山東圣翰財(cái)貿(mào)職業(yè)學(xué)院《裝飾制作》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《裝飾制作》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)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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)視覺中的表情識(shí)別用于分析人臉的表情狀態(tài)。假設(shè)要在一個(gè)在線教育平臺(tái)中檢測學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)。以下關(guān)于表情識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過提取面部肌肉的運(yùn)動(dòng)特征來判斷表情B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)表情的特征表示C.表情識(shí)別能夠準(zhǔn)確區(qū)分細(xì)微的表情變化，如困惑和專注D.表情識(shí)別不受面部遮擋和光照變化的影響，始終能夠準(zhǔn)確判斷2、計(jì)算機(jī)視覺中的場景理解需要從圖像中推斷出物體之間的關(guān)系和場景的語義信息。假設(shè)要理解一張室內(nèi)辦公室場景的圖像，包括家具的布局、人員的活動(dòng)等。以下哪種方法在進(jìn)行場景理解時(shí)最為有效？（）A.基于對(duì)象檢測和分類的方法B.基于圖模型的場景表示C.基于深度學(xué)習(xí)的場景解析D.基于規(guī)則推理的方法3、計(jì)算機(jī)視覺中的行人重識(shí)別是指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)要在一個(gè)大型商場的監(jiān)控系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)行人重識(shí)別，以下關(guān)于行人重識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于顏色和紋理特征的方法對(duì)行人的姿態(tài)和光照變化不敏感，識(shí)別準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的度量學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)到行人的判別性特征，但容易受到背景干擾C.行人重識(shí)別系統(tǒng)只需要關(guān)注行人的外觀特征，不需要考慮行人的行為特征D.行人重識(shí)別在不同場景和攝像頭視角下的性能始終保持穩(wěn)定，不受影響4、在計(jì)算機(jī)視覺中，目標(biāo)檢測是一項(xiàng)重要的任務(wù)。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在城市交通場景中檢測車輛和行人的系統(tǒng)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測算法的選擇，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)考慮的因素？（）A.算法的檢測速度，以滿足實(shí)時(shí)性要求B.算法在小目標(biāo)檢測上的性能，因?yàn)檐囕v和行人在圖像中可能較小C.算法的模型復(fù)雜度，越復(fù)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5、在計(jì)算機(jī)視覺的全景圖像拼接任務(wù)中，假設(shè)要將多張拍攝的局部圖像拼接成一幅完整的全景圖。以下關(guān)于圖像匹配和融合的步驟，哪一項(xiàng)是容易出錯(cuò)的？（）A.準(zhǔn)確找到相鄰圖像之間的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配B.對(duì)匹配后的圖像進(jìn)行幾何校正和投影變換C.直接將圖像拼接在一起，不進(jìn)行任何過渡處理D.采用合適的融合算法，消除拼接處的明顯痕跡6、計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)要檢測電子電路板上的微小缺陷，以下關(guān)于圖像采集設(shè)備的選擇，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.選擇高分辨率的數(shù)碼相機(jī)，獲取清晰的圖像B.選用具有大景深的鏡頭，確保整個(gè)電路板都清晰成像C.采用高速攝像機(jī)，快速采集大量圖像D.選擇價(jià)格低廉的圖像采集設(shè)備，降低成本7、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)目標(biāo)物體被部分遮擋，以下哪種模型架構(gòu)可能更有助于恢復(fù)被遮擋部分的信息？（）A.多層感知機(jī)（MLP）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.注意力機(jī)制（AttentionMechanism）8、計(jì)算機(jī)視覺中的光流計(jì)算用于估計(jì)圖像中像素的運(yùn)動(dòng)。假設(shè)要分析一段視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向。以下關(guān)于光流計(jì)算的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過比較連續(xù)幀之間的像素差異來計(jì)算光流B.光流計(jì)算能夠?yàn)橐曨l中的目標(biāo)跟蹤和行為分析提供重要信息C.無論視頻的幀率和分辨率如何，光流計(jì)算都能準(zhǔn)確地估計(jì)像素運(yùn)動(dòng)D.深度學(xué)習(xí)方法也被應(yīng)用于光流計(jì)算，提高了計(jì)算的準(zhǔn)確性和效率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、在計(jì)算機(jī)視覺中，視頻摘要生成是從長視頻中提取關(guān)鍵內(nèi)容并生成簡潔的摘要。以下關(guān)于視頻摘要生成的敘述，不正確的是（）A.視頻摘要生成可以基于關(guān)鍵幀提取、內(nèi)容分析和故事線構(gòu)建等方法B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)視頻的語義信息，生成更有代表性的摘要C.視頻摘要生成在視頻瀏覽、檢索和存儲(chǔ)等方面具有實(shí)用價(jià)值D.視頻摘要生成能夠完全準(zhǔn)確地反映視頻的所有重要內(nèi)容，沒有任何信息丟失11、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中，去除圖像中的噪聲。