南京審計大學(xué)《展覽空間設(shè)計》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁南京審計大學(xué)《展覽空間設(shè)計》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務(wù)中，例如估計人體關(guān)節(jié)的位置和姿態(tài)，以下哪種方法可能在精度和實時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2、在計算機視覺的圖像風(fēng)格遷移任務(wù)中，假設(shè)要將一張照片轉(zhuǎn)換為具有特定藝術(shù)風(fēng)格的圖像，以下哪種技術(shù)可能對生成逼真的風(fēng)格效果起到關(guān)鍵作用？（）A.對抗生成網(wǎng)絡(luò)（GAN）B.自編碼器（Autoencoder）C.變分自編碼器（VAE）D.玻爾茲曼機（BoltzmannMachine）3、計算機視覺在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用有助于輔助醫(yī)生進行診斷和治療。假設(shè)要分析一張腦部CT圖像，以下關(guān)于醫(yī)學(xué)影像分析中的計算機視覺應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分割腦組織、檢測病變區(qū)域等方法，為醫(yī)生提供定量的分析結(jié)果B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)影像中的特征，輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)潛在的疾病C.計算機視覺在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用需要遵循嚴(yán)格的醫(yī)學(xué)倫理和法規(guī)D.計算機視覺系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的診斷，不需要醫(yī)生的進一步審查和判斷4、計算機視覺中的圖像分割任務(wù)旨在將圖像分割成不同的區(qū)域。假設(shè)要對一張風(fēng)景圖片進行分割，區(qū)分天空、陸地和水面。以下關(guān)于圖像分割方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.基于閾值的分割方法簡單快速，但對于復(fù)雜圖像效果不佳B.區(qū)域生長法從種子點開始，逐步合并相似的區(qū)域C.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）在圖像分割中表現(xiàn)出色，能夠生成精確的分割結(jié)果D.圖像分割的結(jié)果總是清晰明確，不存在模糊或錯誤的邊界5、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(guān)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(xué)習(xí)方法在圖像分割中取得了顯著的成果，如全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）C.圖像分割在醫(yī)學(xué)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(jié)果總是完美的，能夠準(zhǔn)確地將圖像中的所有物體都分割出來6、計算機視覺中的圖像修復(fù)是填補圖像中的缺失或損壞部分。假設(shè)我們有一張老照片，其中部分區(qū)域被損壞，需要進行修復(fù)。以下哪種圖像修復(fù)方法能夠生成自然、合理的內(nèi)容，與周圍區(qū)域融合良好？（）A.基于紋理合成的修復(fù)方法B.基于插值和填充的修復(fù)方法C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)網(wǎng)絡(luò)，如ContextEncoderD.基于圖像分解和重構(gòu)的修復(fù)方法7、在計算機視覺的場景理解任務(wù)中，需要理解整個圖像的語義信息。假設(shè)要分析一張城市街道的圖像中包含的物體和它們之間的關(guān)系，以下關(guān)于場景理解方法的描述，正確的是：（）A.單獨對圖像中的每個物體進行識別和分類就能實現(xiàn)場景理解B.忽略圖像中的上下文信息和空間布局對場景理解沒有影響C.利用深度學(xué)習(xí)中的語義分割和圖模型可以更好地理解場景的結(jié)構(gòu)和語義關(guān)系D.場景理解只適用于簡單的室內(nèi)場景，對于復(fù)雜的戶外場景無法處理8、在計算機視覺中，三維重建是從二維圖像恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于三維重建的敘述，不正確的是（）A.可以通過多視圖幾何、結(jié)構(gòu)光或深度學(xué)習(xí)方法進行三維重建B.三維重建在虛擬現(xiàn)實、文物保護和工業(yè)設(shè)計等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用C.三維重建的結(jié)果總是精確無誤的，能夠完全還原物體的真實三維結(jié)構(gòu)D.噪聲、遮擋和圖像質(zhì)量等因素會對三維重建的結(jié)果產(chǎn)生影響9、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設(shè)要在一個動態(tài)場景中準(zhǔn)確計算光流，以下哪種情況可能導(dǎo)致較大的誤差？（）A.物體的快速運動B.光照的劇烈變化C.圖像的低分辨率D.以上都有可能10、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。