天津音樂學院《平面設計》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頁天津音樂學院《平面設計》

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、在計算機視覺中，圖像分類是一項基礎任務。假設我們有一組包含各種動物的圖像數(shù)據(jù)集，需要訓練一個模型來準確區(qū)分不同的動物類別。在選擇圖像分類模型時，以下哪種模型架構(gòu)通常在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)出色？（）A.傳統(tǒng)的機器學習算法，如支持向量機（SVM）B.淺層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）C.深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，如ResNetD.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）2、計算機視覺中的醫(yī)學圖像分析中，假設要對腫瘤進行檢測和分割。以下關于醫(yī)學圖像分析方法的描述，正確的是：（）A.由于醫(yī)學圖像的特殊性，傳統(tǒng)的計算機視覺方法無法應用于醫(yī)學圖像分析B.深度學習方法在醫(yī)學圖像分析中能夠準確檢測腫瘤，但對小腫瘤容易漏檢C.多模態(tài)醫(yī)學圖像融合可以提供更豐富的信息，但融合算法復雜，效果不穩(wěn)定D.醫(yī)學圖像分析的結(jié)果不需要經(jīng)過醫(yī)生的審核和確認，可以直接用于診斷3、計算機視覺中的圖像增強技術(shù)可以改善圖像質(zhì)量。假設要對一張低光照條件下拍攝的圖像進行增強，以下關于圖像增強方法的描述，正確的是：（）A.簡單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照圖像的質(zhì)量B.直方圖均衡化方法總是能夠在不引入噪聲的情況下增強圖像對比度C.基于深度學習的圖像增強方法能夠自適應地學習到適合的增強策略D.圖像增強不會改變圖像的原始信息和內(nèi)容4、計算機視覺中的人臉識別技術(shù)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?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5、計算機視覺在農(nóng)業(yè)領域的應用可以幫助實現(xiàn)精準農(nóng)業(yè)。假設一個農(nóng)場需要通過計算機視覺監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況。以下關于計算機視覺在農(nóng)業(yè)中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以檢測農(nóng)作物的病蟲害，及時采取防治措施B.能夠評估農(nóng)作物的生長階段和成熟度，指導收獲時間C.計算機視覺在農(nóng)業(yè)中的應用完全不受天氣和光照條件的影響D.可以通過無人機搭載攝像頭進行大面積的農(nóng)田監(jiān)測6、在計算機視覺的特征提取中，SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不變特征變換）特征是一種經(jīng)典的方法。假設我們要對一組包含不同視角和縮放比例的物體圖像進行匹配，SIFT特征的哪個特性使其在這種情況下表現(xiàn)出色？（）A.對旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.計算速度快，效率高C.特征維度低，易于存儲和處理D.對光照變化不敏感7、在計算機視覺的目標識別任務中，假設要識別不同種類的水果。以下關于應對類內(nèi)差異和類間相似性的策略，哪一項是不正確的？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性，包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具區(qū)分性的特征，減少類內(nèi)差異和類間相似性的影響C.降低模型的復雜度，避免過度擬合類內(nèi)差異和類間相似性D.忽略類內(nèi)差異和類間相似性，依靠模型的自動適應能力8、計算機視覺在無人駕駛中的應用需要應對各種復雜的環(huán)境和情況。假設無人駕駛汽車要在惡劣天氣下行駛，以下關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9、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10、計算機視覺中的姿態(tài)估計是確定物體在三維空間中的位置和方向。假設要估計一個機器人手臂的姿態(tài)，以下關于姿態(tài)估計方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于視覺的姿態(tài)估計可以通過分析物體在圖像中的特征點來計算其姿態(tài)B.可以結(jié)合多個攝像頭的圖像信息，提高姿態(tài)估計的精度和魯棒性C.姿態(tài)估計通常需要先對物體進行建模，然后通過匹配圖像和模型來確定姿態(tài)D.姿態(tài)估計的結(jié)果總是非常準確，不受圖像噪聲、遮擋和物體形狀變化的影響11、圖像檢索是計算機視覺的一個重要應用。假設我們要在一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對提高檢索效率有幫助？（）A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度學習的特征表示D.基于顏色直方圖的特征表示12、視頻理解是計算機視覺中的一個具有挑戰(zhàn)性的任務。以下關于視頻理解的敘述，不準確的是（）A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內(nèi)容，還需要考慮幀之間的時間關系B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）在處理視頻序列數(shù)據(jù)時具有優(yōu)勢C.視頻理解在視頻監(jiān)控、行為分析和內(nèi)容推薦等方面具有廣泛的應用前景D.目前的視頻理解技術(shù)已經(jīng)能夠完全理解復雜場景下的視頻內(nèi)容，不存在任何挑戰(zhàn)13、在目標檢測中，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法的特點是（）A.