昆明學院《產(chǎn)品攝影》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頁昆明學院

《產(chǎn)品攝影》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20個小題，每小題1分，共20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、在三維計算機視覺中，重建物體的三維形狀是一個重要任務(wù)。假設(shè)要從多視角的圖像中重建一個建筑物的三維模型，以下關(guān)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(jié)構(gòu)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(jié)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(jié)果不受圖像拍攝角度和距離的影響2、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3、計算機視覺中的圖像風格遷移是一項有趣的任務(wù)。假設(shè)要將一幅油畫的風格應(yīng)用到一張照片上，以下關(guān)于模型訓練的要點，哪一項是不正確的？（）A.學習油畫和照片的特征表示，找到風格和內(nèi)容的分離方式B.只關(guān)注風格的遷移，不考慮照片原始內(nèi)容的保留C.采用對抗訓練，使生成的圖像在風格和內(nèi)容上達到平衡D.調(diào)整模型參數(shù)，控制風格遷移的強度和效果4、在計算機視覺的醫(yī)學圖像分析任務(wù)中，假設(shè)要檢測醫(yī)學圖像中的腫瘤區(qū)域。以下哪種方法可能更適合處理醫(yī)學圖像的特殊性？（）A.結(jié)合先驗醫(yī)學知識和圖像特征B.使用通用的圖像檢測算法，不考慮醫(yī)學背景C.只對圖像的部分區(qū)域進行分析，忽略其他部分D.隨機標記圖像中的區(qū)域為腫瘤區(qū)域5、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(shè)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6、計算機視覺中的場景理解是理解圖像或視頻中的場景內(nèi)容和語義信息。假設(shè)要理解一張城市街道的圖像，以下關(guān)于場景理解方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對象檢測、語義分割和場景分類等任務(wù)來實現(xiàn)場景理解B.結(jié)合上下文信息和先驗知識能夠提高場景理解的準確性C.深度學習模型能夠?qū)W習場景中的全局特征和關(guān)系，實現(xiàn)對場景的深入理解D.場景理解可以在沒有任何先驗知識和上下文信息的情況下，準確地推斷出場景的語義7、計算機視覺在自動駕駛領(lǐng)域有著至關(guān)重要的應(yīng)用。假設(shè)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和障礙物。以下關(guān)于自動駕駛中計算機視覺任務(wù)的描述，正確的是：（）A.只需對前方物體進行簡單的圖像分類，就能實現(xiàn)安全的自動駕駛B.準確的目標檢測和語義分割對于理解復雜的道路場景至關(guān)重要C.計算機視覺在自動駕駛中作用不大，主要依靠其他傳感器如雷達D.對于交通標志的識別，顏色信息比形狀和圖案信息更重要8、在計算機視覺的文本檢測和識別任務(wù)中，假設(shè)要從一張圖片中提取并識別其中的文字信息。以下關(guān)于文本檢測和識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以先通過文本檢測算法定位圖片中的文本區(qū)域，然后進行識別B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本識別中表現(xiàn)出色，能夠準確識別各種字體和風格的文字C.文本檢測和識別對于彎曲、傾斜和模糊的文字能夠輕松應(yīng)對，沒有任何困難D.可以結(jié)合光學字符識別（OCR）技術(shù)，將圖片中的文字轉(zhuǎn)換為可編輯的文本9、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10、在計算機視覺的圖像增強處理中，目的是改善圖像的質(zhì)量和可讀性。假設(shè)我們要對一張低光照條件下拍攝的圖像進行增強，以下關(guān)于圖像增強方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.直方圖均衡化可以通過調(diào)整圖像的灰度分布，增強圖像的對比度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11、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12、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13、計算機視覺中的手勢識別用于理解人的手勢動作。假設(shè)要在一個智能交互系統(tǒng)中實現(xiàn)實時準確的手勢識別，以下關(guān)于手勢識別方法的描述，正確的是：（）A.基于傳感器的手勢識別方法能夠精確獲取手勢的運動信息，但佩戴傳感器不方便B.基于視覺的手勢識別方法不受環(huán)境光照和背景的影響，識別穩(wěn)定性高C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在手勢識別中無法處理復雜的手勢變化和遮擋D.