長沙學(xué)院《色彩構(gòu)成》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______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、在計算機視覺的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從海量的圖像庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像特征表示的選擇，哪一項是需要重點考慮的？（）A.選擇具有高維度的特征向量，包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區(qū)分性的特征表示，提高檢索效率C.忽略特征的維度和區(qū)分性，隨機選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征，忽略形狀和紋理等特征2、計算機視覺中的無人駕駛技術(shù)是一個綜合性的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于無人駕駛中的計算機視覺的說法，不正確的是（）A.計算機視覺在無人駕駛中用于環(huán)境感知、目標(biāo)檢測、路徑規(guī)劃和障礙物避讓等任務(wù)B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)崟r準(zhǔn)確地識別道路標(biāo)志、車輛和行人等物體C.無人駕駛中的計算機視覺系統(tǒng)已經(jīng)非常成熟，能夠應(yīng)對各種復(fù)雜的交通場景D.惡劣天氣條件和光照變化等因素仍然是無人駕駛中計算機視覺面臨的挑戰(zhàn)3、計算機視覺中的場景文本識別旨在從圖像中識別出文字信息。假設(shè)要在一張街景圖像中識別出店鋪招牌上的文字。以下關(guān)于場景文本識別方法的描述，正確的是：（）A.基于光學(xué)字符識別（OCR）技術(shù)的方法對字體和排版的變化適應(yīng)性強，識別準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的端到端文本識別模型能夠處理彎曲和變形的文本，但對模糊文本效果不佳C.場景文本識別只需要關(guān)注文本的內(nèi)容，不需要考慮文本的位置和上下文信息D.所有的場景文本識別方法都能夠在復(fù)雜的自然場景中準(zhǔn)確無誤地識別出各種文字4、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5、視頻理解是計算機視覺中的一個具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。以下關(guān)于視頻理解的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內(nèi)容，還需要考慮幀之間的時間關(guān)系B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（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(nèi)容推薦等方面具有廣泛的應(yīng)用前景D.目前的視頻理解技術(shù)已經(jīng)能夠完全理解復(fù)雜場景下的視頻內(nèi)容，不存在任何挑戰(zhàn)6、計算機視覺在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用可以優(yōu)化交通流量和提高安全性。假設(shè)要通過計算機視覺監(jiān)測道路上的車輛擁堵情況。以下關(guān)于計算機視覺在智能交通中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過車輛檢測和計數(shù)來評估道路的擁堵程度B.能夠識別車輛的類型和行駛方向，為交通管理提供數(shù)據(jù)支持C.計算機視覺在智能交通中的應(yīng)用完全不受惡劣天氣和光照條件的影響D.可以與交通信號控制系統(tǒng)聯(lián)動，實現(xiàn)自適應(yīng)的交通信號配時7、計算機視覺中的全景圖像拼接是將多個視角的圖像組合成一個全景圖像。假設(shè)我們有一組用普通相機拍攝的場景照片，要拼接成一個無縫的全景圖，以下哪個步驟對于拼接的質(zhì)量影響最大？（）A.特征點提取和匹配B.圖像融合和過渡處理C.相機參數(shù)估計和校正D.圖像的裁剪和縮放8、在計算機視覺的圖像分類任務(wù)中，假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類別不平衡問題，某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下哪種方法可以緩解這種不平衡對分類模型的影響？（）A.對少數(shù)類進(jìn)行過采樣或?qū)Χ鄶?shù)類進(jìn)行欠采樣B.只使用多數(shù)類的樣本進(jìn)行訓(xùn)練C.不考慮類別不平衡，直接訓(xùn)練模型D.隨機選擇樣本進(jìn)行訓(xùn)練9、圖像去模糊是計算機視覺中的一個難題。假設(shè)一張圖像由于相機抖動而產(chǎn)生模糊，以下哪種去模糊方法可能需要對模糊核有較為準(zhǔn)確的估計？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的去模糊方法B.盲去卷積方法C.維納濾波去模糊方法D.均值濾波去模糊方法10、在計算機視覺的圖像去霧任務(wù)中，假設(shè)要去除一張有霧圖像中的霧氣，恢復(fù)清晰的場景。以下關(guān)于圖像去霧方法的描述，正確的是：（）A.基于物理模型的去霧方法需要準(zhǔn)確估計霧的濃度和傳播參數(shù)，否則效果不佳B.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法能夠自動學(xué)習(xí)霧的特征，但對濃霧的處理能力有限C.圖像去霧后，顏色和對比度會發(fā)生嚴(yán)重失真，影響視覺效果D.所有的圖像去霧方法都能夠在各種復(fù)雜的霧天條件下取得理想的效果11、計算機視覺在安防領(lǐng)域的應(yīng)用可以加強監(jiān)控和預(yù)警能力。假設(shè)要通過攝像頭實時監(jiān)測公共場所的異常行為，以下關(guān)于安防計算機視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.簡單的運動檢測算法就能準(zhǔn)確識別各種異常行為B.不考慮人群密度和環(huán)境背景對異常行為檢測的影響C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和行為分析模型可以提高異常行為檢測的準(zhǔn)確性和及時性D.安防領(lǐng)域的計算機視覺系統(tǒng)不需要考慮隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全問題12、計算機視覺在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用可以幫助監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況。