上海杉達學院《數字設計表現》2023-2024學年第二學期期末試卷

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頁上海杉達學院《數字設計表現》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(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、在計算機視覺的場景理解任務中，需要對圖像中的物體、關系和上下文進行綜合分析。假設要理解一個室內場景的布局和功能，以下哪種信息可能是最關鍵的？（）A.物體的形狀和顏色B.物體之間的空間位置關系C.圖像的亮度和對比度D.圖像的拍攝角度2、計算機視覺在文物保護和修復中具有潛在應用。假設要對一件受損的古代書畫進行數字化修復，以下關于計算機視覺在文物保護中的作用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過圖像增強和去噪技術改善書畫的視覺效果B.利用圖像匹配和拼接技術還原殘缺的部分C.計算機視覺技術能夠完全恢復文物的原始狀態(tài)，使其與未受損時一模一樣D.為文物修復專家提供輔助決策和參考依據3、當利用計算機視覺進行圖像語義分割任務，例如將圖像中的不同物體分割出來，以下哪種深度學習架構可能在分割精度和效率方面表現較好？（）A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是4、計算機視覺中的視頻理解任務包括對視頻內容的分析和解釋。假設要理解一段新聞視頻的主要內容和事件發(fā)展。以下關于視頻理解的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對視頻中的幀進行分類、目標檢測和跟蹤來實現視頻理解B.深度學習中的注意力機制可以幫助聚焦視頻中的關鍵信息，提高理解的準確性C.視頻理解只需要關注視覺信息，不需要考慮音頻和文字等其他模態(tài)的信息D.可以結合知識圖譜和語義理解技術，對視頻中的內容進行更深入的分析和解釋5、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設要分析一段視頻中物體的運動速度和方向。以下關于光流計算的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過比較連續(xù)幀之間的像素差異來計算光流B.光流計算能夠為視頻中的目標跟蹤和行為分析提供重要信息C.無論視頻的幀率和分辨率如何，光流計算都能準確地估計像素運動D.深度學習方法也被應用于光流計算，提高了計算的準確性和效率6、計算機視覺中的表情識別用于分析人臉的表情狀態(tài)。假設要在一個在線教育平臺中檢測學生的學習狀態(tài)。以下關于表情識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過提取面部肌肉的運動特征來判斷表情B.深度學習中的卷積神經網絡能夠自動學習表情的特征表示C.表情識別能夠準確區(qū)分細微的表情變化，如困惑和專注D.表情識別不受面部遮擋和光照變化的影響，始終能夠準確判斷7、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用可以提高生產效率和質量。假設要檢測生產線上產品的表面缺陷，以下關于工業(yè)檢測中的計算機視覺技術的描述，正確的是：（）A.傳統的機器視覺方法在檢測復雜的表面缺陷時比深度學習方法更可靠B.深度學習模型需要大量的有缺陷和無缺陷樣本進行訓練，才能準確檢測出各種缺陷C.工業(yè)檢測中的計算機視覺系統不需要考慮實時性和準確性的平衡D.產品的顏色和材質對表面缺陷檢測的結果沒有影響8、計算機視覺中的特征提取是非常關鍵的一步。以下關于特征提取方法的描述，不準確的是（）A.傳統的特征提取方法如SIFT（尺度不變特征變換）和HOG（方向梯度直方圖）在特定場景下仍然有效B.深度學習中的自動特征提取能夠學習到更具代表性和魯棒性的特征C.特征提取的好壞直接影響后續(xù)的圖像分類、目標檢測等任務的性能D.特征提取只關注圖像的局部信息，而忽略了全局信息9、在計算機視覺的圖像語義分割任務中，假設要處理具有多尺度特征的圖像，例如同時包含大物體和小物體的場景。以下關于處理多尺度特征的方法描述，正確的是：（）A.使用單一尺度的特征提取網絡可以應對多尺度問題，通過調整網絡參數即可B.采用多尺度輸入圖像，分別進行處理后再融合結果，能夠有效解決多尺度問題，但計算量大C.空洞卷積在處理多尺度特征時會引入大量的噪聲，降低分割精度D.