中國(guó)計(jì)量大學(xué)《字體設(shè)計(jì)與軟件應(yīng)用》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見(jiàn)解。假設(shè)要分析一場(chǎng)足球比賽中球員的跑動(dòng)軌跡和動(dòng)作。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在體育賽事中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)對(duì)視頻的分析，自動(dòng)跟蹤球員的位置和運(yùn)動(dòng)軌跡B.能夠?qū)η騿T的動(dòng)作進(jìn)行分類(lèi)，如傳球、射門(mén)和防守C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在體育賽事分析中的結(jié)果可以直接作為裁判的判罰依據(jù)，無(wú)需人工復(fù)查D.可以結(jié)合多攝像頭的信息，獲取更全面和準(zhǔn)確的比賽數(shù)據(jù)2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在交通場(chǎng)景中檢測(cè)車(chē)輛的系統(tǒng)。如果圖像中的車(chē)輛存在多種姿態(tài)、大小和光照條件的變化，以下哪種目標(biāo)檢測(cè)算法可能更適合應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜情況？（）A.基于傳統(tǒng)特征的檢測(cè)算法，如HOG特征結(jié)合SVM分類(lèi)器B.基于深度學(xué)習(xí)的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的檢測(cè)算法D.基于顏色特征的檢測(cè)算法3、視頻理解是計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(zhǎng)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)4、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像分割任務(wù)旨在將圖像分割成不同的區(qū)域。假設(shè)要對(duì)一張風(fēng)景圖片進(jìn)行分割，區(qū)分天空、陸地和水面。以下關(guān)于圖像分割方法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.基于閾值的分割方法簡(jiǎn)單快速，但對(duì)于復(fù)雜圖像效果不佳B.區(qū)域生長(zhǎng)法從種子點(diǎn)開(kāi)始，逐步合并相似的區(qū)域C.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）在圖像分割中表現(xiàn)出色，能夠生成精確的分割結(jié)果D.圖像分割的結(jié)果總是清晰明確，不存在模糊或錯(cuò)誤的邊界5、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像超分辨率重建中，假設(shè)我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像，同時(shí)保持圖像的細(xì)節(jié)和紋理。以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在這方面表現(xiàn)較好？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）D.自動(dòng)編碼器（Autoencoder）6、對(duì)于視頻中的目標(biāo)跟蹤任務(wù)，假設(shè)目標(biāo)在視頻中經(jīng)歷了快速的外觀變化和嚴(yán)重的遮擋。以下哪種策略有助于保持跟蹤的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性？（）A.結(jié)合目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)模型和外觀模型進(jìn)行預(yù)測(cè)B.僅依賴目標(biāo)的初始外觀特征進(jìn)行跟蹤C(jī).當(dāng)出現(xiàn)遮擋時(shí)，停止跟蹤并等待目標(biāo)重新出現(xiàn)D.隨機(jī)調(diào)整跟蹤算法的參數(shù)7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(guò)ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）特征進(jìn)行匹配8、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，需要將不同視角或時(shí)間拍攝的圖像進(jìn)行對(duì)齊。假設(shè)要將兩張具有一定旋轉(zhuǎn)和平移差異的圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點(diǎn)匹配的圖像配準(zhǔn)方法對(duì)圖像的變形和光照變化不敏感B.直接使用像素值的相似性度量就能實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的圖像配準(zhǔn)C.圖像配準(zhǔn)不需要考慮圖像的分辨率和比例尺差異D.深度學(xué)習(xí)在圖像配準(zhǔn)中的應(yīng)用還不成熟，不如傳統(tǒng)方法有效9、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的場(chǎng)景理解任務(wù)中，假設(shè)要理解一個(gè)室內(nèi)場(chǎng)景的布局和物體關(guān)系。以下關(guān)于利用深度學(xué)習(xí)模型的方法，哪一項(xiàng)是不太恰當(dāng)?shù)?？（）A.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取圖像特征B.運(yùn)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）處理場(chǎng)景的序列信息C.直接使用未經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，期望其自動(dòng)學(xué)習(xí)場(chǎng)景理解D.結(jié)合CNN和RNN，構(gòu)建端到端的場(chǎng)景理解模型10、當(dāng)進(jìn)行圖像的風(fēng)格遷移任務(wù)時(shí)，假設(shè)要將一張照片的風(fēng)格轉(zhuǎn)換為著名繪畫(huà)的風(fēng)格，同時(shí)保留照片的內(nèi)容結(jié)構(gòu)。以下哪種方法在實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)時(shí)可能更有效？（）A.使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)格遷移算法，如Gatys等人提出的方法B.對(duì)圖像進(jìn)行簡(jiǎn)單的色彩變換和濾鏡處理C.隨機(jī)改變圖像的像素值來(lái)模擬風(fēng)格遷移D.