本進行訓練C.不考慮類別不平衡，直接訓練模型D.隨機選擇樣本進行訓練11、在計算機視覺的視覺跟蹤與定位任務(wù)中，實時跟蹤物體并確定其在空間中的位置。假設(shè)要在一個室內(nèi)環(huán)境中跟蹤一個移動的機器人并確定其位置，以下關(guān)于視覺跟蹤與定位方法的描述，正確的是：（）A.基于標志物的跟蹤與定位方法在標志物被遮擋時仍能準確工作B.視覺里程計方法能夠獨立實現(xiàn)高精度的長期跟蹤與定位C.同時使用多個相機進行觀測不能提高跟蹤與定位的性能D.環(huán)境的光照變化和動態(tài)障礙物對視覺跟蹤與定位的結(jié)果影響較小12、當處理低光照條件下拍攝的圖像時，為了增強圖像的亮度和對比度，同時減少噪聲，以下哪種圖像處理方法可能更合適？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.簡單地增加圖像的整體亮度值D.不進行任何處理，保留低光照效果13、當利用計算機視覺進行圖像語義分割任務(wù)，例如將圖像中的不同物體分割出來，以下哪種深度學習架構(gòu)可能在分割精度和效率方面表現(xiàn)較好？（）A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是14、計算機視覺在無人駕駛飛行器（UAV）中的應(yīng)用可以實現(xiàn)自主導航和環(huán)境感知。假設(shè)一個UAV需要在復(fù)雜的環(huán)境中飛行并避開障礙物。以下關(guān)于計算機視覺在UAV中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過視覺傳感器獲取周圍環(huán)境的信息，包括地形、建筑物和其他障礙物B.能夠?qū)崟r分析圖像，計算與障礙物的距離和相對速度，為飛行決策提供依據(jù)C.計算機視覺在UAV中的應(yīng)用完全不需要與其他傳感器（如慣性測量單元）的數(shù)據(jù)融合D.可以利用深度學習算法進行端到端的飛行控制，實現(xiàn)自主飛行15、當進行圖像的去霧處理時，假設(shè)要去除圖像中由于霧氣導致的模糊和低對比度。以下哪種方法可能更有效？（）A.基于物理模型的去霧方法，估計大氣光和透射率B.對圖像進行簡單的對比度增強C.不進行去霧處理，保留有霧的效果D.隨機調(diào)整圖像的亮度和飽和度16、計算機視覺中的姿態(tài)估計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)估計的說法，錯誤的是（）A.姿態(tài)估計可以通過單目相機、雙目相機或深度相機來實現(xiàn)B.基于深度學習的方法在姿態(tài)估計任務(wù)中表現(xiàn)出了較高的精度C.姿態(tài)估計在機器人操作、增強現(xiàn)實等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價值D.姿態(tài)估計的結(jié)果總是非常精確，不受物體形狀和遮擋的影響17、計算機視覺中的目標計數(shù)是估計圖像或視頻中目標的數(shù)量。假設(shè)要在一張人群圖像中準確計數(shù)人數(shù)，以下關(guān)于目標計數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于檢測的計數(shù)方法通過檢測每個個體來實現(xiàn)計數(shù)，對密集場景效果好B.基于回歸的計數(shù)方法直接預(yù)測目標數(shù)量，計算速度快但精度較低C.深度學習中的注意力機制在目標計數(shù)中沒有作用，不能提高計數(shù)準確性D.目標計數(shù)只需要考慮目標的外觀特征，不需要考慮圖像的上下文信息18、當進行圖像的光流估計時，假設(shè)要計算圖像中像素的運動速度和方向。以下哪種光流估計算法在復(fù)雜場景下可能更準確？（）A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.隨機估計光流D.不進行光流估計，忽略像素的運動信息19、在計算機視覺的圖像檢索任務(wù)中，根據(jù)用戶的需求從圖像數(shù)據(jù)庫中查找相關(guān)圖像。假設(shè)要從一個大型的圖像庫中檢索包含特定物體的圖像，以下關(guān)于圖像檢索方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于圖像的內(nèi)容特征，如顏色、形狀和紋理等，進行相似性度量和檢索B.深度學習模型能夠提取更具語義和判別力的特征，提高圖像檢索的準確性C.圖像檢索的結(jié)果只取決于圖像的特征表示，與檢索算法的效率無關(guān)D.可以結(jié)合用戶的反饋和交互，不斷優(yōu)化圖像檢索的結(jié)果20、計算機視覺中的姿態(tài)估計是確定物體在三維空間中的位置和方向。假設(shè)要估計一個機器人手臂的姿態(tài)，以下關(guān)于姿態(tài)估計方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于視覺的姿態(tài)估計可以通過分析物體在圖像中的特征點來計算其姿態(tài)B.可以結(jié)合多個攝像頭的圖像信息，提高姿態(tài)估計的精度和魯棒性C.姿態(tài)估計通常需要先對物體進行建模，然后通過匹配圖像和模型來確定姿態(tài)D.姿態(tài)估計的結(jié)果總是非常準確，不受圖像噪聲、遮擋和物體形狀變化的影響二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）計算機視覺中如何利用強化學習進行目標搜索？2、（本題5分）解釋計算機視覺中的光流估計的概念及用途。3、（本題5分）簡述圖像的色彩融合方法。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析某藝術(shù)工作室的宣傳視頻設(shè)計，研究其在畫面剪輯、音樂音效、文案撰寫等方面如何展示工作室的創(chuàng)作過程和藝術(shù)成果，吸引客戶合作。2、（本題5分）分析某城市的公交站臺廣告設(shè)計，探討其簡潔明了的信息、醒目的色彩、吸引人的圖片如何吸引乘客的注意力。3、（本題5分）分析某品牌的宣傳海報色彩運用原則，探討其如何運用色彩搭配和色彩心理學原理，傳達品牌的情感和價值