假設(shè)要處理一張被噪聲嚴(yán)重污染的天文圖像，以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.均值濾波和中值濾波等傳統(tǒng)方法可以在一定程度上去除噪聲，但可能會(huì)模糊圖像細(xì)節(jié)B.基于小波變換的方法能夠在去除噪聲的同時(shí)較好地保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)C.深度學(xué)習(xí)方法通過學(xué)習(xí)噪聲和干凈圖像之間的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)有效的去噪D.圖像去噪可以完全恢復(fù)被噪聲破壞的原始圖像信息，沒有任何損失12、在計(jì)算機(jī)視覺中，目標(biāo)檢測是一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜的城市交通場景中準(zhǔn)確檢測出各種車輛類型的系統(tǒng)，需要考慮車輛的不同尺寸、形狀和姿態(tài)，以及光照、陰影和遮擋等因素的影響。以下哪種目標(biāo)檢測算法在處理這種復(fù)雜場景時(shí)具有較好的性能和魯棒性？（）A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO13、計(jì)算機(jī)視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要通過監(jiān)控?cái)z像頭實(shí)時(shí)檢測人群中的異常行為，以下關(guān)于實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的平衡，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.優(yōu)先保證實(shí)時(shí)性，即使準(zhǔn)確性略有降低B.優(yōu)先保證準(zhǔn)確性，允許一定的延遲C.不考慮實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，只要能檢測出異常行為即可D.完全無法平衡實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，只能根據(jù)具體情況選擇其一14、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠識(shí)別人臉表情的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，用于情感分析和人機(jī)交互?？紤]到表情的細(xì)微變化和個(gè)體差異，以下哪種模型架構(gòu)可能更適合處理這種復(fù)雜的任務(wù)？（）A.多層感知機(jī)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)15、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域具有相似的特征。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行器官分割，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于閾值的分割方法簡單直接，但對(duì)于復(fù)雜圖像效果往往不佳B.基于邊緣檢測的分割方法通過尋找圖像中的邊緣來劃分區(qū)域，但容易受到噪聲影響C.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割方法能夠?qū)崿F(xiàn)像素級(jí)別的分類，效果較好，但計(jì)算量較大D.圖像分割只適用于灰度圖像，對(duì)于彩色圖像無法進(jìn)行有效的分割16、在計(jì)算機(jī)視覺的場景理解任務(wù)中，假設(shè)要理解一個(gè)室內(nèi)場景的布局和功能，例如判斷是辦公室還是客廳。以下哪種信息對(duì)于準(zhǔn)確理解場景是至關(guān)重要的？（）A.物體的類別和位置B.圖像的顏色分布C.圖像的拍攝角度D.隨機(jī)選擇圖像中的部分區(qū)域進(jìn)行分析17、計(jì)算機(jī)視覺中，以下哪個(gè)任務(wù)通常需要對(duì)圖像中的目標(biāo)進(jìn)行定位和分類？（）A.圖像生成B.目標(biāo)檢測C.圖像超分辨率D.圖像去噪18、目標(biāo)檢測是計(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行人和車輛。對(duì)于處理這種復(fù)雜場景的目標(biāo)檢測任務(wù)，以下哪種技術(shù)通常能提供更準(zhǔn)確的檢測結(jié)果？（）A.基于滑動(dòng)窗口的傳統(tǒng)目標(biāo)檢測方法B.基于區(qū)域提議的目標(biāo)檢測算法，如R-CNN系列C.基于回歸的一階段目標(biāo)檢測算法，如YOLO系列D.基于聚類的目標(biāo)檢測方法19、在計(jì)算機(jī)視覺中，以下哪種方法常用于圖像的顯著目標(biāo)檢測中的高層語義信息利用？（）A.深度學(xué)習(xí)B.圖模型C.注意力機(jī)制D.以上都是20、在計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)際應(yīng)用中，光照變化會(huì)對(duì)圖像的處理和分析產(chǎn)生影響。以下關(guān)于光照變化的描述，不正確的是（）A.光照變化可能導(dǎo)致圖像的亮度、對(duì)比度和顏色發(fā)生改變，增加了圖像處理的難度B.一些預(yù)處理技術(shù)，如直方圖均衡化，可以在一定程度上減輕光照變化的影響C.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)適應(yīng)各種光照變化，無需進(jìn)行額外的處理D.光照變化對(duì)于目標(biāo)檢測和跟蹤等任務(wù)的準(zhǔn)確性可能會(huì)產(chǎn)生較大的影響二、簡答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺中如何進(jìn)行社區(qū)服務(wù)中的人員識(shí)別和行為分析？2、（本題5分）說明計(jì)算機(jī)視覺在交通監(jiān)控中的作用。3、（本題5分）簡述圖像的紋理分析方法。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）選取一個(gè)游戲的界面設(shè)計(jì)，分析其用戶界面設(shè)計(jì)、游戲場景設(shè)計(jì)和角色設(shè)計(jì)，討論如何提高游戲的趣味性和用戶的沉浸感。2、（本題5分）觀察某時(shí)尚品牌的快閃店設(shè)計(jì)，分析其如何在有限的時(shí)間和空間內(nèi)，通過獨(dú)特的視覺效果和互動(dòng)體驗(yàn)，吸引消費(fèi)者關(guān)注和購買。3、（本題5分）研究某博物館的展覽設(shè)計(jì)，包括空間布局、展品陳列和導(dǎo)視系統(tǒng)，分析其如何提升觀眾的參觀體驗(yàn)和傳達(dá)文化內(nèi)涵。4、（本題5分）以某品牌的宣傳海報(bào)設(shè)計(jì)中的