新余學院《書籍設計》2021-2022學年第一學期期末試卷

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《書籍設計》2021-2022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25個小題，每小題1分，共25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(wǎng)絡（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2、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(nèi)得到結果C.難以評估重建后的圖像質(zhì)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3、在計算機視覺的視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，異常事件檢測是重要功能之一。假設要在一個倉庫的監(jiān)控視頻中檢測出異常的人員活動或物品移動。以下哪種異常事件檢測方法在處理這種大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)時能夠更有效地發(fā)現(xiàn)異常？（）A.基于規(guī)則的檢測B.基于統(tǒng)計模型的檢測C.基于深度學習的檢測D.基于人工觀察的檢測4、在計算機視覺的實際應用中，模型的實時性是一個重要的考慮因素。以下關于實時性的描述，不正確的是（）A.對于一些需要實時響應的應用，如自動駕駛和工業(yè)檢測，模型的處理速度至關重要B.模型的復雜度、計算資源和算法效率都會影響實時性C.可以通過模型壓縮、硬件加速和優(yōu)化算法等方法來提高模型的實時性D.實時性只與模型本身有關，與硬件設備和系統(tǒng)架構無關5、在計算機視覺的場景理解任務中，需要理解整個圖像的語義信息。假設要分析一張城市街道的圖像中包含的物體和它們之間的關系，以下關于場景理解方法的描述，正確的是：（）A.單獨對圖像中的每個物體進行識別和分類就能實現(xiàn)場景理解B.忽略圖像中的上下文信息和空間布局對場景理解沒有影響C.利用深度學習中的語義分割和圖模型可以更好地理解場景的結構和語義關系D.場景理解只適用于簡單的室內(nèi)場景，對于復雜的戶外場景無法處理6、在計算機視覺的圖像去噪任務中，去除圖像中的噪聲。假設要處理一張被噪聲嚴重污染的天文圖像，以下關于圖像去噪方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.均值濾波和中值濾波等傳統(tǒng)方法可以在一定程度上去除噪聲，但可能會模糊圖像細節(jié)B.基于小波變換的方法能夠在去除噪聲的同時較好地保留圖像的邊緣和細節(jié)C.深度學習方法通過學習噪聲和干凈圖像之間的映射關系，實現(xiàn)有效的去噪D.圖像去噪可以完全恢復被噪聲破壞的原始圖像信息，沒有任何損失7、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8、在圖像去噪中，BM3D（Block-Matchingand3DFiltering）算法的優(yōu)勢在于（）A.去噪效果好B.保持圖像細節(jié)C.計算效率高D.以上都是9、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標。假設我們要跟蹤一個在人群中快速移動的人物，以下哪種目標跟蹤算法能夠更好地處理目標的外觀變化和遮擋情況？（）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.基于深度學習的跟蹤算法，如Siamese網(wǎng)絡D.基于均值漂移的跟蹤算法10、在圖像配準任務中，需要將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設我們要將一張衛(wèi)星圖像與一張航拍圖像進行配準，以下哪個因素對于配準的準確性影響最大？（）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11、在計算機視覺的人物姿態(tài)估計任務中，需要確定圖像中人物的關節(jié)位置和姿態(tài)。假設要開發(fā)一個用于健身應用的姿態(tài)估計系統(tǒng)，以下關于模型訓練數(shù)據(jù)的獲取，哪一項是比較困難的？（）A.從公開的數(shù)據(jù)集獲取大量的人物姿態(tài)圖像B.自己拍攝不同人群在各種健身動作下的圖像C.利用合成數(shù)據(jù)生成多樣化的人物姿態(tài)樣本D.從社交媒體上收集用戶分享的健身照片12、在一個基于計算機視覺的智能零售系統(tǒng)中，需要對顧客的購物行為進行分析，如拿起商品、放回商品等動作的識別。以下哪種技術在動作識別方面可能發(fā)揮重要作用？（）A.光流分析B.目標跟蹤C.動作捕捉D.以上都是13、計算機視覺中的視覺注意力機制用于聚焦圖像中的重要區(qū)域。以下關于視覺注意力機制的說法，不正確的是（）A.視覺注意力機制可以根據(jù)圖像的特征和任務需求動態(tài)地選擇關注的區(qū)域B.注意力機制能夠提高模型的效率和性能，減少對無關信息的處理C.視覺注意力機制在圖像分類、目標檢測和圖像生成等任務中得到了廣泛應用D.視覺注意力機制的引入會增加模型的復雜度和計算量，降低模型的訓練速度14、圖像分類是計算機視覺的基礎任務之一。