只對(duì)圖像的邊緣進(jìn)行處理，忽略內(nèi)部區(qū)域11、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的動(dòng)作識(shí)別是對(duì)視頻中人物或物體的動(dòng)作進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別。以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.動(dòng)作識(shí)別需要分析視頻中的時(shí)空特征來(lái)理解動(dòng)作的模式和類(lèi)別B.雙流卷積網(wǎng)絡(luò)在動(dòng)作識(shí)別任務(wù)中被廣泛應(yīng)用，分別處理空間和時(shí)間信息C.動(dòng)作識(shí)別在體育分析、視頻監(jiān)控和智能安防等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值D.動(dòng)作識(shí)別技術(shù)已經(jīng)非常成熟，能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種復(fù)雜和細(xì)微的動(dòng)作12、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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)要對(duì)一段視頻中的物體運(yùn)動(dòng)進(jìn)行分析，以下關(guān)于光流估計(jì)的描述，正確的是：（）A.稀疏光流估計(jì)只計(jì)算圖像中部分特征點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)，無(wú)法反映整體的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)B.稠密光流估計(jì)能夠得到圖像中每個(gè)像素的運(yùn)動(dòng)向量，但計(jì)算復(fù)雜度較高C.光流估計(jì)的結(jié)果不受光照變化和噪聲的影響，具有很高的準(zhǔn)確性D.光流估計(jì)只能用于分析勻速直線運(yùn)動(dòng)的物體，對(duì)于復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)模式無(wú)法處理13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(lái)。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14、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，深度估計(jì)是確定場(chǎng)景中物體距離相機(jī)的距離。以下關(guān)于深度估計(jì)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.可以通過(guò)立體視覺(jué)、結(jié)構(gòu)光或飛行時(shí)間等技術(shù)來(lái)獲取深度信息B.深度學(xué)習(xí)方法在單目深度估計(jì)中取得了顯著進(jìn)展C.深度估計(jì)對(duì)于三維重建、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用具有重要意義D.深度估計(jì)的結(jié)果總是非常精確，不需要進(jìn)行后處理和優(yōu)化15、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用于工業(yè)檢測(cè)中，需要檢測(cè)產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵。假設(shè)我們要檢測(cè)手機(jī)屏幕上的劃痕和亮點(diǎn)，以下哪種方法能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準(zhǔn)確的缺陷檢測(cè)，并且適應(yīng)不同的產(chǎn)品批次和生產(chǎn)環(huán)境？（）A.基于機(jī)器視覺(jué)的傳統(tǒng)檢測(cè)方法，結(jié)合閾值和形態(tài)學(xué)操作B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，針對(duì)缺陷進(jìn)行訓(xùn)練C.基于紋理分析和模式識(shí)別的方法D.基于光學(xué)原理和物理模型的檢測(cè)方法16、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視覺(jué)跟蹤與監(jiān)控應(yīng)用中，需要對(duì)特定目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)的跟蹤和監(jiān)測(cè)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)在大型商場(chǎng)中移動(dòng)的可疑人員進(jìn)行跟蹤，同時(shí)要應(yīng)對(duì)人群遮擋和環(huán)境變化。以下哪種視覺(jué)跟蹤與監(jiān)控技術(shù)在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結(jié)果？（）A.多目標(biāo)跟蹤算法B.基于深度學(xué)習(xí)的單目標(biāo)跟蹤C(jī).基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤17、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要持續(xù)跟蹤一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在操場(chǎng)上跑步的人。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以基于特征匹配的方法，在連續(xù)的幀中找到目標(biāo)的相似特征來(lái)實(shí)現(xiàn)跟蹤B.深度學(xué)習(xí)中的相關(guān)濾波算法能夠快速準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)，適應(yīng)目標(biāo)的外觀變化C.目標(biāo)跟蹤算法能夠在目標(biāo)被遮擋或短暫消失后，仍然準(zhǔn)確地恢復(fù)跟蹤D.無(wú)論目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度和軌跡如何復(fù)雜，目標(biāo)跟蹤算法都能完美地跟蹤18、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像增強(qiáng)技術(shù)可以改善圖像質(zhì)量。假設(shè)要對(duì)一張低光照條件下拍攝的圖像進(jìn)行增強(qiáng)，以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照?qǐng)D像的質(zhì)量B.直方圖均衡化方法總是能夠在不引入噪聲的情況下增強(qiáng)圖像對(duì)比度C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像增強(qiáng)方法能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)到適合的增強(qiáng)策略D.