江西軟件職業(yè)技術(shù)大學(xué)《品牌整合設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁江西軟件職業(yè)技術(shù)大學(xué)

《品牌整合設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)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、計算機視覺中的光流估計是計算圖像中像素的運動信息。以下關(guān)于光流估計的敘述，不正確的是（）A.光流估計可以用于視頻中的運動分析、目標(biāo)跟蹤和動作識別等任務(wù)B.基于深度學(xué)習(xí)的光流估計方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估計只對勻速運動的物體有效，對于復(fù)雜的非勻速運動估計不準(zhǔn)確D.光流估計的結(jié)果可以為后續(xù)的計算機視覺任務(wù)提供重要的運動線索2、在計算機視覺的應(yīng)用于自動駕駛領(lǐng)域，需要實時檢測道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線。假設(shè)車輛在高速行駛中，以下哪種技術(shù)能夠快速準(zhǔn)確地檢測到各種交通標(biāo)志，并且對光照變化和遮擋具有較強的魯棒性？（）A.基于顏色和形狀特征的檢測方法B.基于深度學(xué)習(xí)的檢測方法，結(jié)合多尺度特征C.基于邊緣檢測和形態(tài)學(xué)操作的方法D.基于模板匹配和特征點匹配的方法3、在計算機視覺的圖像風(fēng)格遷移任務(wù)中，將一張圖像的風(fēng)格應(yīng)用到另一張圖像上。假設(shè)要將一幅油畫的風(fēng)格遷移到一張照片上，以下關(guān)于圖像風(fēng)格遷移方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征提取和風(fēng)格轉(zhuǎn)換的方法能夠?qū)崿F(xiàn)自然逼真的風(fēng)格遷移B.深度學(xué)習(xí)中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在風(fēng)格遷移中無法生成多樣化的風(fēng)格效果C.圖像的內(nèi)容和風(fēng)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(fēng)格遷移的質(zhì)量4、在計算機視覺的立體視覺任務(wù)中，通過兩個或多個相機獲取的圖像來計算深度信息。以下哪種立體匹配算法在精度和效率方面可能表現(xiàn)較好？（）A.基于區(qū)域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度學(xué)習(xí)的匹配算法D.以上都是5、計算機視覺在自動駕駛領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動駕駛汽車需要識別道路上的交通標(biāo)志，以下關(guān)于自動駕駛中的計算機視覺應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.多攝像頭融合可以提供更全面的道路信息，提高交通標(biāo)志識別的準(zhǔn)確性B.深度學(xué)習(xí)模型可以實時處理攝像頭采集的圖像，快速準(zhǔn)確地識別交通標(biāo)志C.除了交通標(biāo)志識別，計算機視覺還可以用于車道檢測、行人檢測和障礙物檢測等任務(wù)D.自動駕駛中的計算機視覺系統(tǒng)完全不需要其他傳感器（如雷達、激光雷達）的輔助，僅依靠圖像信息就能實現(xiàn)安全可靠的駕駛6、計算機視覺中的醫(yī)學(xué)圖像分析對于疾病的診斷和治療具有重要意義。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以對X光、CT、MRI等醫(yī)學(xué)圖像進行病灶檢測、器官分割和疾病分類B.深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像分析中取得了顯著的成果，但也面臨數(shù)據(jù)標(biāo)注困難和模型泛化能力不足的問題C.醫(yī)學(xué)圖像分析需要遵循嚴(yán)格的醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和倫理規(guī)范，確保結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性D.醫(yī)學(xué)圖像分析完全依賴于計算機視覺技術(shù)，醫(yī)生的經(jīng)驗和專業(yè)知識不再重要7、計算機視覺中的行人重識別任務(wù)是在不同攝像頭中識別出特定的行人。假設(shè)要在一個大型火車站中尋找一個走失的兒童。以下關(guān)于行人重識別的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以利用行人的服裝顏色、款式和攜帶物品等特征進行重識別B.深度學(xué)習(xí)中的度量學(xué)習(xí)方法可以學(xué)習(xí)行人的特征表示，提高重識別的準(zhǔn)確率C.行人重識別不受行人姿態(tài)變化和攝像頭視角差異的影響D.可以通過構(gòu)建大規(guī)模的行人數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，提升模型的泛化能力8、在計算機視覺中，特征提取是非常關(guān)鍵的一步。假設(shè)我們要從圖像中提取有意義的特征，用于后續(xù)的處理和分析，以下關(guān)于特征提取方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.SIFT（尺度不變特征變換）和SURF（加速穩(wěn)健特征）是常用的局部特征描述子，對圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和光照變化具有一定的不變性B.HOG（方向梯度直方圖）特征通過計算圖像局部區(qū)域的梯度方向分布來描述圖像，常用于行人檢測C.