南通大學(xué)杏林學(xué)院《字體創(chuàng)意》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024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15個小題，每小題2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、在計算機視覺的圖像檢索任務(wù)中，需要根據(jù)用戶提供的示例圖像從大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)庫中找到相似的圖像。假設(shè)要構(gòu)建一個高效的圖像搜索引擎，能夠快速準確地返回相關(guān)圖像。以下哪種圖像檢索方法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時性能更優(yōu)？（）A.基于內(nèi)容的圖像檢索B.基于文本標注的圖像檢索C.基于哈希編碼的圖像檢索D.基于深度學(xué)習(xí)特征的圖像檢索2、在計算機視覺的視頻目標跟蹤中，假設(shè)目標在視頻中被短暫遮擋。以下關(guān)于處理遮擋情況的方法，哪一項是不太有效的？（）A.利用目標在遮擋前的運動軌跡預(yù)測其位置B.完全放棄對被遮擋目標的跟蹤，等待其重新出現(xiàn)C.結(jié)合目標的外觀特征和運動信息進行跟蹤D.借助周圍背景和其他相關(guān)物體的信息輔助跟蹤3、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設(shè)要對醫(yī)學(xué)影像中的腫瘤區(qū)域進行精確分割，以下關(guān)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(xué)影像分割問題C.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）及其變體在醫(yī)學(xué)圖像分割中具有很大的潛力D.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的分割算法，與圖像的預(yù)處理無關(guān)4、在計算機視覺中，目標檢測是一項關(guān)鍵任務(wù)。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在復(fù)雜的城市交通場景中準確檢測出各種車輛類型的系統(tǒng)，需要考慮車輛的不同尺寸、形狀和姿態(tài)，以及光照、陰影和遮擋等因素的影響。以下哪種目標檢測算法在處理這種復(fù)雜場景時具有較好的性能和魯棒性？（）A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO5、在計算機視覺的遙感圖像分析中，假設(shè)要從衛(wèi)星遙感圖像中提取土地利用信息，以下哪種技術(shù)可能對區(qū)分不同類型的土地覆蓋有幫助？（）A.高光譜分析B.紋理分析C.形狀分析D.以上都有可能6、計算機視覺中的圖像修復(fù)是填補圖像中的缺失或損壞部分。假設(shè)我們有一張老照片，其中部分區(qū)域被損壞，需要進行修復(fù)。以下哪種圖像修復(fù)方法能夠生成自然、合理的內(nèi)容，與周圍區(qū)域融合良好？（）A.基于紋理合成的修復(fù)方法B.基于插值和填充的修復(fù)方法C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)網(wǎng)絡(luò)，如ContextEncoderD.基于圖像分解和重構(gòu)的修復(fù)方法7、在計算機視覺領(lǐng)域中，當需要對監(jiān)控視頻中的行人進行實時檢測和跟蹤，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8、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9、計算機視覺中的動作識別是對視頻中人物或物體的動作進行分類和理解。假設(shè)要識別一段舞蹈視頻中的各種舞蹈動作，同時要考慮動作的速度、幅度和風格的變化。以下哪種動作識別方法在處理這種復(fù)雜的動作模式時表現(xiàn)更好？（）A.基于手工特征的動作識別B.基于時空興趣點的動作識別C.基于深度學(xué)習(xí)的時空卷積網(wǎng)絡(luò)D.基于隱馬爾可夫模型的動作識別10、計算機視覺中的表情識別旨在識別圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要在一個情感分析系統(tǒng)中準確識別表情，以下關(guān)于表情識別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的表情識別方法對表情的細微變化不敏感，識別準確率低B.基于紋理特征的表情識別方法能夠很好地捕捉表情的局部特征，但容易受到光照影響C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在表情識別中能夠?qū)W習(xí)到全局和局部的特征，但對大規(guī)模數(shù)據(jù)集依賴嚴重D.表情識別系統(tǒng)只適用于正面清晰的人臉表情，對于側(cè)臉和遮擋的表情無法識別11、在一個基于計算機視覺的機器人導(dǎo)航系統(tǒng)中，需要根據(jù)環(huán)境圖像來規(guī)劃機器人的路徑。以下哪種視覺導(dǎo)航方法可能更適合復(fù)雜動態(tài)環(huán)境？（）A.基于地圖的導(dǎo)航B.基于視覺里程計的導(dǎo)航C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端導(dǎo)航D.以上都是12、在計算機視覺的圖像生成任務(wù)中，假設(shè)要生成具有真實感的自然圖像。以下關(guān)于圖像生成方法的描述，正確的是：（）A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）能夠生成逼真的圖像，但訓(xùn)練過程不穩(wěn)定，容易模式崩潰B.變分自編碼器（VAE）生成的圖像多樣性好，但真實感不如GAN生成的圖像C.自回歸模型在圖像生成中效率高，能夠快速生成高質(zhì)量的圖像D.所有的圖像生成方法都能夠生成與真實世界完全一致的圖像13、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)要檢測電子電路板上的微小缺陷，以下關(guān)于圖像采集設(shè)備的選擇，哪一項是最為關(guān)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(shè)備，降低成本14、在計算機視覺的圖像超分辨率任務(wù)中，假設(shè)要將一張低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像。以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的方法簡單快速，但恢復(fù)出的圖像細節(jié)不夠清晰B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠生成逼真的高分辨率圖像，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計算資源C.圖像超分辨率技術(shù)可以無限制地提高圖像的分辨率，不受硬件限制D.所有的圖像超分辨率方法都能夠完全恢復(fù)出原始高分辨率圖像的所有信息15、視頻分析是計算機視覺的一個重要領(lǐng)域。假設(shè)要對一段監(jiān)控視頻中的行為進行分析和理解，以下關(guān)于視頻分析方法的描述，正確的是：（）A.直接將視頻中的每一幀圖像作為獨立的圖像進行處理，就能準確分析視頻中的行為B.考慮視頻的時序信息和幀間的相關(guān)性對于理解復(fù)雜的行為非常重要C.視頻分析只適用于簡單的動作識別，對于復(fù)雜的多人物交互行為無法處理D.視頻的分辨率和幀率對視頻分析的結(jié)果沒有影響二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述計算機視覺在紡織業(yè)中的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋計算機視覺在能源領(lǐng)域中的設(shè)備監(jiān)測和故障診斷。3、（本題5分）計算機視覺中如何利用強化學(xué)習(xí)進行目標搜索？三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）設(shè)計一個基于計算機視覺的虹膜識別系統(tǒng)。2、（本題5分）對電影中的特效場景進行視覺效果評估和優(yōu)化建議。3、（本題5分）通過計算機視覺，對不同類型的皮影作品進行分類。4、（本題5分）通過圖像分割技術(shù)，將衛(wèi)星圖像中的海洋和陸地生物棲息地進行劃分。5、（本題5分）運用圖像識別算法，對不同類型的鞋子品牌和款式進行分類和識別。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）某科技展會的展位設(shè)計充滿未來感，展示設(shè)備先進，互動體驗豐富。請剖析此展位設(shè)計如何吸引參觀者，如何展示企業(yè)的科技實力，以及在提升品牌