上海外國語大學(xué)賢達(dá)經(jīng)濟(jì)人文學(xué)院《文字與版式》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《文字與版式》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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(jī)視覺中的特征提取是非常關(guān)鍵的一步。以下關(guān)于特征提取方法的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.傳統(tǒng)的特征提取方法如SIFT（尺度不變特征變換）和HOG（方向梯度直方圖）在特定場景下仍然有效B.深度學(xué)習(xí)中的自動特征提取能夠?qū)W習(xí)到更具代表性和魯棒性的特征C.特征提取的好壞直接影響后續(xù)的圖像分類、目標(biāo)檢測等任務(wù)的性能D.特征提取只關(guān)注圖像的局部信息，而忽略了全局信息2、計算機(jī)視覺在無人駕駛中的應(yīng)用需要應(yīng)對各種復(fù)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(jī)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(biāo)檢測和識別的難度B.計算機(jī)視覺系統(tǒng)需要與其他傳感器（如雷達(dá)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(xué)習(xí)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(qiáng)和模型優(yōu)化等方法提高計算機(jī)視覺系統(tǒng)的魯棒性3、計算機(jī)視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲，恢復(fù)清晰的圖像。假設(shè)要處理一張受到嚴(yán)重噪聲污染的天文圖像，以下關(guān)于去噪算法的選擇，哪一項是需要謹(jǐn)慎考慮的？（）A.選擇基于濾波的去噪算法，如中值濾波B.采用基于深度學(xué)習(xí)的去噪算法，如自編碼器C.只考慮去噪效果，不關(guān)心圖像細(xì)節(jié)的保留D.根據(jù)噪聲的類型和強(qiáng)度選擇合適的去噪算法4、在計算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，需要根據(jù)用戶提供的查詢圖像找到相似的圖像。假設(shè)我們有一個大型的圖像數(shù)據(jù)庫，以下哪種圖像表示方法能夠提高圖像檢索的效率和準(zhǔn)確性？（）A.基于全局特征的圖像表示B.基于局部特征的圖像表示C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像嵌入表示D.基于顏色直方圖的圖像表示5、在計算機(jī)視覺的圖像風(fēng)格遷移任務(wù)中，將一張圖像的風(fēng)格應(yīng)用到另一張圖像上。假設(shè)要將一幅油畫的風(fēng)格遷移到一張照片上，以下關(guān)于圖像風(fēng)格遷移方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征提取和風(fēng)格轉(zhuǎn)換的方法能夠?qū)崿F(xiàn)自然逼真的風(fēng)格遷移B.深度學(xué)習(xí)中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在風(fēng)格遷移中無法生成多樣化的風(fēng)格效果C.圖像的內(nèi)容和風(fēng)格可以完全獨立地進(jìn)行處理，互不影響D.考慮圖像的局部和全局特征以及語義信息能夠提升風(fēng)格遷移的質(zhì)量6、在計算機(jī)視覺的圖像壓縮任務(wù)中，需要在減少數(shù)據(jù)量的同時盡量保持圖像的質(zhì)量。假設(shè)要對一組高清圖像進(jìn)行壓縮，以節(jié)省存儲空間和傳輸帶寬，同時要求解壓后的圖像能夠滿足一定的視覺要求。以下哪種圖像壓縮算法在這種情況下效果較好？（）A.JPEG壓縮算法B.PNG壓縮算法C.WebP壓縮算法D.BPG壓縮算法7、計算機(jī)視覺中的姿態(tài)估計任務(wù)是估計人體或物體在三維空間中的姿態(tài)。假設(shè)要估計一個人體模特的姿態(tài)。以下關(guān)于姿態(tài)估計的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過關(guān)鍵點檢測和關(guān)節(jié)角度計算來估計人體姿態(tài)B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以直接預(yù)測人體姿態(tài)的參數(shù)C.姿態(tài)估計在虛擬現(xiàn)實和增強(qiáng)現(xiàn)實等應(yīng)用中具有重要作用D.姿態(tài)估計的結(jié)果總是非常準(zhǔn)確，不受人體遮擋和復(fù)雜動作的影響8、當(dāng)利用計算機(jī)視覺進(jìn)行圖像檢索任務(wù)，例如在海量圖像庫中查找相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對檢索效果產(chǎn)生重要影響？（）A.全局特征B.局部特征C.深度學(xué)習(xí)特征D.以上都是9、計算機(jī)視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設(shè)我們要分析一個視頻中物體的運動速度和方向，以下哪種光流估計算法在復(fù)雜場景下能夠提供更準(zhǔn)確的結(jié)果？（）A.Lucas-Kanade算法B.Horn-Schunck算法C.Farneback算法D.DeepFlow算法10、計算機(jī)視覺中的場景理解是對整個圖像場景的語義和結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析和理解。以下關(guān)于場景理解的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.場景理解需要綜合考慮物體、空間關(guān)系、上下文信息等多個方面B.可以通過構(gòu)建場景圖來表示場景中的實體和關(guān)系，輔助場景理解C.場景理解在智能導(dǎo)航、虛擬環(huán)境構(gòu)建和圖像編輯等領(lǐng)域具有潛在的應(yīng)用價值D.場景理解是一個已經(jīng)完全解決的問題，不存在任何技術(shù)難題11、計算機(jī)視覺中的視覺跟蹤算法常用于跟蹤運動目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一只在森林中奔跑的動物，以下關(guān)于視覺跟蹤算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于模型的跟蹤算法通過建立目標(biāo)的模型來預(yù)測其位置和狀態(tài)B.基于特征的跟蹤算法依賴于目標(biāo)的顯著特征進(jìn)行跟蹤C(jī).