上海外國語大學賢達經濟人文學院《文字與版式》2023-2024學年第一學期期末試卷

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《文字與版式》2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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、計算機視覺中的特征提取是非常關鍵的一步。以下關于特征提取方法的描述，不準確的是（）A.傳統(tǒng)的特征提取方法如SIFT（尺度不變特征變換）和HOG（方向梯度直方圖）在特定場景下仍然有效B.深度學習中的自動特征提取能夠學習到更具代表性和魯棒性的特征C.特征提取的好壞直接影響后續(xù)的圖像分類、目標檢測等任務的性能D.特征提取只關注圖像的局部信息，而忽略了全局信息2、計算機視覺在無人駕駛中的應用需要應對各種復雜的環(huán)境和情況。假設無人駕駛汽車要在惡劣天氣下行駛，以下關于計算機視覺在無人駕駛中的挑戰(zhàn)的描述，哪一項是不正確的？（）A.惡劣天氣會影響圖像的質量和清晰度，增加目標檢測和識別的難度B.計算機視覺系統(tǒng)需要與其他傳感器（如雷達和超聲波傳感器）融合，以提高在惡劣天氣下的感知能力C.深度學習模型在惡劣天氣條件下的性能會顯著下降，無法正常工作D.針對惡劣天氣，可以通過數(shù)據(jù)增強和模型優(yōu)化等方法提高計算機視覺系統(tǒng)的魯棒性3、計算機視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲，恢復清晰的圖像。假設要處理一張受到嚴重噪聲污染的天文圖像，以下關于去噪算法的選擇，哪一項是需要謹慎考慮的？（）A.選擇基于濾波的去噪算法，如中值濾波B.采用基于深度學習的去噪算法，如自編碼器C.只考慮去噪效果，不關心圖像細節(jié)的保留D.根據(jù)噪聲的類型和強度選擇合適的去噪算法4、在計算機視覺的圖像檢索任務中，需要根據(jù)用戶提供的查詢圖像找到相似的圖像。假設我們有一個大型的圖像數(shù)據(jù)庫，以下哪種圖像表示方法能夠提高圖像檢索的效率和準確性？（）A.基于全局特征的圖像表示B.基于局部特征的圖像表示C.基于深度學習的圖像嵌入表示D.基于顏色直方圖的圖像表示5、在計算機視覺的圖像風格遷移任務中，將一張圖像的風格應用到另一張圖像上。假設要將一幅油畫的風格遷移到一張照片上，以下關于圖像風格遷移方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征提取和風格轉換的方法能夠實現(xiàn)自然逼真的風格遷移B.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）在風格遷移中無法生成多樣化的風格效果C.圖像的內容和風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格遷移的質量6、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7、計算機視覺中的姿態(tài)估計任務是估計人體或物體在三維空間中的姿態(tài)。假設要估計一個人體模特的姿態(tài)。以下關于姿態(tài)估計的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過關鍵點檢測和關節(jié)角度計算來估計人體姿態(tài)B.深度學習中的卷積神經網(wǎng)絡可以直接預測人體姿態(tài)的參數(shù)C.姿態(tài)估計在虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等應用中具有重要作用D.姿態(tài)估計的結果總是非常準確，不受人體遮擋和復雜動作的影響8、當利用計算機視覺進行圖像檢索任務，例如在海量圖像庫中查找相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對檢索效果產生重要影響？（）A.全局特征B.局部特征C.深度學習特征D.以上都是9、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設我們要分析一個視頻中物體的運動速度和方向，以下哪種光流估計算法在復雜場景下能夠提供更準確的結果？（）A.Lucas-Kanade算法B.Horn-Schunck算法C.Farneback算法D.DeepFlow算法10、計算機視覺中的場景理解是對整個圖像場景的語義和結構進行分析和理解。以下關于場景理解的描述，不準確的是（）A.場景理解需要綜合考慮物體、空間關系、上下文信息等多個方面B.可以通過構建場景圖來表示場景中的實體和關系，輔助場景理解C.場景理解在智能導航、虛擬環(huán)境構建和圖像編輯等領域具有潛在的應用價值D.場景理解是一個已經完全解決的問題，不存在任何技術難題11、計算機視覺中的視覺跟蹤算法常用于跟蹤運動目標。假設要跟蹤一只在森林中奔跑的動物，以下關于視覺跟蹤算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于模型的跟蹤算法通過建立目標的模型來預測其位置和狀態(tài)B.