淮北理工學(xué)院《視覺傳達(dá)設(shè)計(jì)與制作》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024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)一二三四總分得分批閱人一、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、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像增強(qiáng)處理中，目的是改善圖像的質(zhì)量和可讀性。假設(shè)我們要對(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，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.直方圖均衡化可以通過調(diào)整圖像的灰度分布，增強(qiáng)圖像的對(duì)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(qiáng)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(qiáng)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2、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像修復(fù)旨在恢復(fù)圖像中缺失或損壞的部分。假設(shè)一張珍貴的老照片有部分區(qū)域損壞，需要進(jìn)行修復(fù)以還原其完整的內(nèi)容。以下哪種圖像修復(fù)方法在處理這種情況時(shí)能夠生成更自然和逼真的結(jié)果？（）A.基于擴(kuò)散的圖像修復(fù)B.基于紋理合成的圖像修復(fù)C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)D.基于樣例的圖像修復(fù)3、在計(jì)算機(jī)視覺的行人重識(shí)別任務(wù)中，即在不同攝像頭拍攝的圖像中識(shí)別出同一個(gè)行人，假設(shè)行人的姿態(tài)和服裝發(fā)生了較大變化，以下哪種特征可能具有更強(qiáng)的魯棒性？（）A.基于全局特征的描述B.基于局部特征的描述C.基于顏色特征的描述D.基于形狀特征的描述4、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺的基礎(chǔ)任務(wù)之一。假設(shè)要對(duì)大量的自然風(fēng)景圖片進(jìn)行分類，包括山脈、森林、海灘等不同類型，同時(shí)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(zhǔn)確地對(duì)這些圖片進(jìn)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(jī)B.HOG特征+決策樹C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取特征+深度學(xué)習(xí)分類器D.顏色直方圖特征+樸素貝葉斯5、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中，例如從多視角圖像恢復(fù)物體的三維形狀，需要解決相機(jī)位姿估計(jì)、特征匹配等問題。以下哪種方法在相機(jī)位姿估計(jì)方面可能具有更高的精度？（）A.基于直接線性變換的方法B.基于BundleAdjustment的方法C.基于特征點(diǎn)的方法D.基于深度學(xué)習(xí)的方法6、在計(jì)算機(jī)視覺的場(chǎng)景理解任務(wù)中，需要對(duì)圖像中的物體、關(guān)系和上下文進(jìn)行綜合分析。假設(shè)要理解一個(gè)室內(nèi)場(chǎng)景的布局和功能，以下哪種信息可能是最關(guān)鍵的？（）A.物體的形狀和顏色B.物體之間的空間位置關(guān)系C.圖像的亮度和對(duì)比度D.圖像的拍攝角度7、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的無人駕駛系統(tǒng)中，需要對(duì)道路場(chǎng)景進(jìn)行理解和預(yù)測(cè)，例如判斷前方是否有行人橫穿馬路。為了實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的場(chǎng)景理解和預(yù)測(cè)，以下哪種技術(shù)可能是關(guān)鍵？（）A.語義分割B.實(shí)例分割C.場(chǎng)景圖生成D.以上都是8、在進(jìn)行圖像配準(zhǔn)（ImageRegistration）時(shí)，即對(duì)齊兩幅或多幅圖像，假設(shè)我們要將不同時(shí)間拍攝的同一地區(qū)的衛(wèi)星圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，由于地形變化和拍攝角度的差異，以下哪個(gè)因素可能對(duì)配準(zhǔn)精度產(chǎn)生最大影響？（）A.圖像的分辨率B.選擇的特征點(diǎn)數(shù)量C.圖像的灰度值D.地理坐標(biāo)信息的準(zhǔn)確性9、對(duì)于圖像的超分辨率重建任務(wù)，假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)為高分辨率圖像，同時(shí)保留圖像的細(xì)節(jié)和清晰度。這張低分辨率圖像可能存在模糊和失真。以下哪種方法在處理這種情況時(shí)可能表現(xiàn)更好？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值和雙三次插值B.基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率重建模型，如SRCNNC.對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行簡(jiǎn)單的銳化處理D.