上海興偉學院《設計表現(xiàn)（1）》2023-2024學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁上海興偉學院

《設計表現(xiàn)（1）》2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、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、在計算機視覺的文本檢測和識別任務中，假設要從一張圖片中提取并識別其中的文字信息。以下關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對，沒有任何困難D.可以結合光學字符識別（OCR）技術，將圖片中的文字轉換為可編輯的文本2、在計算機視覺的應用于工業(yè)檢測中，需要檢測產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵。假設我們要檢測手機屏幕上的劃痕和亮點，以下哪種方法能夠實現(xiàn)快速、準確的缺陷檢測，并且適應不同的產(chǎn)品批次和生產(chǎn)環(huán)境？（）A.基于機器視覺的傳統(tǒng)檢測方法，結合閾值和形態(tài)學操作B.基于深度學習的目標檢測算法，針對缺陷進行訓練C.基于紋理分析和模式識別的方法D.基于光學原理和物理模型的檢測方法3、在計算機視覺的圖像分類任務中，假設要處理類別不均衡的數(shù)據(jù)集，即某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別。以下關于處理類別不均衡的方法描述，正確的是：（）A.直接使用傳統(tǒng)的分類算法，類別不均衡不會對結果產(chǎn)生明顯影響B(tài).過采樣少數(shù)類別的樣本可以增加其數(shù)量，但可能導致過擬合C.欠采樣多數(shù)類別的樣本能夠平衡數(shù)據(jù)集，但會丟失部分有用信息D.類別不均衡問題無法通過數(shù)據(jù)處理方法解決，只能通過改進分類算法來應對4、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務中，需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設要估計一個機器人手臂的姿態(tài)，以實現(xiàn)精確的控制和操作。以下哪種姿態(tài)估計方法在處理這種機械結構時準確性更高？（）A.基于模型的姿態(tài)估計B.基于深度學習的姿態(tài)估計C.基于視覺慣性里程計的姿態(tài)估計D.基于幾何約束的姿態(tài)估計5、在計算機視覺的場景理解任務中，假設要理解一個室內場景的布局和功能，例如判斷是辦公室還是客廳。以下哪種信息對于準確理解場景是至關重要的？（）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.隨機選擇圖像中的部分區(qū)域進行分析6、在圖像配準任務中，需要將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設我們要將一張衛(wèi)星圖像與一張航拍圖像進行配準，以下哪個因素對于配準的準確性影響最大？（）A.圖像的分辨率差異B.圖像的旋轉和平移C.圖像的光照條件D.圖像中的噪聲7、計算機視覺在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）中的應用可以提供更沉浸式的體驗。假設要在VR環(huán)境中實時跟蹤用戶的頭部運動并相應地更新場景，以下關于VR/AR計算機視覺應用的描述，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.計算機視覺在VR/AR中的應用主要關注圖像生成，而不是跟蹤和定位C.結合視覺特征提取和深度學習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視覺算法的性能沒有影響8、計算機視覺在醫(yī)學圖像分析中有著重要作用。假設要通過眼底圖像檢測糖尿病性視網(wǎng)膜病變，以下關于模型訓練中數(shù)據(jù)標注的難度，哪一項是最為顯著的？（）A.病變區(qū)域的邊界模糊，難以精確標注B.眼底圖像的質量參差不齊，影響標注準確性C.標注人員的醫(yī)學知識不足，導致標注錯誤D.數(shù)據(jù)量過大，標注工作耗時費力9、視頻分析是計算機視覺的一個重要領域。假設要對一段監(jiān)控視頻中的行為進行分析和理解，以下關于視頻分析方法的描述，正確的是：（）A.直接將視頻中的每一幀圖像作為獨立的圖像進行處理，就能準確分析視頻中的行為B.考慮視頻的時序信息和幀間的相關性對于理解復雜的行為非常重要C.視頻分析只適用于簡單的動作識別，對于復雜的多人物交互行為無法處理D.視頻的分辨率和幀率對視頻分析的結果沒有影響10、在計算機視覺的立體視覺任務中，通過兩個或多個相機獲取的圖像來計算深度信息。以下哪種立體匹配算法在精度和效率方面可能表現(xiàn)較好？（）A.基于區(qū)域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度學習的匹配算法D.以上都是11、在計算機視覺的人臉識別任務中，假設要實現(xiàn)一個能夠在不同光照和表情下準確識別的系統(tǒng)。以下關于數(shù)據(jù)預處理的步驟，哪一項是最重要的？（）A.對人臉圖像進行歸一化處理，統(tǒng)一大小和亮度B.對圖像進行銳化處理，增強面部特征C.給圖像添加藝術效果，提高美觀度D.隨機裁剪圖像，增加數(shù)據(jù)多樣性12、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域，每個區(qū)域具有相似的特征。假設要對醫(yī)學圖像進行器官分割，以下關于圖像分割方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于閾值的分割方法簡單直接，但對于復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.基于深度學習的語義分割方法能夠實現(xiàn)像素級別的分類，效果較好，但計算量較大D.圖像分割只適用于灰度圖像，對于彩色圖像無法進行有效的分割13、計算機視覺在自動駕駛領域有著至關重要的應用。假設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。以下關于自動駕駛中計算機視覺任務的描述，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14、物體檢測是計算機視覺中的一項關鍵任務。