曲阜師范大學《展示空間設計》2023-2024學年第二學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁曲阜師范大學《展示空間設計》

2023-2024學年第二學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、計算機視覺中的目標重識別任務旨在在不同的攝像頭視角中識別出同一目標。假設要在一個大型商場的多個攝像頭中尋找一個特定的人物。以下關(guān)于目標重識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過提取目標的特征，如顏色、形狀和紋理，來進行重識別B.深度學習中的特征學習方法能夠提高目標重識別的準確率C.目標重識別不受攝像頭視角、光照和人物姿態(tài)變化的影響D.可以通過建立目標的特征庫，快速在多個攝像頭中進行匹配和搜索2、計算機視覺中的表情識別旨在判斷圖像或視頻中人物的表情。假設要開發(fā)一個用于在線教育的表情識別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情特征的提取，哪一項是需要重點關(guān)注的？（）A.提取面部肌肉的細微運動作為特征B.僅考慮眼睛和嘴巴的形狀變化C.忽略面部的整體輪廓，只關(guān)注局部特征D.不進行任何特征提取，直接使用原始圖像進行分類3、在一個基于計算機視覺的機器人導航系統(tǒng)中，需要根據(jù)環(huán)境圖像來規(guī)劃機器人的路徑。以下哪種視覺導航方法可能更適合復雜動態(tài)環(huán)境？（）A.基于地圖的導航B.基于視覺里程計的導航C.基于深度學習的端到端導航D.以上都是4、在計算機視覺的圖像去噪任務中，假設要去除一張受到嚴重噪聲污染的圖像中的噪聲，同時盡可能保留圖像的細節(jié)和邊緣信息。以下哪種去噪方法可能更適合？（）A.中值濾波，用鄰域中值代替像素值B.均值濾波，用鄰域平均值代替像素值C.基于深度學習的圖像去噪模型，如DnCNND.不進行任何去噪處理，保留原始噪聲圖像5、在計算機視覺中，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.深度學習方法能夠?qū)W習視頻的語義信息，生成更有代表性的摘要C.視頻摘要生成在視頻瀏覽、檢索和存儲等方面具有實用價值D.視頻摘要生成能夠完全準確地反映視頻的所有重要內(nèi)容，沒有任何信息丟失6、對于視頻中的目標跟蹤任務，假設目標在視頻中經(jīng)歷了快速的外觀變化和嚴重的遮擋。以下哪種策略有助于保持跟蹤的準確性和穩(wěn)定性？（）A.結(jié)合目標的運動模型和外觀模型進行預測B.僅依賴目標的初始外觀特征進行跟蹤C.當出現(xiàn)遮擋時，停止跟蹤并等待目標重新出現(xiàn)D.隨機調(diào)整跟蹤算法的參數(shù)7、在計算機視覺的人臉識別任務中，假設要在一個大型數(shù)據(jù)庫中快速準確地識別出特定人物的面部。數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像可能存在表情、光照和姿態(tài)的變化。為了提高人臉識別的性能，以下哪種方法是常用且有效的？（）A.提取人臉的全局特征，如整體形狀和輪廓B.僅關(guān)注人臉的局部特征，如眼睛和嘴巴C.使用多模態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合人臉的紋理和深度信息D.隨機選擇人臉特征進行匹配8、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(guān)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9、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10、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(guān)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11、在計算機視覺的圖像生成任務中，假設要生成具有真實感的自然圖像。以下關(guān)于圖像生成方法的描述，正確的是：（）A.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）能夠生成逼真的圖像，但訓練過程不穩(wěn)定，容易模式崩潰B.變分自編碼器（VAE）生成的圖像多樣性好，但真實感不如GAN生成的圖像C.自回歸模型在圖像生成中效率高，能夠快速生成高質(zhì)量的圖像D.所有的圖像生成方法都能夠生成與真實世界完全一致的圖像12、在計算機視覺的圖像風格遷移任務中，將一張圖像的風格應用到另一張圖像上。假設要將一幅油畫的風格遷移到一張照片上，以下關(guān)于圖像風格遷移方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征提取和風格轉(zhuǎn)換的方法能夠?qū)崿F(xiàn)自然逼真的風格遷移B.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）在風格遷移中無法生成多樣化的風格效果C.