不進(jìn)行任何處理，直接使用低分辨率圖像10、計(jì)算機(jī)視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)要通過攝像頭監(jiān)控一個(gè)公共場(chǎng)所，以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在安防監(jiān)控中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以實(shí)時(shí)檢測(cè)異常行為，如人群聚集、奔跑等B.能夠?qū)θ藛T進(jìn)行身份識(shí)別和認(rèn)證C.計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)可以獨(dú)立完成所有的安防監(jiān)控任務(wù)，不需要人工干預(yù)D.與其他安防設(shè)備和系統(tǒng)集成，提高整體的安全性和防范能力11、計(jì)算機(jī)視覺中的行人重識(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12、計(jì)算機(jī)視覺中的視頻理解不僅包括對(duì)單個(gè)幀的分析，還需要考慮幀之間的關(guān)系。假設(shè)我們要理解一個(gè)電影片段的情節(jié)和情感，以下哪種方法能夠有效地捕捉視頻中的時(shí)空動(dòng)態(tài)信息和語義信息？（）A.基于幀級(jí)特征和分類器的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的視頻理解模型，結(jié)合注意力機(jī)制C.基于光流和運(yùn)動(dòng)軌跡的方法D.基于音頻和視頻融合的方法13、目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺中的重要任務(wù)之一，旨在定位和識(shí)別圖像中的多個(gè)目標(biāo)。假設(shè)我們要在城市街道的圖像中檢測(cè)行人和車輛。對(duì)于處理這種復(fù)雜場(chǎng)景的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，以下哪種技術(shù)通常能提供更準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果？（）A.基于滑動(dòng)窗口的傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)方法B.基于區(qū)域提議的目標(biāo)檢測(cè)算法，如R-CNN系列C.基于回歸的一階段目標(biāo)檢測(cè)算法，如YOLO系列D.基于聚類的目標(biāo)檢測(cè)方法14、計(jì)算機(jī)視覺中的眼底圖像分析對(duì)于眼科疾病的診斷具有重要意義。以下關(guān)于眼底圖像分析的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以檢測(cè)眼底的病變、血管異常和視網(wǎng)膜結(jié)構(gòu)的改變B.深度學(xué)習(xí)方法在眼底圖像分析中能夠自動(dòng)提取特征和進(jìn)行疾病分類C.眼底圖像分析需要高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)和專業(yè)的醫(yī)學(xué)知識(shí)標(biāo)注D.眼底圖像分析技術(shù)已經(jīng)非常成熟，能夠替代醫(yī)生的診斷15、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，跟蹤一個(gè)移動(dòng)的物體具有挑戰(zhàn)性。假設(shè)要在一段視頻中跟蹤一個(gè)快速移動(dòng)的車輛，以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述，正確的是：（）A.基于卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤算法在處理非線性運(yùn)動(dòng)時(shí)效果最佳B.深度學(xué)習(xí)中的相關(guān)濾波方法能夠快速適應(yīng)目標(biāo)的外觀變化和遮擋情況C.目標(biāo)跟蹤算法不需要考慮目標(biāo)的尺度變化和旋轉(zhuǎn)D.目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確性只取決于初始幀中目標(biāo)的定位精度16、在計(jì)算機(jī)視覺的視頻分析中，假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的異常行為進(jìn)行檢測(cè)。以下關(guān)于特征提取的方法，哪一項(xiàng)是不太適合的？（）A.提取每一幀圖像的顏色、紋理等低級(jí)特征B.利用光流信息來捕捉物體的運(yùn)動(dòng)特征C.僅分析視頻的音頻信息，忽略圖像內(nèi)容D.結(jié)合時(shí)空特征，同時(shí)考慮空間和時(shí)間維度的信息17、計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)計(jì)數(shù)是估計(jì)圖像或視頻中目標(biāo)的數(shù)量。假設(shè)要在一張人群圖像中準(zhǔn)確計(jì)數(shù)人數(shù)，以下關(guān)于目標(biāo)計(jì)數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于檢測(cè)的計(jì)數(shù)方法通過檢測(cè)每個(gè)個(gè)體來實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù)，對(duì)密集場(chǎng)景效果好B.基于回歸的計(jì)數(shù)方法直接預(yù)測(cè)目標(biāo)數(shù)量，計(jì)算速度快但精度較低C.深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制在目標(biāo)計(jì)數(shù)中沒有作用，不能提高計(jì)數(shù)準(zhǔn)確性D.目標(biāo)計(jì)數(shù)只需要考慮目標(biāo)的外觀特征，不需要考慮圖像的上下文信息18、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19、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像增強(qiáng)任務(wù)中，假設(shè)要提高一張低光照?qǐng)D像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述，正確的是：（）A.