檢測速度快B.檢測精度高C.適用于小目標檢測D.對遮擋不敏感14、在計算機視覺的場景理解任務中，假設要理解一個室內(nèi)場景的布局和物體關系。以下關于利用深度學習模型的方法，哪一項是不太恰當?shù)模浚ǎ〢.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）提取圖像特征B.運用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）處理場景的序列信息C.直接使用未經(jīng)訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡，期望其自動學習場景理解D.結(jié)合CNN和RNN，構(gòu)建端到端的場景理解模型15、在計算機視覺的圖像特征提取中，假設要提取對光照、旋轉(zhuǎn)和縮放具有不變性的特征。以下關于特征提取方法的描述，正確的是：（）A.SIFT特征具有良好的不變性，但計算復雜度高，實時性差B.HOG特征對光照變化適應性強，但對旋轉(zhuǎn)和縮放較敏感C.LBP特征能夠快速提取，但特征表達能力有限D(zhuǎn).沒有一種特征提取方法能夠同時滿足對光照、旋轉(zhuǎn)和縮放的不變性要求16、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(jié)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17、計算機視覺中的場景理解是對整個圖像場景的語義和結(jié)構(gòu)進行分析和理解。以下關于場景理解的描述，不準確的是（）A.場景理解需要綜合考慮物體、空間關系、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系，輔助場景理解C.場景理解在智能導航、虛擬環(huán)境構(gòu)建和圖像編輯等領域具有潛在的應用價值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18、在計算機視覺的圖像配準任務中，需要將不同時間或視角拍攝的圖像進行對齊。假設要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進行精確配準，圖像中存在地形變化和云層遮擋。以下哪種圖像配準方法在這種困難情況下能夠取得較好的效果？（）A.基于特征的配準B.基于灰度的配準C.基于變換模型的配準D.基于深度學習的配準19、計算機視覺中的動作識別是對視頻中人物或物體的動作進行分類和識別。以下關于動作識別的描述，不準確的是（）A.動作識別需要分析視頻中的時空特征來理解動作的模式和類別B.雙流卷積網(wǎng)絡在動作識別任務中被廣泛應用，分別處理空間和時間信息C.動作識別在體育分析、視頻監(jiān)控和智能安防等領域具有重要的應用價值D.動作識別技術(shù)已經(jīng)非常成熟，能夠準確識別各種復雜和細微的動作20、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?qū)崿F(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(jié)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21、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22、計算機視覺中的動作識別是對視頻中人物或物體的動作進行分類和理解。假設要識別一段舞蹈視頻中的各種舞蹈動作，同時要考慮動作的速度、幅度和風格的變化。以下哪種動作識別方法在處理這種復雜的動作模式時表現(xiàn)更好？（）A.基于手工特征的動作識別B.基于時空興趣點的動作識別C.基于深度學習的時空卷積網(wǎng)絡D.基于隱馬爾可夫模型的動作識別23、在計算機視覺的圖像配準任務中，假設要將兩張拍攝角度和時間不同的同一物體的圖像進行精確對齊。這兩張圖像可能存在縮放、旋轉(zhuǎn)和平移等差異。以下哪種配準方法可能更適合處理這種情況？（）A.基于特征點匹配的方法，如SIFT特征B.直接將兩張圖像疊加，不進行任何配準操作C.基于圖像灰度值的配準方法，計算灰度差異D.隨機選擇圖像中的點進行匹配24、計算機視覺在農(nóng)業(yè)中的應用可以幫助監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況。假設要通過圖像分析判斷農(nóng)作物的病蟲害程度，以下關于農(nóng)業(yè)計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠農(nóng)作物的顏色特征就能準確判斷病蟲害的程度B.不同農(nóng)作物品種和生長階段對病蟲害判斷的影響不大C.結(jié)合圖像的紋理、形狀和顏色等多特征，可以更準確地評估農(nóng)作物的健康狀況D.農(nóng)業(yè)環(huán)境的復雜性對計算機視覺的應用沒有挑戰(zhàn)25、在計算機視覺的醫(yī)學影像分析中，例如對腫瘤的檢測和分割，需要高精度和可靠性。假設我們有一組磁共振成像（MRI）數(shù)據(jù)，以下哪種技術(shù)能夠有效地輔助醫(yī)生進行準確的診斷和治療規(guī)劃？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學習的分割網(wǎng)絡，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)C.基于聚類和分類的方法D.基于形態(tài)學操作和閾值分割的方法二、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人群密度估計任務。2、（本題5分）描述計算機視覺在虛擬現(xiàn)實中的應用。3、（本題5分）簡述圖像去噪的常見方法。4、（本題5分）解釋計算機視覺系統(tǒng)中相機標定的目的。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某農(nóng)產(chǎn)品品牌的標志設計簡潔清新，體現(xiàn)綠色健康理念。請剖析標志設計在建立品牌認知、傳達產(chǎn)品品質(zhì)、區(qū)別于競爭對手方面的作用，以及如何在不同的宣傳渠道中保持一致性和吸引力。2、（本題5分）分析某運動品牌的廣告宣傳片設計，思考其如何通過動態(tài)影像、音樂、運動員形象等元素激發(fā)消費者的運動熱情和購買欲望。3、（本題5分）研究某時尚品牌的社交媒體頁面設計，探討其如何通過視覺內(nèi)容吸