吉林司法警官職業(yè)學院《圖形創(chuàng)意》2023-2024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頁吉林司法警官職業(yè)學院《圖形創(chuàng)意》

2023-2024學年第一學期期末試卷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、對于視頻中的異常檢測任務，假設要在一段監(jiān)控視頻中檢測出異常事件，如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準確檢測異常？（）A.建立正常行為模型，對比檢測異常B.只關注視頻中的顯著運動區(qū)域C.隨機判斷視頻中的幀是否異常D.不進行異常檢測，直接忽略異常事件2、在計算機視覺的視覺跟蹤與定位任務中，實時跟蹤物體并確定其在空間中的位置。假設要在一個室內(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果影響較小3、計算機視覺中的深度估計是確定場景中物體距離相機的遠近。假設要為機器人導航提供深度信息，以下關于深度估計方法的精度要求，哪一項是最為關鍵的？（）A.能夠區(qū)分不同物體的大致距離范圍即可B.提供精確到毫米級別的深度信息，確保機器人安全導航C.深度估計的精度對機器人導航影響不大，可以忽略D.精度要求取決于機器人的運動速度，速度越快要求精度越低4、計算機視覺在醫(yī)療手術中的應用可以為醫(yī)生提供輔助和支持。假設在一個微創(chuàng)手術中，計算機視覺用于引導手術器械。以下關于計算機視覺在醫(yī)療手術中的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過實時圖像分析，為醫(yī)生提供器械與組織的相對位置和姿態(tài)信息B.能夠對手術區(qū)域進行精準的分割和標注，幫助醫(yī)生識別關鍵結構C.計算機視覺在醫(yī)療手術中的應用已經(jīng)非常成熟，不存在任何風險和誤差D.可以與機器人手術系統(tǒng)結合，實現(xiàn)更精確和穩(wěn)定的手術操作5、在計算機視覺中，特征提取是非常關鍵的一步。假設我們要對一組風景圖像進行特征提取，以便后續(xù)的圖像檢索和分類任務。以下哪種特征提取方法能夠捕捉到圖像的全局和局部特征，并且對圖像的旋轉、縮放等變換具有較好的不變性？（）A.尺度不變特征變換（SIFT）B.方向梯度直方圖（HOG）C.局部二值模式（LBP）D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡自動學習的特征6、計算機視覺中的場景文本識別旨在從圖像中識別出文字信息。假設要在一張街景圖像中識別出店鋪招牌上的文字。以下關于場景文本識別方法的描述，正確的是：（）A.基于光學字符識別（OCR）技術的方法對字體和排版的變化適應性強，識別準確率高B.深度學習中的端到端文本識別模型能夠處理彎曲和變形的文本，但對模糊文本效果不佳C.場景文本識別只需要關注文本的內(nèi)容，不需要考慮文本的位置和上下文信息D.所有的場景文本識別方法都能夠在復雜的自然場景中準確無誤地識別出各種文字7、在計算機視覺的視頻壓縮中，為了在保證視覺質(zhì)量的同時減少數(shù)據(jù)量，以下哪種技術可能被廣泛應用？（）A.運動估計和補償B.圖像分割C.特征點檢測D.邊緣檢測8、視頻理解是計算機視覺中的一個具有挑戰(zhàn)性的任務。以下關于視頻理解的敘述，不準確的是（）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間關系B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）在處理視頻序列數(shù)據(jù)時具有優(yōu)勢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用前景D.目前的視頻理解技術已經(jīng)能夠完全理解復雜場景下的視頻內(nèi)容，不存在任何挑戰(zhàn)9、對于圖像的語義理解任務，假設要理解一張圖像所表達的場景和事件，例如判斷一張圖像是在舉行婚禮還是在舉辦音樂會。圖像中的信息可能比較隱晦和復雜。