圖像增強(qiáng)不會(huì)改變圖像的原始信息和內(nèi)容19、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的表情識(shí)別任務(wù)中，判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于在線教育的表情識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情識(shí)別方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析面部肌肉的運(yùn)動(dòng)和特征點(diǎn)的變化來(lái)識(shí)別表情B.深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)不同表情的模式和特征，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的表情分類(lèi)C.表情識(shí)別系統(tǒng)需要考慮光照、頭部姿態(tài)和遮擋等因素的影響D.表情識(shí)別可以準(zhǔn)確地識(shí)別出所有細(xì)微和復(fù)雜的表情，不受個(gè)體差異和文化背景的影響20、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像質(zhì)量評(píng)估任務(wù)中，假設(shè)要評(píng)估一張經(jīng)過(guò)處理后的圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像質(zhì)量評(píng)估方法的描述，正確的是：（）A.主觀評(píng)估方法通過(guò)人的觀察和判斷來(lái)評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量，結(jié)果準(zhǔn)確可靠B.客觀評(píng)估方法中的全參考方法需要原始未失真圖像作為參考，計(jì)算復(fù)雜度低C.無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)估方法能夠在沒(méi)有原始圖像的情況下準(zhǔn)確評(píng)估圖像質(zhì)量D.所有的圖像質(zhì)量評(píng)估方法都能夠完全反映人對(duì)圖像質(zhì)量的主觀感受21、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的人物姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中，需要確定圖像中人物的關(guān)節(jié)位置和姿態(tài)。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于健身應(yīng)用的姿態(tài)估計(jì)系統(tǒng)，以下關(guān)于模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取，哪一項(xiàng)是比較困難的？（）A.從公開(kāi)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(dòng)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22、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用可以幫助監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況。假設(shè)要通過(guò)圖像分析判斷農(nóng)作物的病蟲(chóng)害程度，以下關(guān)于農(nóng)業(yè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠農(nóng)作物的顏色特征就能準(zhǔn)確判斷病蟲(chóng)害的程度B.不同農(nóng)作物品種和生長(zhǎng)階段對(duì)病蟲(chóng)害判斷的影響不大C.結(jié)合圖像的紋理、形狀和顏色等多特征，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估農(nóng)作物的健康狀況D.農(nóng)業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用沒(méi)有挑戰(zhàn)23、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像修復(fù)是填補(bǔ)圖像中的缺失或損壞部分。假設(shè)我們有一張老照片，其中部分區(qū)域被損壞，需要進(jìn)行修復(fù)。以下哪種圖像修復(fù)方法能夠生成自然、合理的內(nèi)容，與周?chē)鷧^(qū)域融合良好？（）A.基于紋理合成的修復(fù)方法B.基于插值和填充的修復(fù)方法C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)網(wǎng)絡(luò)，如ContextEncoderD.基于圖像分解和重構(gòu)的修復(fù)方法24、在圖像去噪中，BM3D（Block-Matchingand3DFiltering）算法的優(yōu)勢(shì)在于（）A.去噪效果好B.保持圖像細(xì)節(jié)C.計(jì)算效率高D.以上都是25、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的行人重識(shí)別是在不同攝像頭拍攝的圖像或視頻中識(shí)別出特定的行人。以下關(guān)于行人重識(shí)別的敘述，不正確的是（）A.行人重識(shí)別需要提取具有判別性的行人特征，克服視角、光照和姿態(tài)的變化B.深度學(xué)習(xí)方法在行人重識(shí)別任務(wù)中取得了顯著的性能提升C.行人重識(shí)別在智能安防、視頻監(jiān)控和人員追蹤等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.行人重識(shí)別技術(shù)已經(jīng)能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上達(dá)到100%的準(zhǔn)確率二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)在停車(chē)場(chǎng)管理中的技術(shù)。2、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在二手交易市場(chǎng)中的應(yīng)用。3、（本題5分）說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在手術(shù)導(dǎo)航中的應(yīng)用。4、（本題5分）簡(jiǎn)述圖像的特征匹配方法。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）剖析某藝術(shù)展覽的兒童互動(dòng)區(qū)設(shè)計(jì)，討論其如何通過(guò)視覺(jué)元素和活動(dòng)設(shè)置吸引兒童參與。2、（本題5分）分析某時(shí)尚品牌的社交媒體廣告設(shè)計(jì)，研究其如何運(yùn)用視覺(jué)語(yǔ)言吸引粉絲互動(dòng)，提升品牌的社交影響力。3、（本題5分）以某品牌的線下活動(dòng)邀請(qǐng)函設(shè)計(jì)為例，分析其在設(shè)計(jì)風(fēng)格、文字內(nèi)