廣西幼兒師范高等?？茖W(xué)?！栋b結(jié)構(gòu)與材料》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁廣西幼兒師范高等?？茖W(xué)校

《包裝結(jié)構(gòu)與材料》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、在計(jì)算機(jī)視覺中，特征提取是非常關(guān)鍵的一步。假設(shè)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(guān)于特征提取方法的描述，哪一項(xiàng)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(duì)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(jì)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(xué)習(xí)中的自動(dòng)特征提取，例如通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到的特征，比手工設(shè)計(jì)的特征更具有代表性和判別力D.特征提取的結(jié)果對(duì)后續(xù)的圖像處理任務(wù)影響不大，不同的特征提取方法可以得到相似的處理效果2、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別是對(duì)視頻中的人體動(dòng)作進(jìn)行分類和理解。假設(shè)我們要分析一段體育比賽的視頻，識(shí)別其中運(yùn)動(dòng)員的各種動(dòng)作，以下哪種方法能夠有效地捕捉動(dòng)作的時(shí)空特征？（）A.基于手工特征和分類器的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)空卷積網(wǎng)絡(luò)C.基于光流和軌跡的方法D.基于隱馬爾可夫模型的方法3、計(jì)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(xiàng)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(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5、在計(jì)算機(jī)視覺的視覺跟蹤與監(jiān)控應(yīng)用中，需要對(duì)特定目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)的跟蹤和監(jiān)測。假設(shè)要對(duì)一個(gè)在大型商場中移動(dòng)的可疑人員進(jìn)行跟蹤，同時(shí)要應(yīng)對(duì)人群遮擋和環(huán)境變化。以下哪種視覺跟蹤與監(jiān)控技術(shù)在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結(jié)果？（）A.多目標(biāo)跟蹤算法B.基于深度學(xué)習(xí)的單目標(biāo)跟蹤C(jī).基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤6、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，假設(shè)要在一段視頻中持續(xù)跟蹤一個(gè)移動(dòng)的物體，例如跟蹤一只飛行的鳥。物體可能會(huì)被其他物體遮擋，并且外觀可能會(huì)發(fā)生變化。以下哪種目標(biāo)跟蹤方法在這種復(fù)雜情況下更有可能成功？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤方法，預(yù)測物體的位置和速度B.基于深度學(xué)習(xí)的Siamese網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.只在視頻的起始幀確定目標(biāo)位置，后續(xù)幀不再跟蹤D.隨機(jī)選擇視頻中的區(qū)域作為跟蹤目標(biāo)7、在計(jì)算機(jī)視覺的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中，例如估計(jì)人體關(guān)節(jié)的位置和姿態(tài)，以下哪種方法可能在精度和實(shí)時(shí)性之間取得較好的平衡？（）A.基于模型的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的回歸方法C.基于深度學(xué)習(xí)的分類方法D.以上都不是8、計(jì)算機(jī)視覺中的場景理解是對(duì)整個(gè)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(gè)方面B.可以通過構(gòu)建場景圖來表示場景中的實(shí)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(jià)值D.場景理解是一個(gè)已經(jīng)完全解決的問題，不存在任何技術(shù)難題9、計(jì)算機(jī)視覺中的人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用廣泛。假設(shè)要在一個(gè)門禁系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識(shí)別，以下關(guān)于人臉識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的人臉識(shí)別方法對(duì)姿態(tài)和光照變化具有很強(qiáng)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(shí)別速度快C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識(shí)別中能夠?qū)W習(xí)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(shí)別系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成，就不需要更新和優(yōu)化，能夠一直保持高準(zhǔn)確率10、計(jì)算機(jī)視覺中的醫(yī)學(xué)圖像分析具有重要的臨床應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)要從一組X光片中檢測出病變區(qū)域，同時(shí)要區(qū)分不同類型的病變。