假設(shè)要檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷，以下關(guān)于工業(yè)檢測中的計算機視覺技術(shù)的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的機器視覺方法在檢測復(fù)雜的表面缺陷時比深度學(xué)習(xí)方法更可靠B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的有缺陷和無缺陷樣本進行訓(xùn)練，才能準(zhǔn)確檢測出各種缺陷C.工業(yè)檢測中的計算機視覺系統(tǒng)不需要考慮實時性和準(zhǔn)確性的平衡D.產(chǎn)品的顏色和材質(zhì)對表面缺陷檢測的結(jié)果沒有影響11、假設(shè)我們要開發(fā)一個計算機視覺系統(tǒng)，用于檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷。由于產(chǎn)品的種類繁多、缺陷類型復(fù)雜，以下哪種方法可能需要更多的計算資源和時間來訓(xùn)練模型？（）A.基于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的方法B.基于淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于模板匹配的方法12、計算機視覺是一門研究如何讓計算機從圖像或視頻中獲取信息和理解內(nèi)容的學(xué)科。在計算機視覺的應(yīng)用中，目標(biāo)檢測是一項重要任務(wù)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.目標(biāo)檢測能夠準(zhǔn)確識別圖像或視頻中特定類別的物體，并確定其位置和大小B.深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展極大地提高了目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性和效率C.目標(biāo)檢測只適用于靜態(tài)圖像，對于動態(tài)視頻的處理效果不佳D.目標(biāo)檢測在自動駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用13、在計算機視覺的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像。這些圖像可能在內(nèi)容、風(fēng)格和主題上存在差異。為了提高檢索的效率和準(zhǔn)確性，以下哪種方法通常被采用？（）A.基于全局特征的圖像表示和相似性度量B.只對圖像的標(biāo)簽進行文本匹配，忽略圖像內(nèi)容C.隨機選擇數(shù)據(jù)庫中的圖像作為檢索結(jié)果D.不進行任何預(yù)處理，直接在原始圖像上進行檢索14、圖像分類是計算機視覺的基礎(chǔ)任務(wù)之一。假設(shè)要對一組動物圖片進行分類，區(qū)分貓、狗、兔子等。以下關(guān)于圖像分類方法的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法，如支持向量機（SVM），也可以用于圖像分類任務(wù)B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類中取得了顯著的效果C.圖像分類只需要考慮圖像的內(nèi)容，不需要考慮圖像的拍攝角度和背景等因素D.可以通過數(shù)據(jù)增強技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、裁剪、翻轉(zhuǎn)等，增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性15、在計算機視覺的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要對細(xì)胞圖像進行精細(xì)分割。以下關(guān)于模型選擇的考慮因素，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.模型對細(xì)胞邊界的捕捉能力B.模型在小樣本數(shù)據(jù)上的泛化能力C.模型的訓(xùn)練時間和計算資源需求D.模型的知名度和在學(xué)術(shù)圈的引用次數(shù)16、在計算機視覺中，人臉檢測和識別是重要的應(yīng)用方向。以下關(guān)于人臉檢測和識別的說法，不正確的是（）A.人臉檢測旨在確定圖像或視頻中是否存在人臉，并定位人臉的位置B.人臉識別是在檢測到人臉的基礎(chǔ)上，對人臉的身份進行識別和驗證C.深度學(xué)習(xí)方法在人臉檢測和識別中取得了巨大的成功，但仍然存在一些挑戰(zhàn)，如光照變化和姿態(tài)變化D.人臉檢測和識別技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何錯誤率和安全隱患17、計算機視覺中的視頻目標(biāo)跟蹤中，假設(shè)目標(biāo)在跟蹤過程中發(fā)生了嚴(yán)重的形變。以下關(guān)于處理目標(biāo)形變的方法描述，正確的是：（）A.基于模板匹配的跟蹤方法能夠自適應(yīng)地處理目標(biāo)形變，保持跟蹤的準(zhǔn)確性B.特征點跟蹤方法對目標(biāo)形變不敏感，在這種情況下仍然能夠可靠跟蹤C.深度學(xué)習(xí)中的孿生網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)形變時容易丟失目標(biāo)，無法繼續(xù)跟蹤D.結(jié)合多種特征和模型更新策略可以提高對目標(biāo)形變的跟蹤魯棒性18、計算機視覺中的人臉檢測和識別是熱門研究方向。