安徽大學江淮學院《品牌形象設計》2021-2022學年第一學期期末試卷

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…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁安徽大學江淮學院《品牌形象設計》

2021-2022學年第一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30個小題，每小題1分，共30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，避免過度擬合類內差異和類間相似性D.忽略類內差異和類間相似性，依靠模型的自動適應能力2、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務。假設我們要開發(fā)一個能夠在交通場景中檢測車輛的系統(tǒng)。如果圖像中的車輛存在多種姿態(tài)、大小和光照條件的變化，以下哪種目標檢測算法可能更適合應對這種復雜情況？（）A.基于傳統(tǒng)特征的檢測算法，如HOG特征結合SVM分類器B.基于深度學習的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的檢測算法D.基于顏色特征的檢測算法3、計算機視覺中的人臉檢測和識別是熱門研究方向。假設要在一個大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫中進行快速準確的人臉識別，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.基于深度學習的方法D.基于主成分分析（PCA）的方法4、計算機視覺中的工業(yè)檢測任務需要檢測產品的缺陷和瑕疵。假設要在生產線上對一批電子產品的外觀進行檢測，要求快速準確地發(fā)現(xiàn)微小的缺陷。以下哪種工業(yè)檢測方法在處理這種高精度要求的任務時最為適用？（）A.機器視覺檢測B.人工目檢C.抽樣檢測D.基于統(tǒng)計的檢測5、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或對象。假設要對醫(yī)學影像中的腫瘤區(qū)域進行精確分割，以下關于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.手動分割是最準確的方法，不需要借助計算機算法B.基于閾值的圖像分割方法能夠適用于所有類型的醫(yī)學影像分割問題C.深度學習中的全卷積網絡（FCN）及其變體在醫(yī)學圖像分割中具有很大的潛力D.圖像分割的結果只取決于所使用的分割算法，與圖像的預處理無關6、在計算機視覺的醫(yī)學圖像分析中，輔助醫(yī)生進行疾病診斷。假設要通過分析CT圖像檢測腫瘤的位置和大小，以下關于醫(yī)學圖像計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.計算機視覺算法可以完全替代醫(yī)生的診斷，不需要醫(yī)生的進一步判斷B.不同患者的個體差異和掃描參數(shù)的變化對腫瘤檢測結果沒有影響C.結合醫(yī)生的先驗知識和計算機視覺技術能夠提高腫瘤檢測的準確性和可靠性D.醫(yī)學圖像中的噪聲和偽影對計算機視覺算法的性能沒有影響7、計算機視覺中的目標計數(shù)是估計圖像或視頻中目標的數(shù)量。假設要在一張人群圖像中準確計數(shù)人數(shù)，以下關于目標計數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于檢測的計數(shù)方法通過檢測每個個體來實現(xiàn)計數(shù)，對密集場景效果好B.基于回歸的計數(shù)方法直接預測目標數(shù)量，計算速度快但精度較低C.深度學習中的注意力機制在目標計數(shù)中沒有作用，不能提高計數(shù)準確性D.目標計數(shù)只需要考慮目標的外觀特征，不需要考慮圖像的上下文信息8、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用越來越廣泛。假設要檢測電子電路板上的微小缺陷，以下關于圖像采集設備的選擇，哪一項是最為關鍵的？（）A.選擇高分辨率的數(shù)碼相機，獲取清晰的圖像B.選用具有大景深的鏡頭，確保整個電路板都清晰成像C.采用高速攝像機，快速采集大量圖像D.選擇價格低廉的圖像采集設備，降低成本9、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容，還需要考慮幀之間的時間關系B.