基于特征的跟蹤算法依賴于目標的顯著特征進行跟蹤C.視覺跟蹤算法在目標發(fā)生快速變形或完全遮擋時仍能保持準確跟蹤D.結合多種線索和信息的融合跟蹤算法可以提高跟蹤的穩(wěn)定性和可靠性12、在計算機視覺的圖像修復任務中，假設要修復一張有部分缺失的圖像。以下關于圖像修復方法的描述，正確的是：（）A.基于擴散的圖像修復方法能夠自然地填充缺失區(qū)域，但修復速度慢B.基于樣本的圖像修復方法可以快速生成修復結果，但容易出現(xiàn)重復紋理C.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）在圖像修復中無法保證修復內容與周圍區(qū)域的一致性D.所有的圖像修復方法都能夠完美地恢復出圖像缺失部分的真實內容13、計算機視覺在安防監(jiān)控領域有重要應用。假設要通過攝像頭監(jiān)控一個公共場所，以下關于計算機視覺在安防監(jiān)控中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以實時檢測異常行為，如人群聚集、奔跑等B.能夠對人員進行身份識別和認證C.計算機視覺系統(tǒng)可以獨立完成所有的安防監(jiān)控任務，不需要人工干預D.與其他安防設備和系統(tǒng)集成，提高整體的安全性和防范能力14、圖像壓縮是為了減少圖像的數(shù)據(jù)量，同時保持可接受的視覺質量。假設我們需要在網(wǎng)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.BMP15、視頻分析是計算機視覺的一個重要領域。假設我們要分析一段監(jiān)控視頻，以檢測異常行為，如打架、盜竊等。對于這種實時性要求較高的視頻分析任務，以下哪種方法更適合用于快速處理和檢測？（）A.對每一幀圖像單獨進行分析B.基于光流的方法跟蹤對象運動C.利用深度學習模型直接對視頻進行分析D.采用傳統(tǒng)的圖像處理方法，如背景減除16、計算機視覺在安防監(jiān)控領域有著廣泛的應用。假設一個商場需要通過監(jiān)控攝像頭進行人員異常行為檢測。以下關于安防監(jiān)控中的計算機視覺的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以實時監(jiān)測人群的流動情況，發(fā)現(xiàn)擁堵和異常聚集B.能夠識別人員的打斗、摔倒等異常行為，并及時發(fā)出警報C.計算機視覺系統(tǒng)能夠完全取代人工監(jiān)控，不需要人類保安的參與D.可以與其他安防設備（如門禁系統(tǒng)）聯(lián)動，提高安防水平17、計算機視覺在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）中的應用可以提供更沉浸式的體驗。假設要在VR環(huán)境中實時跟蹤用戶的頭部運動并相應地更新場景，以下關于VR/AR計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.簡單的基于傳感器的跟蹤方法能夠滿足VR中高精度的頭部運動跟蹤需求B.計算機視覺在VR/AR中的應用主要關注圖像生成，而不是跟蹤和定位C.結合視覺特征提取和深度學習的頭部運動跟蹤算法可以實現(xiàn)低延遲和高精度的跟蹤D.VR/AR環(huán)境中的光照條件和物體遮擋對計算機視覺算法的性能沒有影響18、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用可以提高產品質量和生產效率。假設一個工廠需要檢測生產線上的零件是否存在缺陷。以下關于工業(yè)檢測中的計算機視覺的描述，哪一項是不準確的？（）A.能夠快速準確地檢測出零件的表面缺陷、尺寸偏差等問題B.可以通過機器視覺系統(tǒng)對零件進行自動分類和篩選C.工業(yè)檢測中的計算機視覺系統(tǒng)需要高度的穩(wěn)定性和可靠性，對環(huán)境變化不敏感D.計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用已經非常成熟，不需要人工干預和校驗19、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(wǎng)絡D.基于均值漂移的跟蹤算法20、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)二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）描述計算機視覺在隧道監(jiān)測中的應用。2、（本題5分）說明計算機視覺在海洋監(jiān)測中的應用。3、（本題5分）描述計算機視覺在海洋地質災害防治中的應用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析某品牌的宣傳視頻音樂選擇，探討其如何運用合適的音樂和音效，增強視頻的感染力和傳達品牌的情感。2、（本題5分）觀察某藝術展覽的線上虛擬展廳設計，分析其如何通過數(shù)字技術和視覺呈現(xiàn)，為觀眾提供沉浸式的觀展體驗。3、（本題5分）以某品牌的產品說明書設計為例，闡述其如何運用簡潔的文字和清晰的圖表，介紹產品的使用方法和注意事項，提高用戶的使用體驗。4