徐州工程學院《版式設計》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頁徐州工程學院《版式設計》

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15個小題，每小題1分，共15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2、圖像壓縮是為了減少圖像的數據量，同時保持可接受的視覺質量。假設我們需要在網絡上傳輸大量的圖像，以下哪種圖像壓縮標準能夠在保證較高壓縮比的同時，提供較好的圖像質量？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP3、計算機視覺中的目標計數任務，例如統(tǒng)計圖像中物體的數量。假設要計算一張果園圖片中蘋果的數量，以下關于目標計數方法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)的圖像分割和對象識別方法可以準確快速地完成目標計數B.深度學習中的回歸模型不適合用于目標計數任務C.目標的大小、形狀和分布對計數結果沒有影響D.結合深度學習的密度估計方法能夠有效地實現目標計數4、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)，以下關于模型訓練數據的獲取，哪一項是比較困難的？（）A.從公開的數據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.利用合成數據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5、計算機視覺中的視覺注意力機制用于聚焦圖像中的重要區(qū)域。以下關于視覺注意力機制的說法，不正確的是（）A.視覺注意力機制可以根據圖像的特征和任務需求動態(tài)地選擇關注的區(qū)域B.注意力機制能夠提高模型的效率和性能，減少對無關信息的處理C.視覺注意力機制在圖像分類、目標檢測和圖像生成等任務中得到了廣泛應用D.視覺注意力機制的引入會增加模型的復雜度和計算量，降低模型的訓練速度6、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，持續(xù)跟蹤視頻中的特定目標。假設要跟蹤一個在人群中行走的人，以下關于目標跟蹤方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于濾波的方法，如卡爾曼濾波和粒子濾波，可以預測目標的位置和狀態(tài)B.基于深度學習的方法能夠學習目標的外觀特征，提高跟蹤的準確性和魯棒性C.目標跟蹤過程中，目標的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素不會對跟蹤結果產生影響D.結合多種特征和算法的融合跟蹤方法，可以綜合利用不同方法的優(yōu)勢，提高跟蹤性能7、計算機視覺在無人駕駛飛行器（UAV）中的應用可以實現自主導航和環(huán)境感知。假設一個UAV需要在復雜的環(huán)境中飛行并避開障礙物。以下關于計算機視覺在UAV中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過視覺傳感器獲取周圍環(huán)境的信息，包括地形、建筑物和其他障礙物B.能夠實時分析圖像，計算與障礙物的距離和相對速度，為飛行決策提供依據C.計算機視覺在UAV中的應用完全不需要與其他傳感器（如慣性測量單元）的數據融合D.可以利用深度學習算法進行端到端的飛行控制，實現自主飛行8、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9、計算機視覺中的紋理分析用于描述圖像中重復出現的模式和結構。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10、在計算機視覺的目標計數任務中，統(tǒng)計圖像或視頻中目標的數量。假設要統(tǒng)計一個果園中蘋果的數量，以下關于目標計數方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于圖像分割和對象識別的方法，先分割出每個蘋果，然后進行計數B.利用深度學習中的回歸模型直接預測蘋果的數量C.目標計數不受蘋果的大小、形狀和分布的影響，任何情況下都能準確計數D.結合多視角圖像或視頻序列可以提高目標計數的準確性11、假設要構建一個能夠識別人臉表情的計算機視覺系統(tǒng)，用于情感分析和人機交互?？紤]到表情的細微變化和個體差異，以下哪種模型架構可能更適合處理這種復雜的任務？（）A.多層感知機B.卷積神經網絡C.循環(huán)神經網絡D.生成對抗網絡12、計算機視覺中的行人重識別是在不同攝像頭拍攝的圖像或視頻中識別出特定的行人。以下關于行人重識別的敘述，不正確的是（）A.行人重識別需要提取具有判別性的行人特征，克服視角、光照和姿態(tài)的變化B.深度學習方法在行人重識別任務中取得了顯著的性能提升C.行人重識別在智能安防、視頻監(jiān)控和人員追蹤等領域有重要的應用D.行人重識別技術已經能夠在大規(guī)模數據集上達到100%的準確率13、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14、計算機視覺在醫(yī)學影像分析中的應用有助于輔助醫(yī)生進行診斷和治療。假設要分析一張腦部CT圖像，以下關于醫(yī)學影像分析中的計算機視覺應用的描述，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果B.深度學習模型能夠自動學習醫(yī)學影像中的特征，輔助醫(yī)生發(fā)現潛在的疾病C.計算機視覺在醫(yī)學影像分析中的應用需要遵循嚴格的醫(yī)學倫理和法規(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15、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務中，需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設要估計一個機器人手臂的姿態(tài)，以實現精確的控制和操作。以下哪種姿態(tài)估計方法在處理這種機械結構時準確性更高？（）A.基于模型的姿態(tài)估計B.基于深度學習的姿態(tài)估計C.基于視覺慣性里程計的姿態(tài)估計D.基于幾何約束的姿態(tài)估計二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋計算機視覺中目標檢測的概念和主要步驟。2、（本題5分）簡述計算機視覺在化妝品生產中的質量檢測。3、（本題5分）說明計算機視覺在知識產權服務中的綜合應用。4、（本題5分）說明計算機視覺在人體姿態(tài)估計中的應用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）設計一個系統(tǒng)，利用計算機視覺檢測公園內的垃圾是否及時清理。2、（本題5分）運用圖像識別算法，對不同類型的交通工具圖像進行分類和識別。3、（本題5分）利用圖像增強技術，提升水下拍攝圖像的清晰度和對比度。4、（本題5分）對舞蹈比賽的評分公正性進行基于計算機視覺的輔助評估。5、（本題5分）利用圖像增強技術，改善霧天交通監(jiān)控圖像的可視性。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某城市馬拉松比賽的宣傳海報以奔跑的人群和城市風景為主題。請分析海報在激發(fā)參賽熱情、宣傳城市形象、吸引贊助商方面的手法和成效，以及如何根據不同城市的特色進行設計。2、（本題10分）觀察某運動品牌的店鋪陳列設