直方圖均衡化能夠均勻分布圖像的灰度級(jí)，但可能會(huì)導(dǎo)致細(xì)節(jié)丟失B.基于濾波的方法可以有效地去除噪聲，但同時(shí)也會(huì)模糊圖像的邊緣C.伽馬校正只適用于校正過亮的圖像，對(duì)于低光照?qǐng)D像效果不佳D.所有的圖像增強(qiáng)方法都能夠在不引入任何失真的情況下提高圖像質(zhì)量20、計(jì)算機(jī)視覺中的語義分割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)影像中的腫瘤區(qū)域進(jìn)行語義分割，以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的選擇，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.準(zhǔn)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?jǐn)?shù)，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.平均交并比（MIoU），衡量分割結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽的重合程度21、在計(jì)算機(jī)視覺的醫(yī)學(xué)影像分析中，例如對(duì)腫瘤的檢測(cè)和分割，需要高精度和可靠性。假設(shè)我們有一組磁共振成像（MRI）數(shù)據(jù)，以下哪種技術(shù)能夠有效地輔助醫(yī)生進(jìn)行準(zhǔn)確的診斷和治療規(guī)劃？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的分割網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)C.基于聚類和分類的方法D.基于形態(tài)學(xué)操作和閾值分割的方法22、對(duì)于圖像分類任務(wù)，假設(shè)需要對(duì)大量的自然風(fēng)景圖像進(jìn)行分類，包括山脈、森林、海灘和沙漠等場(chǎng)景。這些圖像在光照、拍攝角度和季節(jié)等方面存在較大差異。為了提高圖像分類的準(zhǔn)確性和泛化能力，以下哪種策略是至關(guān)重要的？（）A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和顏色變換B.只使用少量具有代表性的圖像進(jìn)行訓(xùn)練C.選擇簡(jiǎn)單的分類模型，避免過擬合D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接使用原始圖像訓(xùn)練模型23、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行圖像去模糊任務(wù)，恢復(fù)清晰的圖像，以下哪種先驗(yàn)知識(shí)或約束可能有助于解決這個(gè)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24、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)影像中的腫瘤區(qū)域進(jìn)行精確分割，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.手動(dòng)分割是最準(zhǔn)確的方法，不需要借助計(jì)算機(jī)算法B.基于閾值的圖像分割方法能夠適用于所有類型的醫(yī)學(xué)影像分割問題C.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）及其變體在醫(yī)學(xué)圖像分割中具有很大的潛力D.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的分割算法，與圖像的預(yù)處理無關(guān)25、計(jì)算機(jī)視覺中的紋理分析用于描述圖像中重復(fù)出現(xiàn)的模式和結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對(duì)一塊布料的紋理進(jìn)行分析，以判斷其材質(zhì)和質(zhì)量，同時(shí)布料可能存在褶皺和變形。以下哪種紋理分析方法在處理這種復(fù)雜情況時(shí)更為準(zhǔn)確？（）A.統(tǒng)計(jì)紋理分析B.結(jié)構(gòu)紋理分析C.基于模型的紋理分析D.基于深度學(xué)習(xí)的紋理分析二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述圖像壓縮的基本原理。2、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別任務(wù)。3、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺在煙草行業(yè)中的質(zhì)量檢測(cè)。4、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺在健身行業(yè)中的動(dòng)作指導(dǎo)和訓(xùn)練評(píng)估。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）剖析某電視劇的粉絲見面會(huì)活動(dòng)海報(bào)設(shè)計(jì)，討論其如何通過視覺元素吸引粉絲參加見面會(huì)。2、（本題5分）某化妝品品牌的戶外廣告設(shè)計(jì)以巨大的產(chǎn)品形象和明星代言人為主要元素。請(qǐng)解析該廣告設(shè)計(jì)如何在戶外環(huán)境中吸引目光，如何提升品牌知名度和產(chǎn)品銷量，以及在廣告創(chuàng)意和執(zhí)行方面的考量。3、（本題5分）以一個(gè)時(shí)尚品牌的品牌故事視頻設(shè)計(jì)為例，分析其視覺效果、故事敘述和情感表達(dá)，討論如何塑造品牌的形象和吸引消費(fèi)者的共鳴。4、（本題5分）分析某手