以下哪種技術(shù)和方法在醫(yī)學(xué)圖像分析中最為常用和有效？（）A.形態(tài)學(xué)操作B.圖像分割與分類C.特征提取與選擇D.以上方法綜合運(yùn)用11、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像特征提取中，假設(shè)要提取對(duì)光照、旋轉(zhuǎn)和縮放具有不變性的特征。以下關(guān)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(jì)算復(fù)雜度高，實(shí)時(shí)性差B.HOG特征對(duì)光照變化適應(yīng)性強(qiáng)，但對(duì)旋轉(zhuǎn)和縮放較敏感C.LBP特征能夠快速提取，但特征表達(dá)能力有限D(zhuǎn).沒有一種特征提取方法能夠同時(shí)滿足對(duì)光照、旋轉(zhuǎn)和縮放的不變性要求12、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中，假設(shè)要填補(bǔ)圖像中缺失或損壞的部分。以下哪種方法可能更有效地恢復(fù)圖像的完整性和真實(shí)性？（）A.基于擴(kuò)散的修復(fù)方法B.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)模型，如ContextEncoderC.用固定的圖案或顏色填充缺失部分D.不進(jìn)行修復(fù)，保留圖像的缺失部分13、在計(jì)算機(jī)視覺中，圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)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(xué)習(xí)方法來實(shí)現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細(xì)節(jié)C.圖像超分辨率重建在醫(yī)學(xué)圖像、衛(wèi)星圖像和監(jiān)控圖像等領(lǐng)域有重要的應(yīng)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14、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像超分辨率技術(shù)用于提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)成高分辨率圖像，以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的圖像超分辨率方法能夠生成清晰逼真的高分辨率圖像B.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像超分辨率任務(wù)中無法發(fā)揮作用C.圖像超分辨率的效果不受原始低分辨率圖像的質(zhì)量和內(nèi)容的限制D.結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)和深度學(xué)習(xí)的方法可以改善圖像超分辨率的效果15、在計(jì)算機(jī)視覺的行人重識(shí)別任務(wù)中，需要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)我們要在一個(gè)大型商場的監(jiān)控系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)行人重識(shí)別，以下哪種特征和模型能夠提高識(shí)別的準(zhǔn)確率和跨攝像頭的泛化能力？（）A.基于顏色和紋理的特征B.基于深度學(xué)習(xí)的全局特征和度量學(xué)習(xí)C.基于形狀和輪廓的特征D.基于步態(tài)和姿勢的特征二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺中的車牌識(shí)別技術(shù)。2、（本題5分）簡述計(jì)算機(jī)視覺在電子制造中的元件檢測和定位。3、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤方法。4、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺在軌道交通中的作用。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的步態(tài)識(shí)別系統(tǒng)。2、（本題5分）利用深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)不同種類的化妝品圖像進(jìn)行分類。3、（本題5分）基于計(jì)算機(jī)視覺的智能圖書館書架管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)圖書的自動(dòng)整理和查找。4、（本題5分）利用圖像識(shí)別技術(shù)，對(duì)不同種類的寵物圖像進(jìn)行分類和識(shí)別。5、（本題5分）對(duì)電影中的精彩鏡頭進(jìn)行自動(dòng)剪輯和生成預(yù)告片。四、分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）一家環(huán)保組織設(shè)計(jì)了一系列公益海報(bào)，旨在呼吁人們關(guān)注氣候變化。海報(bào)運(yùn)用了震撼的攝影圖片和簡潔有力的文字。請(qǐng)?zhí)接戇@些海報(bào)在引起公眾共鳴、傳播環(huán)保理念、推動(dòng)環(huán)保行動(dòng)方面的效果，以及設(shè)計(jì)手法對(duì)信息傳達(dá)的增強(qiáng)作用。2、（本題10分）研究一款個(gè)性化的婚禮請(qǐng)柬設(shè)計(jì)，剖析其如何結(jié)合新人的故事、喜好和婚禮