以下哪種方法可能有助于提高語義理解的準確性？（）A.構建圖像的語義圖，分析物體之間的關系B.只關注圖像中的主要物體，忽略背景信息C.對圖像進行簡單的分類，不進行深入的語義分析D.隨機猜測圖像的語義10、在三維計算機視覺中，重建物體的三維形狀是一個重要任務。假設要從多視角的圖像中重建一個建筑物的三維模型，以下關于三維重建方法的描述，正確的是：（）A.基于立體視覺的方法能夠直接從兩張圖像中準確重建出物體的三維形狀B.結構光方法在室外環(huán)境中比在室內(nèi)環(huán)境中更適用C.多視圖幾何和深度學習相結合的方法可以提高三維重建的精度和完整性D.三維重建的結果不受圖像拍攝角度和距離的影響11、計算機視覺在安防監(jiān)控領域有廣泛應用。假設要通過監(jiān)控攝像頭實時檢測人群中的異常行為，以下哪種方法可能需要大量的標注數(shù)據(jù)進行訓練？（）A.基于規(guī)則的方法B.基于深度學習的方法C.基于背景減除的方法D.基于幀差法的方法12、計算機視覺在安防監(jiān)控領域有著廣泛的應用。假設一個商場需要通過監(jiān)控攝像頭進行人員異常行為檢測。以下關于安防監(jiān)控中的計算機視覺的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以實時監(jiān)測人群的流動情況，發(fā)現(xiàn)擁堵和異常聚集B.能夠識別人員的打斗、摔倒等異常行為，并及時發(fā)出警報C.計算機視覺系統(tǒng)能夠完全取代人工監(jiān)控，不需要人類保安的參與D.可以與其他安防設備（如門禁系統(tǒng)）聯(lián)動，提高安防水平13、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要的任務。假設要開發(fā)一個能夠在城市交通場景中檢測車輛和行人的系統(tǒng)。以下關于目標檢測算法的選擇，哪一項是需要重點考慮的因素？（）A.算法的檢測速度，以滿足實時性要求B.算法在小目標檢測上的性能，因為車輛和行人在圖像中可能較小C.算法的模型復雜度，越復雜的模型效果越好D.算法是否開源，開源的算法更易于使用14、計算機視覺在無人駕駛飛行器（UAV）中的應用可以實現(xiàn)自主導航和環(huán)境感知。假設一個UAV需要在復雜的環(huán)境中飛行并避開障礙物。以下關于計算機視覺在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.能夠實時分析圖像，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、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16、在圖像分類任務中，深度學習模型取得了顯著的成果。假設要對一組包含不同動物的圖像進行分類，以下關于圖像分類模型的描述，正確的是：（）A.模型的層數(shù)越多，分類準確率一定越高B.數(shù)據(jù)增強技術，如旋轉、裁剪等，對模型的性能提升沒有幫助C.結合多種特征提取方法和分類器，可以提高圖像分類的準確性和魯棒性D.圖像分類模型不需要考慮圖像的空間信息，只關注像素值的統(tǒng)計特征17、在計算機視覺的三維重建中，從多幅二維圖像恢復物體的三維結構。假設要對一個古建筑進行三維重建，以下關于三維重建方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于立體視覺的方法通過匹配不同視角下的圖像特征點來計算深度信息，實現(xiàn)三維重建B.運動恢復結構（SfM）算法可以從一系列無序的圖像中重建場景的三維結構C.激光掃描技術能夠直接獲取物體表面的三維點云數(shù)據(jù)，是一種高精度的三維重建方法D.三維重建的結果只取決于輸入的圖像質(zhì)量，與重建算法的選擇無關18、在計算機視覺的圖像去噪任務中，假設要去除一張受到嚴重噪聲污染的圖像中的噪聲，同時盡可能保留圖像的細節(jié)和邊緣信息。以下哪種去噪方法可能更適合？（）A.中值濾波，用鄰域中值代替像素值B.均值濾波，用鄰域平均值代替像素值C.基于深度學習的圖像去噪模型，如DnCNND.不進行任何去噪處理，保留原始噪聲圖像19、在計算機視覺的行人重識別任務中，需要在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人。