手勢識別系統(tǒng)只要能夠識別常見的幾種手勢，就能夠滿足大多數(shù)應(yīng)用需求14、計算機視覺中的表情識別旨在識別圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要在一個情感分析系統(tǒng)中準確識別表情，以下關(guān)于表情識別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的表情識別方法對表情的細微變化不敏感，識別準確率低B.基于紋理特征的表情識別方法能夠很好地捕捉表情的局部特征，但容易受到光照影響C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在表情識別中能夠?qū)W習到全局和局部的特征，但對大規(guī)模數(shù)據(jù)集依賴嚴重D.表情識別系統(tǒng)只適用于正面清晰的人臉表情，對于側(cè)臉和遮擋的表情無法識別15、計算機視覺中的語義理解旨在理解圖像或視頻中的高層語義信息。以下關(guān)于語義理解的說法，不正確的是（）A.語義理解需要將圖像中的物體、場景和事件等與先驗知識進行關(guān)聯(lián)和解釋B.知識圖譜可以為語義理解提供豐富的語義信息和關(guān)系C.語義理解在圖像描述生成、問答系統(tǒng)等任務(wù)中發(fā)揮著重要作用D.語義理解已經(jīng)達到了非常完美的程度，能夠準確理解任何復雜的圖像或視頻內(nèi)容16、計算機視覺中的表情識別旨在判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開發(fā)一個用于在線教育的表情識別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情特征的提取，哪一項是需要重點關(guān)注的？（）A.提取面部肌肉的細微運動作為特征B.僅考慮眼睛和嘴巴的形狀變化C.忽略面部的整體輪廓，只關(guān)注局部特征D.不進行任何特征提取，直接使用原始圖像進行分類17、計算機視覺中的目標跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定目標。假設(shè)要跟蹤一個在復雜場景中運動的人物，以下關(guān)于目標跟蹤算法的描述，正確的是：（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法能夠準確預測目標的運動軌跡，但對目標外觀變化適應(yīng)性差B.基于粒子濾波的跟蹤算法計算復雜度低，適用于實時跟蹤要求高的場景C.基于深度學習的跟蹤算法需要大量的訓練數(shù)據(jù)，并且在目標被遮擋時容易丟失D.目標跟蹤算法只要在初始幀中準確檢測到目標，就能夠在后續(xù)幀中一直保持跟蹤的準確性18、計算機視覺中的人臉識別技術(shù)應(yīng)用廣泛。假設(shè)要在一個門禁系統(tǒng)中實現(xiàn)準確的人臉識別，以下關(guān)于人臉識別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的人臉識別方法對姿態(tài)和光照變化具有很強的魯棒性B.基于模板匹配的方法能夠處理大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫，并且識別速度快C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識別中能夠?qū)W習到更具判別性的特征，但容易受到數(shù)據(jù)偏差的影響D.人臉識別系統(tǒng)一旦訓練完成，就不需要更新和優(yōu)化，能夠一直保持高準確率19、計算機視覺在無人駕駛中的應(yīng)用需要應(yīng)對各種復雜的環(huán)境和情況。假設(shè)無人駕駛汽車要在惡劣天氣下行駛，以下關(guān)于計算機視覺在無人駕駛中的挑戰(zhàn)的描述，哪一項是不正確的？（）A.惡劣天氣會影響圖像的質(zhì)量和清晰度，增加目標檢測和識別的難度B.計算機視覺系統(tǒng)需要與其他傳感器（如雷達和超聲波傳感器）融合，以提高在惡劣天氣下的感知能力C.深度學習模型在惡劣天氣條件下的性能會顯著下降，無法正常工作D.針對惡劣天氣，可以通過數(shù)據(jù)增強和模型優(yōu)化等方法提高計算機視覺系統(tǒng)的魯棒性20、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠?qū)πl(wèi)星圖像進行地物分類的計算機視覺系統(tǒng)，用于國土資源調(diào)查和環(huán)境監(jiān)測。由于衛(wèi)星圖像的分辨率較高且覆蓋范圍廣，以下哪種處理方式可能是必要的？（）A.圖像分塊處理B.多尺度分析C.特征選擇和降維D.以上都是二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述圖像的色彩校正方法。2、（本題5分）解釋計算機視覺在環(huán)境保護中的用途。3、（本題5分）描述計算機視覺在地質(zhì)災害救援中的應(yīng)用。4、（本題5分）說明計算機視覺在智能養(yǎng)殖中的應(yīng)用。5、（本題5分）簡述計算機視覺在電子制造中的元件檢測和定位。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究一款具有文化內(nèi)涵的郵票設(shè)計，剖析其在圖案選擇、色彩運用、面值標注等方面如何體現(xiàn)國家文化和歷史，成為集郵愛好者的珍藏。2、（本題5分）選取某時尚雜志的時尚趨勢報告設(shè)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）某慈善晚會的邀請函設(shè)計溫馨感人，運用感人的故事和溫暖的色彩。請?zhí)接懷埡谘埣钨e、傳遞慈善精神、營造溫馨氛圍方面的策略和效果，以及如何引發(fā)嘉賓的積極參與。4、（