循環(huán)神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（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已經能夠完全理解復雜場景下的視頻內容，不存在任何挑戰(zhàn)10、計算機視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率。假設要將一張低分辨率的衛(wèi)星圖像重建為高分辨率圖像，以下關于模型訓練的挑戰(zhàn)，哪一項是最為突出的？（）A.缺乏足夠的高分辨率衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)用于訓練B.模型的訓練時間過長，難以在短時間內得到結果C.難以評估重建后的圖像質量，沒有明確的標準D.計算資源需求過大，普通計算機難以承受11、計算機視覺中的圖像語義分割需要為圖像中的每個像素分配類別標簽。假設要對一張城市街景圖像進行語義分割，包括道路、建筑物、車輛和行人等。以下哪種圖像語義分割方法在處理這種復雜場景時能夠提供更精細的分割結果？（）A.全卷積網絡（FCN）B.U-NetC.SegNetD.DeepLab12、在計算機視覺的目標識別任務中，除了識別目標的類別，還需要確定目標的位置和大小。假設我們要在一幅復雜的圖像中識別多個不同大小的物體，以下哪種目標識別算法能夠適應不同尺度的目標？（）A.基于滑動窗口的目標識別算法B.基于特征金字塔的目標識別算法C.基于注意力機制的目標識別算法D.基于模板匹配的目標識別算法13、計算機視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率和細節(jié)。假設要將一張低分辨率的老照片重建為高分辨率的清晰圖像，同時要保持圖像的自然度和真實性。以下哪種圖像超分辨率重建方法最為適合？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學習的方法D.基于學習字典的方法14、在計算機視覺的視頻分析中，假設要對一段監(jiān)控視頻中的異常行為進行檢測。以下關于特征提取的方法，哪一項是不太適合的？（）A.提取每一幀圖像的顏色、紋理等低級特征B.利用光流信息來捕捉物體的運動特征C.僅分析視頻的音頻信息，忽略圖像內容D.結合時空特征，同時考慮空間和時間維度的信息15、在計算機視覺的圖像壓縮任務中，需要在減少數(shù)據(jù)量的同時盡量保持圖像的質量。假設要對一組高清圖像進行壓縮，以節(jié)省存儲空間和傳輸帶寬，同時要求解壓后的圖像能夠滿足一定的視覺要求。以下哪種圖像壓縮算法在這種情況下效果較好？（）A.JPEG壓縮算法B.PNG壓縮算法C.WebP壓縮算法D.BPG壓縮算法16、在計算機視覺的目標識別任務中，假設目標物體被部分遮擋，以下哪種模型架構可能更有助于恢復被遮擋部分的信息？（）A.多層感知機（MLP）B.卷積神經網絡（CNN）C.循環(huán)神經網絡（RNN）D.注意力機制（AttentionMechanism）17、在計算機視覺的實際應用中，光照變化會對圖像的處理和分析產生影響。以下關于光照變化的描述，不正確的是（）A.光照變化可能導致圖像的亮度、對比度和顏色發(fā)生改變，增加了圖像處理的難度B.一些預處理技術，如直方圖均衡化，可以在一定程度上減輕光照變化的影響C.深度學習模型能夠自動適應各種光照變化，無需進行額外的處理D.光照變化對于目標檢測和跟蹤等任務的準確性可能會產生較大的影響18、在計算機視覺的人臉識別任務中，需要應對姿態(tài)、表情和光照等變化。假設要構建一個能夠在不同環(huán)境下準確識別人臉的系統(tǒng)，以下哪種人臉識別方法在處理這些變化時具有更高的準確性和魯棒性？（）A.基于特征點的人臉識別B.基于模板匹配的人臉識別C.基于深度學習的人臉識別D.基于幾何形狀的人臉識別19、計算機視覺中的姿態(tài)估計任務，確定物體在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，正確的是：（）A.基于幾何模型的姿態(tài)估計方法在復雜環(huán)境中總是能夠準確估計姿態(tài)B.深度學習中的端到端姿態(tài)估計網絡不需要對物體的結構和運動有先驗了解C.姿態(tài)估計的結果不受相機參數(shù)和拍攝角度的影響D.結合多種傳感器數(shù)據(jù)和深度學習的方法可以提高姿態(tài)估計的精度和魯棒性20、計算機視覺中的紋理分析用于描述圖像中重復出現(xiàn)的模式和結構。假設要對一塊布料的紋理進行分析，以判斷其材質和質量，同時布料可能存在褶皺和變形。以下哪種紋理分析方法在處理這種復雜情況時更為準確？（）A.統(tǒng)計紋理分析B.結構紋理分析C.基于模型的紋理分析D.基于深度學習的紋理分析21、假設要開發(fā)一個能夠在低光照條件下清晰拍攝并處理圖像的計算機視覺系統(tǒng)，以下哪種圖像增強方法可能有助于改善圖像質量？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.