假設一個智能監(jiān)控系統(tǒng)需要檢測場景中的特定物體，如背包、自行車等。以下關于物體檢測算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于深度學習的物體檢測算法能夠同時檢測多個物體，并給出它們的位置和類別B.可以通過滑動窗口的方法在圖像中搜索可能的物體區(qū)域，然后進行分類判斷C.物體檢測算法需要對大量的標注圖像進行訓練，以學習不同物體的特征D.無論物體的大小、形狀和顏色如何變化，物體檢測算法都能準確檢測到15、計算機視覺中的目標跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標。以下關于目標跟蹤的敘述，不正確的是（）A.目標跟蹤可以基于特征匹配、濾波算法或深度學習方法來實現(xiàn)B.目標的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會給目標跟蹤帶來挑戰(zhàn)C.目標跟蹤在智能監(jiān)控、人機交互和自動駕駛等領域有著廣泛的應用D.目標跟蹤算法能夠在任何情況下都準確地跟蹤目標，不受復雜環(huán)境的影響16、計算機視覺在安防監(jiān)控領域有重要應用。假設要通過攝像頭監(jiān)控一個公共場所，以下關于計算機視覺在安防監(jiān)控中的應用描述，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.能夠對人員進行身份識別和認證C.計算機視覺系統(tǒng)可以獨立完成所有的安防監(jiān)控任務，不需要人工干預D.與其他安防設備和系統(tǒng)集成，提高整體的安全性和防范能力17、計算機視覺在文物保護和修復中的應用逐漸增多。假設要對一幅古老的繪畫進行數(shù)字化修復和增強，以下關于顏色恢復的挑戰(zhàn)，哪一項是最為顯著的？（）A.由于年代久遠，原畫作的顏色信息缺失嚴重B.不同區(qū)域的顏色褪色程度不一致，難以統(tǒng)一恢復C.缺乏對原畫作創(chuàng)作時所用顏料的了解，難以準確還原顏色D.修復過程中可能引入新的顏色偏差，影響修復效果18、計算機視覺中的人臉識別技術應用廣泛。假設要在一個門禁系統(tǒng)中實現(xiàn)準確的人臉識別，以下關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)絡在人臉識別中能夠學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、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要持續(xù)跟蹤一個或多個運動目標。假設要跟蹤一個在操場上跑步的人。以下關于目標跟蹤算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于特征匹配的方法，在連續(xù)的幀中找到目標的相似特征來實現(xiàn)跟蹤B.深度學習中的相關濾波算法能夠快速準確地跟蹤目標，適應目標的外觀變化C.目標跟蹤算法能夠在目標被遮擋或短暫消失后，仍然準確地恢復跟蹤D.無論目標的運動速度和軌跡如何復雜，目標跟蹤算法都能完美地跟蹤20、在計算機視覺中，圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質量的技術。以下關于圖像超分辨率重建的敘述，不正確的是（）A.圖像超分辨率重建可以通過插值、基于模型的方法或深度學習方法來實現(xiàn)B.深度學習方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細節(jié)C.圖像超分辨率重建在醫(yī)學圖像、衛(wèi)星圖像和監(jiān)控圖像等領域有重要的應用D.圖像超分辨率重建可以無限制地提高圖像的分辨率，不受原始圖像信息的限制21、在計算機視覺的動作識別任務中，識別視頻中的人物動作。假設要識別一段舞蹈視頻中的動作，以下關于動作識別方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以提取視頻中的時空特征，如光流和運動軌跡，來描述動作B.基于深度學習的方法，如3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，能夠直接處理視頻數(shù)據(jù)，進行動作識別C.動作識別需要考慮動作的速度、幅度和節(jié)奏等特征D.動作識別只適用于簡單的、規(guī)范化的動作，對于復雜的、個性化的動作無法準確識別22、在計算機視覺的目標識別任務中，假設目標物體被部分遮擋，以下哪種模型架構可能更有助于恢復被遮擋部分的信息？（）A.多層感知機（MLP）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）D.注意力機制（AttentionMechanism）23、在一個基于計算機視覺的智能零售系統(tǒng)中，需要對顧客的購物行為進行分析，如拿起商品、放回商品等動作的識別。以下哪種技術在動作識別方面可能發(fā)揮重要作用？（）A.光流分析B.目標跟蹤C.動作捕捉D.以上都是24、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25、在計算機視覺中，圖像分割旨在將圖像劃分為不同的區(qū)域，每個區(qū)域具有相似的特征。以下關于圖像分割的敘述，不正確的是（）A.圖像分割可以基于像素的顏色、紋理等特征進行B.深度學習方法在圖像分割中取得了顯著的成果，如全卷積網(wǎng)絡（FCN）C.圖像分割在醫(yī)學影像分析、自動駕駛場景理解等方面具有重要作用D.圖像分割的結果總是完美的，能夠準確地將圖像中的所有物體都分割出來二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋計算機視覺中的多視圖幾何原理。2、（本題5分）說明計算機視覺在農(nóng)業(yè)中的應用。3、（本題5分）解釋計算機視覺在退役軍人服務中的作用。4、（本題5分）說明計算機視覺在智能穿戴設備中的應用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某科技產(chǎn)品發(fā)布會的邀請函設計獨具匠心。請研究邀請函在材質選擇、造型設計、活動信息傳達上的創(chuàng)意，以及如何激發(fā)受邀者的興趣。2、（本題5分）研究某電子產(chǎn)品的界面設計，從用戶體驗、色彩搭配和交互設計等方面，分析其如何提高產(chǎn)品的易用性和用戶滿意度。3、（本題5分）分析某辦公用品品牌的產(chǎn)品目錄設計，觀察其如何通過簡潔明了的排版和準確的產(chǎn)品描述，滿足企