深度學(xué)習(xí)中的自動特征提取，例如通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到的特征，比手工設(shè)計的特征更具有代表性和判別力D.特征提取的結(jié)果對后續(xù)的圖像處理任務(wù)影響不大，不同的特征提取方法可以得到相似的處理效果9、計算機視覺在自動駕駛領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，需要識別各種交通標(biāo)志、車輛和行人。以下關(guān)于自動駕駛中計算機視覺的描述，哪一項是不正確的？（）A.計算機視覺可以通過攝像頭實時獲取道路信息，為車輛的決策和控制提供依據(jù)B.它能夠準(zhǔn)確識別不同光照和天氣條件下的交通對象，不受任何干擾C.深度學(xué)習(xí)算法在自動駕駛的計算機視覺中被廣泛應(yīng)用，用于目標(biāo)檢測和語義分割D.計算機視覺需要與其他傳感器（如雷達、激光雷達）的數(shù)據(jù)融合，以提高感知的可靠性10、在計算機視覺中，深度估計是確定場景中物體距離相機的距離。以下關(guān)于深度估計的說法，錯誤的是（）A.可以通過立體視覺、結(jié)構(gòu)光或飛行時間等技術(shù)來獲取深度信息B.深度學(xué)習(xí)方法在單目深度估計中取得了顯著進展C.深度估計對于三維重建、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等應(yīng)用具有重要意義D.深度估計的結(jié)果總是非常精確，不需要進行后處理和優(yōu)化11、在計算機視覺的行人重識別任務(wù)中，需要在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人。假設(shè)我們要在一個大型商場的監(jiān)控系統(tǒng)中實現(xiàn)行人重識別，以下哪種特征和模型能夠提高識別的準(zhǔn)確率和跨攝像頭的泛化能力？（）A.基于顏色和紋理的特征B.基于深度學(xué)習(xí)的全局特征和度量學(xué)習(xí)C.基于形狀和輪廓的特征D.基于步態(tài)和姿勢的特征12、在進行計算機視覺的三維重建時，需要從多個視角的圖像中恢復(fù)物體的三維形狀和結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對一個復(fù)雜的古建筑進行三維重建，圖像采集存在視角偏差和部分遮擋。以下哪種三維重建方法在處理這種不完整和有噪聲的數(shù)據(jù)時效果較好？（）A.基于立體視覺的重建B.基于運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）的重建C.基于激光掃描的重建D.基于深度學(xué)習(xí)的重建13、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14、計算機視覺在自動駕駛領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)車輛需要根據(jù)攝像頭采集的圖像來識別道路上的交通標(biāo)志，并且要在不同天氣和光照條件下都能準(zhǔn)確識別。以下哪種方法可能有助于提高交通標(biāo)志識別的魯棒性？（）A.使用多個不同類型的攝像頭獲取圖像B.僅依賴顏色特征進行識別C.采用簡單的線性分類器進行標(biāo)志分類D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的交通標(biāo)志種類15、在計算機視覺中，圖像生成是創(chuàng)建新的圖像內(nèi)容。以下關(guān)于圖像生成的說法，錯誤的是（）A.可以通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、變分自編碼器（VAE）等模型進行圖像生成B.圖像生成可以用于藝術(shù)創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強和虛擬場景構(gòu)建等任務(wù)C.生成的圖像質(zhì)量和真實性在不斷提高，但仍然存在一些缺陷和不完美之處D.圖像生成可以完全根據(jù)用戶的任意想象生成任何內(nèi)容，不受任何限制二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述計算機視覺在化妝品生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測。2、（本題5分）描述計算機視覺在海岸帶監(jiān)測中的應(yīng)用。3、（本題5分）描述計算機視覺在海洋氣象預(yù)報中的應(yīng)用。4、（本題5分）解釋計算機視覺在車載導(dǎo)航中的作用。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）基于深度學(xué)習(xí)，實現(xiàn)對排球比賽中球的落點的檢測。2、（本題5分）運用圖像識別技術(shù)，檢測火車站安檢口的危險物品。3、（本題5分）使用目標(biāo)跟蹤算法，跟蹤舞臺劇中道具的移動軌跡。4、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同種類食草動物的程序。5、（本題5分）運用深度學(xué)習(xí)模型，對古代建筑的風(fēng)格和年代進行鑒定。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）觀察某健身房的器材使用說明設(shè)計，分析其如何通過簡潔的圖示、文字說明、安全提示等指導(dǎo)用戶正確使用健身器材。2、（本題10分）一款化妝品的試用裝包裝設(shè)計小巧精致。