假設(shè)要通過圖像分析判斷農(nóng)作物的病蟲害程度，以下關(guān)于農(nóng)業(yè)計算機視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠農(nóng)作物的顏色特征就能準(zhǔn)確判斷病蟲害的程度B.不同農(nóng)作物品種和生長階段對病蟲害判斷的影響不大C.結(jié)合圖像的紋理、形狀和顏色等多特征，可以更準(zhǔn)確地評估農(nóng)作物的健康狀況D.農(nóng)業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性對計算機視覺的應(yīng)用沒有挑戰(zhàn)13、對于視頻中的異常檢測任務(wù)，假設(shè)要在一段監(jiān)控視頻中檢測出異常事件，如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準(zhǔn)確檢測異常？（）A.建立正常行為模型，對比檢測異常B.只關(guān)注視頻中的顯著運動區(qū)域C.隨機判斷視頻中的幀是否異常D.不進(jìn)行異常檢測，直接忽略異常事件14、在計算機視覺的視頻理解任務(wù)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(jìn)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(luò)B.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)C.注意力機制D.以上都是15、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠?qū)πl(wèi)星圖像進(jìn)行地物分類的計算機視覺系統(tǒng)，用于國土資源調(diào)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16、當(dāng)處理低光照條件下拍攝的圖像時，為了增強圖像的亮度和對比度，同時減少噪聲，以下哪種圖像處理方法可能更合適？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.簡單地增加圖像的整體亮度值D.不進(jìn)行任何處理，保留低光照效果17、在計算機視覺的動作識別任務(wù)中，識別視頻中的人物動作。假設(shè)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(xué)習(xí)的方法，如3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠直接處理視頻數(shù)據(jù)，進(jìn)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(fù)雜的、個性化的動作無法準(zhǔn)確識別18、計算機視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見解。假設(shè)要分析一場足球比賽中球員的跑動軌跡和動作。以下關(guān)于計算機視覺在體育賽事中的描述，哪一項是不準(zhǔn)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?qū)η騿T的動作進(jìn)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(jié)果可以直接作為裁判的判罰依據(jù)，無需人工復(fù)查D.可以結(jié)合多攝像頭的信息，獲取更全面和準(zhǔn)確的比賽數(shù)據(jù)19、在計算機視覺領(lǐng)域中，當(dāng)需要對監(jiān)控視頻中的行人進(jìn)行實時檢測和跟蹤，以實現(xiàn)智能安防系統(tǒng)的功能時，以下哪種方法在處理復(fù)雜場景和多目標(biāo)跟蹤方面可能表現(xiàn)更為出色？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法C.基于特征匹配的跟蹤算法D.基于光流法的跟蹤算法20、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21、計算機視覺中的姿態(tài)估計是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關(guān)于姿態(tài)估計的說法，錯誤的是（）A.姿態(tài)估計可以通過單目相機、雙目相機或深度相機來實現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法在姿態(tài)估計任務(wù)中表現(xiàn)出了較高的精度C.姿態(tài)估計在機器人操作、增強現(xiàn)實等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價值D.姿態(tài)估計的結(jié)果總是非常精確，不受物體形狀和遮擋的影響22、計算機視覺中，以下哪種技術(shù)常用于圖像的超分辨率重建的損失函數(shù)？（）A.L1損失B.L2損失C.感知損失D.以上都是23、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)要對一個快速運動的物體進(jìn)行光流估計，同時場景中存在光照變化和噪聲干擾。在這種情況下，以下哪種光流計算方法能夠提供更準(zhǔn)確和穩(wěn)定的結(jié)果？（）A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法24、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的顯著目標(biāo)檢測中的高層語義信息利用？（）A.深度學(xué)習(xí)B.圖模型C.注意力機制D.以上都是25、計算機視覺中的視頻分析需要對連續(xù)的圖像幀進(jìn)行處理和理解。假設(shè)要分析一段監(jiān)控視頻中的人群行為，包括行走方向、聚集和分散等。以下哪種視頻分析技術(shù)在處理這種復(fù)雜的群體行為時最為有效？（）A.幀間差分法B.背景減除法C.光流法結(jié)合軌跡分析D.深度學(xué)習(xí)的行為識別模型二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）計算機視覺中如何進(jìn)行廣告效果評估？2、（本題5分）描述計算機視覺在旱災(zāi)監(jiān)測中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋計算機視覺中的多視圖幾何原理。4、（本題5分）計算機視覺中如何進(jìn)行婦女服務(wù)中的需求分析？三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以一款化妝品品牌的網(wǎng)站設(shè)計為例，分析其如何運用視覺元素展示產(chǎn)品和提供購物體驗。2、（本題5分）某家居品牌的產(chǎn)品目錄設(shè)計簡潔大方，產(chǎn)品圖片清晰，文字描述詳細(xì)。請研究產(chǎn)品目錄在展示產(chǎn)品系列、方便客戶選擇、建立品牌形象方面的作用，以及如何根據(jù)市場需求和流行趨勢進(jìn)行更新。3、（本題5分）剖析某電視劇的粉絲見面會活動海報設(shè)計，討論其如何通過視覺元素吸引粉絲參加見面會。4、