圖像的內(nèi)容和風格可以完全獨立地進行處理，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格遷移的質(zhì)量13、當進行圖像的目標計數(shù)任務時，假設要統(tǒng)計一張圖像中某種物體的數(shù)量，例如統(tǒng)計羊群中的羊的數(shù)量。以下哪種方法可能更準確地完成計數(shù)任務？（）A.基于深度學習的目標計數(shù)模型B.手動逐個計數(shù)C.估計圖像中物體的平均大小，然后計算總面積來推算數(shù)量D.隨機猜測物體的數(shù)量14、在計算機視覺的發(fā)展中，模型的可解釋性是一個重要的研究方向。以下關(guān)于模型可解釋性的描述，不準確的是（）A.模型可解釋性旨在理解模型是如何做出決策和生成輸出的B.可解釋性對于建立用戶對模型的信任和確保模型的公正性具有重要意義C.一些可視化技術(shù)，如特征圖可視化和類激活映射，可以幫助解釋模型的決策過程D.目前的計算機視覺模型都具有良好的可解釋性，能夠清晰地解釋其決策依據(jù)15、在計算機視覺的圖像超分辨率重建中，假設我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像，同時保持圖像的細節(jié)和紋理。以下哪種深度學習架構(gòu)可能在這方面表現(xiàn)較好？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）C.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）D.自動編碼器（Autoencoder）16、在計算機視覺的圖像增強任務中，假設要提高一張低光照圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像增強方法的描述，正確的是：（）A.直方圖均衡化能夠均勻分布圖像的灰度級，但可能會導致細節(jié)丟失B.基于濾波的方法可以有效地去除噪聲，但同時也會模糊圖像的邊緣C.伽馬校正只適用于校正過亮的圖像，對于低光照圖像效果不佳D.所有的圖像增強方法都能夠在不引入任何失真的情況下提高圖像質(zhì)量17、在計算機視覺的人物姿態(tài)估計任務中，需要確定圖像中人物的關(guān)節(jié)位置和姿態(tài)。假設要開發(fā)一個用于健身應用的姿態(tài)估計系統(tǒng)，以下關(guān)于模型訓練數(shù)據(jù)的獲取，哪一項是比較困難的？（）A.從公開的數(shù)據(jù)集獲取大量的人物姿態(tài)圖像B.自己拍攝不同人群在各種健身動作下的圖像C.利用合成數(shù)據(jù)生成多樣化的人物姿態(tài)樣本D.從社交媒體上收集用戶分享的健身照片18、目標檢測是計算機視覺中的常見任務，例如在監(jiān)控視頻中檢測行人或車輛。假設我們要開發(fā)一個目標檢測系統(tǒng)，以下關(guān)于目標檢測算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于區(qū)域建議的方法，如R-CNN系列算法，通過生成候選區(qū)域并對其進行分類和定位來實現(xiàn)目標檢測B.一階段目標檢測算法，如YOLO和SSD，直接在圖像上進行目標的分類和定位，速度相對較快C.目標檢測算法的性能通常用準確率、召回率和平均精度均值（mAP）等指標來評估D.目標檢測算法的精度和速度是相互獨立的，提高精度不會影響速度，反之亦然19、在計算機視覺的視頻理解任務中，例如理解一段體育比賽視頻中的精彩瞬間和戰(zhàn)術(shù)，需要對視頻中的時空信息進行有效建模。以下哪種方法在時空建模方面可能具有優(yōu)勢？（）A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡B.長短時記憶網(wǎng)絡C.注意力機制D.以上都是20、在計算機視覺的表情識別任務中，判斷圖像或視頻中人物的表情。假設要開發(fā)一個用于在線教育的表情識別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情識別方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析面部肌肉的運動和特征點的變化來識別表情B.深度學習模型能夠?qū)W習不同表情的模式和特征，實現(xiàn)準確的表情分類C.表情識別系統(tǒng)需要考慮光照、頭部姿態(tài)和遮擋等因素的影響D.表情識別可以準確地識別出所有細微和復雜的表情，不受個體差異和文化背景的影響二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述計算機視覺中的語義分割與實例分割的區(qū)別。2、（本題5分）解釋計算機視覺中的光流計算方法和應用。3、（本題5分）說明計算機視覺在金融行業(yè)中的身份驗證和欺詐檢測。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解讀某體育賽事的官方攝影作品設計，分析其如何通過視覺效果展示賽事精彩瞬間和運動員風采。2、（本題5分）某城市的公共交通系統(tǒng)進行了標識系統(tǒng)的重新設計，新的標識更加清晰、易懂和具有辨識度。請分析其在符號設計、色彩選擇、信息層級構(gòu)建方面的改進，以及如何提高了市民出行的便利性和安全性。3、（本題5分）一家健身房的會員卡設計體現(xiàn)不同級別會員的權(quán)益。請?zhí)接憰T卡設計在卡面顏色、級別標識、權(quán)益說明上的特點，以及如何激勵會員升級。4、（本題5分）以可口可樂的