視覺跟蹤算法在目標(biāo)發(fā)生快速變形或完全遮擋時仍能保持準(zhǔn)確跟蹤D.結(jié)合多種線索和信息的融合跟蹤算法可以提高跟蹤的穩(wěn)定性和可靠性12、在計算機(jī)視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中，假設(shè)要修復(fù)一張有部分缺失的圖像。以下關(guān)于圖像修復(fù)方法的描述，正確的是：（）A.基于擴(kuò)散的圖像修復(fù)方法能夠自然地填充缺失區(qū)域，但修復(fù)速度慢B.基于樣本的圖像修復(fù)方法可以快速生成修復(fù)結(jié)果，但容易出現(xiàn)重復(fù)紋理C.深度學(xué)習(xí)中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像修復(fù)中無法保證修復(fù)內(nèi)容與周圍區(qū)域的一致性D.所有的圖像修復(fù)方法都能夠完美地恢復(fù)出圖像缺失部分的真實內(nèi)容13、計算機(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)控一個公共場所，以下關(guān)于計算機(jī)視覺在安防監(jiān)控中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以實時檢測異常行為，如人群聚集、奔跑等B.能夠?qū)θ藛T進(jìn)行身份識別和認(rèn)證C.計算機(jī)視覺系統(tǒng)可以獨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14、圖像壓縮是為了減少圖像的數(shù)據(jù)量，同時保持可接受的視覺質(zhì)量。假設(shè)我們需要在網(wǎng)絡(luò)上傳輸大量的圖像，以下哪種圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)能夠在保證較高壓縮比的同時，提供較好的圖像質(zhì)量？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP15、視頻分析是計算機(jī)視覺的一個重要領(lǐng)域。假設(shè)我們要分析一段監(jiān)控視頻，以檢測異常行為，如打架、盜竊等。對于這種實時性要求較高的視頻分析任務(wù)，以下哪種方法更適合用于快速處理和檢測？（）A.對每一幀圖像單獨進(jìn)行分析B.基于光流的方法跟蹤對象運動C.利用深度學(xué)習(xí)模型直接對視頻進(jìn)行分析D.采用傳統(tǒng)的圖像處理方法，如背景減除16、計算機(jī)視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個商場需要通過監(jiān)控攝像頭進(jìn)行人員異常行為檢測。以下關(guān)于安防監(jiān)控中的計算機(jī)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(jī)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(shè)備（如門禁系統(tǒng)）聯(lián)動，提高安防水平17、計算機(jī)視覺在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）中的應(yīng)用可以提供更沉浸式的體驗。假設(shè)要在VR環(huán)境中實時跟蹤用戶的頭部運動并相應(yīng)地更新場景，以下關(guān)于VR/AR計算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.簡單的基于傳感器的跟蹤方法能夠滿足VR中高精度的頭部運動跟蹤需求B.計算機(jī)視覺在VR/AR中的應(yīng)用主要關(guān)注圖像生成，而不是跟蹤和定位C.結(jié)合視覺特征提取和深度學(xué)習(xí)的頭部運動跟蹤算法可以實現(xiàn)低延遲和高精度的跟蹤D.VR/AR環(huán)境中的光照條件和物體遮擋對計算機(jī)視覺算法的性能沒有影響18、計算機(jī)視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設(shè)一個工廠需要檢測生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷。以下關(guān)于工業(yè)檢測中的計算機(jī)視覺的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.能夠快速準(zhǔn)確地檢測出零件的表面缺陷、尺寸偏差等問題B.可以通過機(jī)器視覺系統(tǒng)對零件進(jìn)行自動分類和篩選C.工業(yè)檢測中的計算機(jī)視覺系統(tǒng)需要高度的穩(wěn)定性和可靠性，對環(huán)境變化不敏感D.計算機(jī)視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要人工干預(yù)和校驗19、在計算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標(biāo)。假設(shè)我們要跟蹤一個在人群中快速移動的人物，以下哪種目標(biāo)跟蹤算法能夠更好地處理目標(biāo)的外觀變化和遮擋情況？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤算法，如Siamese網(wǎng)絡(luò)D.基于均值漂移的跟蹤算法20、計算機(jī)視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見解。假設(shè)要分析一場足球比賽中球員的跑動軌跡和動作。以下關(guān)于計算機(jī)視覺在體育賽事中的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過對視頻的分析，自動跟蹤球員的位置和運動軌跡B.能夠?qū)η騿T的動作進(jìn)行分類，如傳球、射門和防守C.計算機(jī)視覺在體育賽事分析中的結(jié)果可以直接作為裁判的判罰依據(jù)，無需人工復(fù)查D.可以結(jié)合多攝像頭的信息，獲取更全面和準(zhǔn)確的比賽數(shù)據(jù)二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）描述計算機(jī)視覺在隧道監(jiān)測中的應(yīng)用。2、（本題5分）說明計算機(jī)視覺在海洋監(jiān)測中的應(yīng)用。3、（本題5分）描述計算機(jī)視覺在海洋地質(zhì)災(zāi)害防治中的應(yīng)用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析某品牌的宣傳視頻音樂選擇，探討其如何運用合適的音樂和音效，增強(qiáng)視頻的感染力和傳達(dá)品牌的情感。2、（本題5分）觀察某藝術(shù)展覽的線上虛擬展廳設(shè)計，分析其如何通過數(shù)字技術(shù)和視覺呈現(xiàn)，為觀眾提供沉浸式的觀展體驗。3、（本題5分）以某品牌的產(chǎn)品說明書設(shè)計為例，闡述其如何運用簡潔的文字和清晰的圖表，介紹產(chǎn)品的使用方法和注意事項，提高用戶的使用體驗。4