圖像語義分割中多尺度問題無法解決，只能盡量避免處理這類圖像10、計算機視覺中的場景理解需要從圖像中推斷出物體之間的關系和場景的語義信息。假設要理解一張室內辦公室場景的圖像，包括家具的布局、人員的活動等。以下哪種方法在進行場景理解時最為有效？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于圖模型的場景表示C.基于深度學習的場景解析D.基于規(guī)則推理的方法11、當利用計算機視覺進行視頻監(jiān)控中的異常行為檢測，例如打架、盜竊等，以下哪種方法可能有助于準確識別異常行為？（）A.建立正常行為模型B.運動軌跡分析C.人群密度估計D.以上都是12、計算機視覺中的圖像增強旨在改善圖像的質量和視覺效果。假設一張低對比度、有噪聲的醫(yī)學圖像需要進行增強處理，以突出病變區(qū)域并減少噪聲的影響。以下哪種圖像增強技術最為適合？（）A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.銳化濾波13、當進行圖像的光流估計時，假設要計算圖像中像素的運動速度和方向。以下哪種光流估計算法在復雜場景下可能更準確？（）A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.隨機估計光流D.不進行光流估計，忽略像素的運動信息14、圖像分類是計算機視覺的基本任務之一。假設要對大量的動物圖像進行分類，將其分為貓、狗、兔子等類別。在進行圖像分類時，以下關于特征提取的描述，正確的是：（）A.手工設計的特征，如顏色直方圖、紋理特征等，總是比自動學習的特征更有效B.深度學習中的卷積神經網絡能夠自動學習到具有判別性的圖像特征，無需人工干預C.特征提取的好壞對圖像分類的結果影響不大，主要取決于分類器的性能D.為了提高分類準確率，應該盡可能多地提取圖像的各種特征，而不考慮特征的冗余性15、在計算機視覺中，圖像去霧是提高有霧圖像質量的技術。以下關于圖像去霧的描述，不準確的是（）A.圖像去霧可以基于物理模型或深度學習方法來實現B.深度學習方法在圖像去霧中能夠有效地恢復圖像的細節(jié)和顏色C.圖像去霧只對輕度有霧的圖像有效，對于濃霧圖像效果不佳D.圖像去霧可以提高圖像的清晰度和可視性，有助于后續(xù)的處理和分析16、計算機視覺在虛擬現實（VR）和增強現實（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，以下哪種技術常用于圖像的超分辨率重建的損失函數？（）A.L1損失B.L2損失C.感知損失D.以上都是18、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19、假設要構建一個能夠對衛(wèi)星圖像進行地物分類的計算機視覺系統，用于國土資源調查和環(huán)境監(jiān)測。由于衛(wèi)星圖像的分辨率較高且覆蓋范圍廣，以下哪種處理方式可能是必要的？（）A.圖像分塊處理B.多尺度分析C.特征選擇和降維D.以上都是20、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據庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像。這些圖像可能在內容、風格和主題上存在差異。為了提高檢索的效率和準確性，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.只對圖像的標簽進行文本匹配，忽略圖像內容C.隨機選擇數據庫中的圖像作為檢索結果D.不進行任何預處理，直接在原始圖像上進行檢索二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述計算機視覺在遠程教育中的應用。2、（本題5分）計算機視覺中如何協助地震救援和災害評估？3、（本題5分）解釋計算機視覺在能源領域中的設備監(jiān)測和故障診斷。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某企業(yè)的年度報告設計采用了創(chuàng)新的圖表和數據可視化方式，使復雜的信息易于理解。請分析其在數據呈現、圖表設計、頁面排版上的技巧，以及如何有效地傳達了企業(yè)的業(yè)績和發(fā)展戰(zhàn)略。2、（本題5分）一家兒童玩具品牌的包裝設計色彩鮮艷、形象可愛。請分析這種設計在吸引兒童注意力、激發(fā)購買欲望、保障產品安全展示方面的效果，以及如何符合兒童心理和認知特點。3、（本題5分）剖析某書店的主題活動宣傳海報設