假設(shè)要在一個大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫中進行快速準(zhǔn)確的人臉識別，以下哪種特征提取方法可能更具優(yōu)勢？（）A.基于幾何特征的方法B.基于局部二值模式（LBP）的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于主成分分析（PCA）的方法19、在圖像分類任務(wù)中，深度學(xué)習(xí)模型取得了顯著的成果。假設(shè)要對一組包含不同動物的圖像進行分類，以下關(guān)于圖像分類模型的描述，正確的是：（）A.模型的層數(shù)越多，分類準(zhǔn)確率一定越高B.數(shù)據(jù)增強技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、裁剪等，對模型的性能提升沒有幫助C.結(jié)合多種特征提取方法和分類器，可以提高圖像分類的準(zhǔn)確性和魯棒性D.圖像分類模型不需要考慮圖像的空間信息，只關(guān)注像素值的統(tǒng)計特征20、當(dāng)進行視頻中的動作識別時，假設(shè)要分析一段運動員訓(xùn)練的視頻，識別出其中的各種動作，如跑步、跳躍和舉重等。視頻中的動作可能存在速度變化、遮擋和視角變化等問題。為了準(zhǔn)確識別這些動作，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵的？（）A.對每一幀圖像進行獨立的動作分類，然后綜合結(jié)果B.利用光流信息來捕捉視頻中的運動模式C.只關(guān)注視頻中的關(guān)鍵幀，忽略其他幀D.不考慮視頻的時序信息，將其視為一系列獨立的圖像21、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務(wù)中，假設(shè)要估計一個物體在三維空間中的姿態(tài)，例如估計一個機器人手臂的關(guān)節(jié)角度。以下哪種技術(shù)或方法可能被用于實現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.基于立體視覺的方法，通過多個相機的觀測B.利用深度學(xué)習(xí)模型直接預(yù)測姿態(tài)參數(shù)C.僅根據(jù)物體的外觀形狀進行估計D.隨機猜測物體的姿態(tài)22、對于視頻中的目標(biāo)跟蹤任務(wù)，假設(shè)目標(biāo)在視頻中經(jīng)歷了快速的外觀變化和嚴(yán)重的遮擋。以下哪種策略有助于保持跟蹤的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性？（）A.結(jié)合目標(biāo)的運動模型和外觀模型進行預(yù)測B.僅依賴目標(biāo)的初始外觀特征進行跟蹤C.當(dāng)出現(xiàn)遮擋時，停止跟蹤并等待目標(biāo)重新出現(xiàn)D.隨機調(diào)整跟蹤算法的參數(shù)23、計算機視覺在文物保護和修復(fù)中的應(yīng)用可以幫助記錄和分析文物的狀態(tài)。假設(shè)要對一件古老的雕塑進行數(shù)字化保存和修復(fù)建議。以下關(guān)于計算機視覺在文物保護中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過三維掃描技術(shù)獲取文物的精確形狀和表面細(xì)節(jié)B.能夠?qū)ξ奈锏念伾图y理進行分析，為修復(fù)提供參考C.計算機視覺可以完全替代人工的文物修復(fù)工作，保證修復(fù)的質(zhì)量和效果D.可以建立文物的數(shù)字檔案，方便后續(xù)的研究和展示24、在計算機視覺中，目標(biāo)檢測是一項重要任務(wù)。假設(shè)要在一張包含多種物體的圖像中準(zhǔn)確檢測出汽車的位置和類別。以下關(guān)于目標(biāo)檢測算法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于特征提取和分類器的方法在復(fù)雜場景下檢測效果優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的FasterR-CNN算法通過生成候選區(qū)域和分類回歸，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的目標(biāo)檢測C.目標(biāo)檢測算法只關(guān)注物體的外觀特征，不考慮物體之間的空間關(guān)系D.所有的目標(biāo)檢測算法對于小目標(biāo)的檢測都具有同樣出色的性能25、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠?qū)Ψb進行款式和顏色識別的計算機視覺系統(tǒng)，用于時尚推薦和庫存管理。在處理服裝圖像時，由于服裝的款式和顏色變化多樣，以下哪種特征表示方法可能更適合？（）A.手工設(shè)計的特征B.基于深度學(xué)習(xí)的自動特征C.顏色直方圖D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述圖像的多尺度分析方法。2、（本題5分）描述計算機視覺在地質(zhì)災(zāi)害救援中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋計算機視覺在太陽能發(fā)電中的作用。4、（本題5分）描述計算機視覺在海洋地質(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）解析某食品品牌的電商詳情頁設(shè)計，探討其在產(chǎn)品展示、信息傳達(dá)、用戶體驗方面的表現(xiàn)，以及如何提高轉(zhuǎn)化率。2、（本題5分）觀察某城市公共圖書館的兒童閱讀區(qū)改造設(shè)計，思考如何通過色彩、家具和裝飾元素打造適合兒童的閱讀空間。3、（本題5分）以某食品品牌的線下促銷活動物料設(shè)計為例，分析其促銷信息