六盤水職業(yè)技術學院《VS設計》2023-2024學年第一學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁六盤水職業(yè)技術學院

《VS設計》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、計算機視覺中的目標計數(shù)是估計圖像或視頻中目標的數(shù)量。假設要在一張人群圖像中準確計數(shù)人數(shù)，以下關于目標計數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于檢測的計數(shù)方法通過檢測每個個體來實現(xiàn)計數(shù)，對密集場景效果好B.基于回歸的計數(shù)方法直接預測目標數(shù)量，計算速度快但精度較低C.深度學習中的注意力機制在目標計數(shù)中沒有作用，不能提高計數(shù)準確性D.目標計數(shù)只需要考慮目標的外觀特征，不需要考慮圖像的上下文信息2、計算機視覺中，以下哪種技術常用于圖像的超分辨率重建的損失函數(shù)？（）A.L1損失B.L2損失C.感知損失D.以上都是3、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?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4、在計算機視覺的車牌識別任務中，需要從車輛圖像中準確提取車牌號碼。假設車牌存在傾斜、變形和光照不均等問題。以下哪種車牌識別方法在應對這些挑戰(zhàn)時表現(xiàn)更為出色？（）A.基于字符分割的車牌識別B.基于模板匹配的車牌識別C.基于深度學習的車牌識別D.基于特征提取的車牌識別5、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。假設要估計一段視頻中物體的運動速度和方向，以下關于光流估計方法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計方法在復雜場景中能夠準確計算光流B.深度學習中的光流估計網(wǎng)絡不需要大量的標注數(shù)據(jù)進行訓練C.光流估計的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時空信息的深度學習光流估計方法能夠提高估計的準確性和魯棒性6、在計算機視覺的圖像檢索任務中，假設要從一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關于圖像檢索方法的描述，正確的是：（）A.基于文本標注的圖像檢索方法依賴于人工標注的準確性和完整性，檢索效果不穩(wěn)定B.基于內(nèi)容的圖像檢索通過提取圖像的特征進行相似性比較，但特征的選擇對檢索結(jié)果影響不大C.哈希方法能夠?qū)⒏呔S的圖像特征映射為低維的哈希碼，大大提高檢索效率，但會損失一定的準確性D.所有的圖像檢索方法都能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中實現(xiàn)實時、準確的檢索7、在計算機視覺的視頻理解任務中，例如理解一段體育比賽視頻中的精彩瞬間和戰(zhàn)術，需要對視頻中的時空信息進行有效建模。以下哪種方法在時空建模方面可能具有優(yōu)勢？（）A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡B.長短時記憶網(wǎng)絡C.注意力機制D.以上都是8、當進行視頻中的動作識別時，假設要分析一段運動員訓練的視頻，識別出其中的各種動作，如跑步、跳躍和舉重等。視頻中的動作可能存在速度變化、遮擋和視角變化等問題。為了準確識別這些動作，以下哪種技術是關鍵的？（）A.對每一幀圖像進行獨立的動作分類，然后綜合結(jié)果B.利用光流信息來捕捉視頻中的運動模式C.只關注視頻中的關鍵幀，忽略其他幀D.不考慮視頻的時序信息，將其視為一系列獨立的圖像9、在計算機視覺中，特征提取是非常關鍵的一步。假設我們要從圖像中提取有意義的特征，用于后續(xù)的處理和分析，以下關于特征提取方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.SIFT（尺度不變特征變換）和SURF（加速穩(wěn)健特征）是常用的局部特征描述子，對圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和光照變化具有一定的不變性B.HOG（方向梯度直方圖）特征通過計算圖像局部區(qū)域的梯度方向分布來描述圖像，常用于行人檢測C.深度學習中的自動特征提取，例如通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡學習到的特征，比手工設計的特征更具有代表性和判別力D.特征提取的結(jié)果對后續(xù)的圖像處理任務影響不大，不同的特征提取方法可以得到相似的處理效果10、計算機視覺中的圖像去霧是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。假設要去除一張有濃霧的風景圖像中的霧氣，以下哪種方法可能需要對大氣散射模型有深入的了解？（）A.基于深度學習的去霧方法B.基于物理模型的去霧方法C.基于圖像增強的去霧方法D.基于濾波的去霧方法11、假設要構(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12、計算機視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人體動作。假設要對一段監(jiān)控視頻中的人員動作進行分類，以下關于動作識別方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征和傳統(tǒng)分類器的方法能夠處理復雜的動作變化，準確率高B.深度學習中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）在動作識別中無法捕捉動作的時空特征C.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠同時處理空間和時間維度的信息，適用于動作識別任務D.動作識別系統(tǒng)對視頻的拍攝角度和背景變化不敏感，具有很強的通用性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、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15、當進行圖像的目標計數(shù)任務時，假設要統(tǒng)計一張圖像中某種物體的數(shù)量，例如統(tǒng)計羊群中的羊的數(shù)量。以下哪種方法可能更準確地完成計數(shù)任務？（）A.基于深度學習的目標計數(shù)模型B.手動逐個計數(shù)C.估計圖像中物體的平均大小，然后計算總面積來推算數(shù)量D.隨機猜測物體的數(shù)量二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述計算機視覺在文物保護和修復中的技術。2、（本題5分）說明計算機視覺在海洋地質(zhì)調(diào)查中的應用。3、（本題5分）描述計算機視覺在海洋氣象預報中的應用。4、（本題5分）說明計算機視覺在農(nóng)業(yè)中的應用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）基于計算機視覺，設計一個車牌識別系統(tǒng)，能夠準確提取車牌信息。2、（本題5分）通過計算機視覺，對不同類型的鞋子圖像進行分類。3、（本題5分）利用圖像增強技術，改善霧天交通監(jiān)控圖像的可視性。4、（本題5分）基于深度學習的圖像生成技術，生成具有特定主題的繪畫作品。5、（本題5分）利用圖像分割算法，將衛(wèi)星圖像中的農(nóng)田和城市區(qū)域進行劃分。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）觀察某家居裝飾品牌的產(chǎn)品安裝指南設計，分析其如何通過圖示和步驟說明，幫助用戶輕松完成安裝。2、（本題10分）選取一個藝術展覽的畫冊設計，分析其封面設計