暗通道先驗去霧D.以上都是22、在計算機視覺的視覺跟蹤任務中，目標在運動過程中可能會發(fā)生形變、遮擋和光照變化等情況。為了提高跟蹤的穩(wěn)定性和準確性，以下哪種策略可能是有效的？（）A.模型更新機制B.多特征融合C.抗遮擋處理D.以上都是23、在計算機視覺的三維重建任務中，我們需要從多幅二維圖像中恢復物體的三維結構。假設我們只有少量的、視角有限的圖像，以下哪種重建方法可能面臨較大挑戰(zhàn)？（）A.基于立體視覺的重建方法B.基于運動恢復結構（StructurefromMotion）的方法C.利用激光掃描數(shù)據(jù)進行重建D.基于模型擬合的重建方法24、計算機視覺中的深度估計是計算場景中物體與相機的距離。假設我們要為一個增強現(xiàn)實應用估計場景的深度信息，以下哪種深度估計方法能夠在實時性和準確性之間取得較好的平衡？（）A.基于立體視覺的方法B.基于結構光的方法C.基于深度學習的單目深度估計方法D.基于飛行時間（ToF）原理的方法25、計算機視覺在體育賽事分析中的應用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見解。假設要分析一場足球比賽中球員的跑動軌跡和動作。以下關于計算機視覺在體育賽事中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過對視頻的分析，自動跟蹤球員的位置和運動軌跡B.能夠對球員的動作進行分類，如傳球、射門和防守C.計算機視覺在體育賽事分析中的結果可以直接作為裁判的判罰依據(jù)，無需人工復查D.可以結合多攝像頭的信息，獲取更全面和準確的比賽數(shù)據(jù)26、在計算機視覺的圖像生成任務中，除了生成新的圖像，還可以對已有圖像進行風格轉換。假設我們要將一張照片轉換為油畫風格，以下哪種方法能夠實現(xiàn)逼真的風格轉換效果？（）A.基于圖像濾波和變換的方法B.基于深度學習的風格遷移算法，如CycleGANC.基于圖像融合和合成的方法D.基于顏色映射和紋理合成的方法27、計算機視覺中的遙感圖像分析用于獲取地球表面的信息。假設要從衛(wèi)星遙感圖像中分析土地利用類型和植被覆蓋情況，同時要克服圖像的大尺度和復雜的地物分布。以下哪種遙感圖像分析方法最為有效？（）A.基于光譜特征的分析B.基于紋理特征的分析C.基于對象的圖像分析D.基于深度學習的分析28、在計算機視覺中，圖像分類是一項重要任務。假設我們要對大量的動物圖片進行分類，將其分為貓、狗、鳥等類別。以下關于圖像分類方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于深度學習的卷積神經網絡（CNN）在圖像分類任務中表現(xiàn)出色，能夠自動學習圖像的特征B.傳統(tǒng)的機器學習方法如支持向量機（SVM）在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時，性能通常不如深度學習方法C.圖像分類只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征，高層語義信息對分類結果影響不大D.為了提高分類準確率，可以使用數(shù)據(jù)增強技術，如旋轉、翻轉、裁剪等操作來擴充數(shù)據(jù)集29、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標。假設我們要跟蹤一個在人群中快速移動的人物，以下哪種目標跟蹤算法能夠更好地處理目標的外觀變化和遮擋情況？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于深度學習的跟蹤算法，如Siamese網絡D.基于均值漂移的跟蹤算法30、目標檢測是計算機視覺中的重要任務之一。假設要在一張城市街道的圖像中檢測出所有的行人和車輛，以下關于目標檢測算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)的圖像處理方法的目標檢測算法在復雜場景中表現(xiàn)優(yōu)于深度學習算法B.深度學習中的單階段目標檢測算法比兩階段算法速度快，但精度較低C.目標檢測算法只需要關注目標的位置，不需要考慮目標的類別D.目標檢測的準確率不受圖像質量、光照條件和目標大小變化的影響二、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）基于深度學習，實現(xiàn)對馬術比賽中騎手動作的規(guī)范檢測。2、（本題5分）通過圖像分割技術，將衛(wèi)星圖像中的海洋和陸地生物棲息地進行劃分。3、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同種類貝類的程序。4、（本題5分）利用目標檢測算法，在衛(wèi)星圖像中檢測建筑物。5、（本題5分）開發(fā)一個可以識別不同種類有蹄類動物的計算機視覺應用