假設我們要在一個大型商場的監(jiān)控系統(tǒng)中實現(xiàn)行人重識別，以下哪種特征和模型能夠提高識別的準確率和跨攝像頭的泛化能力？（）A.基于顏色和紋理的特征B.基于深度學習的全局特征和度量學習C.基于形狀和輪廓的特征D.基于步態(tài)和姿勢的特征20、在計算機視覺的應用于自動駕駛領域，需要實時檢測道路上的交通標志和標線。假設車輛在高速行駛中，以下哪種技術能夠快速準確地檢測到各種交通標志，并且對光照變化和遮擋具有較強的魯棒性？（）A.基于顏色和形狀特征的檢測方法B.基于深度學習的檢測方法，結合多尺度特征C.基于邊緣檢測和形態(tài)學操作的方法D.基于模板匹配和特征點匹配的方法21、計算機視覺中的醫(yī)學圖像分析具有重要的臨床應用價值。假設要從一組X光片中檢測出病變區(qū)域，同時要區(qū)分不同類型的病變。以下哪種技術和方法在醫(yī)學圖像分析中最為常用和有效？（）A.形態(tài)學操作B.圖像分割與分類C.特征提取與選擇D.以上方法綜合運用22、計算機視覺在智能零售中的應用可以改善購物體驗和提高運營效率。假設一個超市需要通過計算機視覺實現(xiàn)自動結賬和庫存管理。以下關于計算機視覺在智能零售中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過商品識別技術自動識別顧客購買的商品，實現(xiàn)快速結賬B.能夠實時監(jiān)測貨架上商品的庫存水平，及時提醒補貨C.計算機視覺系統(tǒng)能夠準確識別所有商品的包裝和標簽，不受商品擺放方式和遮擋的影響D.可以分析顧客在店內(nèi)的行為和偏好，為營銷策略提供數(shù)據(jù)支持23、在計算機視覺的圖像超分辨率任務中，假設要將一張低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像。以下關于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的方法簡單快速，但恢復出的圖像細節(jié)不夠清晰B.基于深度學習的方法能夠生成逼真的高分辨率圖像，但需要大量的訓練數(shù)據(jù)和計算資源C.圖像超分辨率技術可以無限制地提高圖像的分辨率，不受硬件限制D.所有的圖像超分辨率方法都能夠完全恢復出原始高分辨率圖像的所有信息24、在計算機視覺的場景理解任務中，需要對整個圖像場景進行分析和解釋。假設我們有一張城市街道的圖像，要理解其中的道路、建筑物、車輛和行人之間的關系。以下哪種方法能夠提供更全面和深入的場景理解？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于語義分割和圖模型的方法C.基于深度學習的場景解析網(wǎng)絡D.基于特征匹配和聚類的方法25、計算機視覺中的視頻理解任務包括對視頻內(nèi)容的分析和解釋。假設要理解一段新聞視頻的主要內(nèi)容和事件發(fā)展。以下關于視頻理解的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對視頻中的幀進行分類、目標檢測和跟蹤來實現(xiàn)視頻理解B.深度學習中的注意力機制可以幫助聚焦視頻中的關鍵信息，提高理解的準確性C.視頻理解只需要關注視覺信息，不需要考慮音頻和文字等其他模態(tài)的信息D.可以結合知識圖譜和語義理解技術，對視頻中的內(nèi)容進行更深入的分析和解釋二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋計算機視覺在車載導航中的作用。2、（本題5分）描述計算機視覺在食品安全檢測中的應用。3、（本題5分）描述計算機視覺在金融領域的應用。4、（本題5分）簡述計算機視覺在志愿者服務中的應用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以一個時尚品牌的時尚雜志廣告設計為例，分析其視覺效果、時尚元素運用和品牌形象塑造，討論如何吸引讀者的關注和提高品牌的影響力。2、（本題5分）選取某時尚雜志的時尚趨勢報告設計，分析其如何運用視覺元素傳達時尚趨勢和為讀者提供參考。3、（本題5分）解讀某城市的城市公園導覽標識設計，分析其在功能性、美觀性和