假設要對大量的自然風景圖片進行分類，包括山脈、森林、海灘等不同類型，同時圖片可能存在不同的拍攝角度、光照條件和季節(jié)變化。為了能夠準確地對這些圖片進行分類，以下哪種特征提取方法與分類算法的組合最為有效？（）A.SIFT特征+支持向量機B.HOG特征+決策樹C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡自動提取特征+深度學習分類器D.顏色直方圖特征+樸素貝葉斯15、計算機視覺中的目標計數(shù)任務，例如統(tǒng)計圖像中物體的數(shù)量。假設要計算一張果園圖片中蘋果的數(shù)量，以下關于目標計數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)的圖像分割和對象識別方法可以準確快速地完成目標計數(shù)B.深度學習中的回歸模型不適合用于目標計數(shù)任務C.目標的大小、形狀和分布對計數(shù)結果沒有影響D.結合深度學習的密度估計方法能夠有效地實現(xiàn)目標計數(shù)16、在計算機視覺的圖像去噪任務中，去除圖像中的噪聲。假設要對一張受到嚴重噪聲污染的圖像進行去噪處理，以下關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17、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18、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19、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20、在計算機視覺中，三維重建是從二維圖像恢復物體的三維結構。以下關于三維重建的敘述，不正確的是（）A.可以通過多視圖幾何、結構光或深度學習方法進行三維重建B.三維重建在虛擬現(xiàn)實、文物保護和工業(yè)設計等領域有著廣泛的應用C.三維重建的結果總是精確無誤的，能夠完全還原物體的真實三維結構D.噪聲、遮擋和圖像質(zhì)量等因素會對三維重建的結果產(chǎn)生影響21、計算機視覺在自動駕駛領域發(fā)揮著重要作用。假設一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，需要識別各種交通標志、車輛和行人。以下關于自動駕駛中計算機視覺的描述，哪一項是不正確的？（）A.計算機視覺可以通過攝像頭實時獲取道路信息，為車輛的決策和控制提供依據(jù)B.它能夠準確識別不同光照和天氣條件下的交通對象，不受任何干擾C.深度學習算法在自動駕駛的計算機視覺中被廣泛應用，用于目標檢測和語義分割D.計算機視覺需要與其他傳感器（如雷達、激光雷達）的數(shù)據(jù)融合，以提高感知的可靠性22、在計算機視覺的立體視覺任務中，通過兩個或多個相機獲取的圖像來計算深度信息。以下哪種立體匹配算法在精度和效率方面可能表現(xiàn)較好？（）A.基于區(qū)域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度學習的匹配算法D.以上都是23、計算機視覺中的三維重建技術可以從多幅圖像中恢復物體的三維形狀。假設要對一個古老建筑進行三維重建。以下關于三維重建方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過立體視覺的方法，從不同角度拍攝的圖像中計算深度信息B.基于結構光的方法能夠快速獲取物體表面的三維點云數(shù)據(jù)C.深度學習在三維重建中也有應用，能夠?qū)W習從二維圖像到三維形狀的映射D.三維重建的結果總是非常精確，與真實物體的形狀完全一致24、計算機視覺在體育賽事分析中的應用可以提供更深入的比賽洞察。假設要分析一場足球比賽中球員的跑位和傳球模式，以下關于體育賽事計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠球員的位置信息就能全面分析比賽中的戰(zhàn)術和策略B.球員的速度和加速度等動態(tài)信息對比賽分析的價值不大C.結合深度學習和軌跡分析技術可以更有效地挖掘比賽中的關鍵模式和趨勢D.比賽場地的光照和攝像機視角對計算機視覺分析的結果沒有影響25、在計算機視覺中，目標檢測是一項關鍵任務。假設要開發(fā)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(tǒng)，需要考慮車輛的不同尺寸、形狀和姿態(tài)，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.YOLO二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）描述計算機視覺在海洋軍事中的應用。2、（本題5分）簡述圖像的角點檢測算法。3、（本題5分）計算機視覺中如何利用強化學習進行目標搜索？4、（本題5分）說明計算機視覺中對抗攻擊對模型的影響和防御方法。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某金融科技公司的品牌宣傳視頻設計富有創(chuàng)意，展示公司優(yōu)勢。請?zhí)接懶麄饕曨l設計在吸引投資者、提升品牌形象、傳達公司理念方面的策略和作用，以及如何根據(jù)金融行業(yè)的特點和受眾心理進行優(yōu)化。2、（本題5分）分析某美容品牌的產(chǎn)品手冊設計，觀察其如何運用精美的圖片和詳細的說明，介紹產(chǎn)品功效和使用方法。3、（本題5分）選取一本暢銷書籍的封面設計，研究其如何通過視覺元素吸