蘇州大學《設計素描》2023-2024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頁蘇州大學

《設計素描》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、在計算機視覺的自動駕駛應用中，車輛需要準確識別道路標志、交通信號燈和其他車輛的狀態(tài)。對于實時性和準確性要求極高的場景，以下哪種傳感器融合技術能夠為車輛提供更全面和可靠的環(huán)境感知？（）A.攝像頭與激光雷達的融合B.毫米波雷達與超聲波傳感器的融合C.多種攝像頭的融合D.以上都是2、在計算機視覺中，視頻摘要生成是從長視頻中提取關鍵內容并生成簡潔的摘要。以下關于視頻摘要生成的敘述，不正確的是（）A.視頻摘要生成可以基于關鍵幀提取、內容分析和故事線構建等方法B.深度學習方法能夠學習視頻的語義信息，生成更有代表性的摘要C.視頻摘要生成在視頻瀏覽、檢索和存儲等方面具有實用價值D.視頻摘要生成能夠完全準確地反映視頻的所有重要內容，沒有任何信息丟失3、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4、在計算機視覺的視頻理解任務中，例如理解一段體育比賽視頻中的精彩瞬間和戰(zhàn)術，需要對視頻中的時空信息進行有效建模。以下哪種方法在時空建模方面可能具有優(yōu)勢？（）A.3D卷積神經網絡B.長短時記憶網絡C.注意力機制D.以上都是5、計算機視覺中的行人檢測是智能監(jiān)控系統(tǒng)中的重要任務。假設要在一個擁擠的公共場所中準確檢測出行人，同時要排除其他類似物體的干擾。以下哪種行人檢測方法在這種復雜環(huán)境下具有更高的檢測率和較低的誤檢率？（）A.基于HOG特征的行人檢測B.基于深度學習的行人檢測C.基于運動信息的行人檢測D.基于形狀模板的行人檢測6、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.相機參數估計和校正D.圖像的裁剪和縮放7、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。假設要在一張街景圖像中識別出店鋪招牌上的文字。以下關于場景文本識別方法的描述，正確的是：（）A.基于光學字符識別（OCR）技術的方法對字體和排版的變化適應性強，識別準確率高B.深度學習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注文本的內容，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雜的自然場景中準確無誤地識別出各種文字8、在計算機視覺的場景理解任務中，假設要理解一個室內場景的布局和物體關系。以下關于利用深度學習模型的方法，哪一項是不太恰當的？（）A.使用卷積神經網絡（CNN）提取圖像特征B.運用循環(huán)神經網絡（RNN）處理場景的序列信息C.直接使用未經訓練的神經網絡，期望其自動學習場景理解D.結合CNN和RNN，構建端到端的場景理解模型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雜的動作模式時表現更好？（）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.基于深度學習的時空卷積網絡D.基于隱馬爾可夫模型的動作識別10、當進行圖像的去霧處理時，假設要去除圖像中由于霧氣導致的模糊和低對比度。以下哪種方法可能更有效？（）A.基于物理模型的去霧方法，估計大氣光和透射率B.對圖像進行簡單的對比度增強C.不進行去霧處理，保留有霧的效果D.隨機調整圖像的亮度和飽和度11、在計算機視覺的圖像配準任務中，假設要將兩張不同視角拍攝的同一物體的圖像進行對齊。以下關于圖像配準方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點的配準方法對圖像的旋轉、縮放和平移具有不變性，但特征點的提取容易出錯B.基于灰度的配準方法計算簡單，但對光照變化和噪聲敏感C.深度學習中的自監(jiān)督學習方法在圖像配準中無法學習到有效的特征表示D.圖像配準的精度只取決于配準算法的選擇，與圖像的質量和特征無關12、計算機視覺中的工業(yè)檢測任務需要檢測產品的缺陷和瑕疵。假設要在生產線上對一批電子產品的外觀進行檢測，要求快速準確地發(fā)現微小的缺陷。以下哪種工業(yè)檢測方法在處理這種高精度要求的任務時最為適用？（）A.機器視覺檢測B.人工目檢C.抽樣檢測D.基于統(tǒng)計的檢測13、在計算機視覺的視頻壓縮中，為了在保證視覺質量的同時減少數據量，以下哪種技術可能被廣泛應用？（）A.運動估計和補償B.圖像分割C.特征點檢測D.邊緣檢測14、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15、在計算機視覺的目標識別任務中，假設要識別不同種類的水果。以下關于應對類內差異和類間相似性的策略，哪一項是不正確的？（）A.增加訓練數據的多樣性，包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具區(qū)分性的特征，減少類內差異和類間相似性的影響C.降低模型的復雜度，避免過度擬合類內差異和類間相似性D.忽略類內差異和類間相似性，依靠模型的自動適應能力二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋計算機視覺中的運動模糊恢復方法。2、（本題5分）說明計算機視覺在人體姿態(tài)估計中的應用。3、（本題5分）解釋計算機視覺中的目標跟蹤方法。4、（本題5分）說明計算機視覺在能源管理中的應用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）開發(fā)一個可以識別不同種類真菌的計算機視覺應用。2、（本題5分）運用圖像識別算法，對不同類型的自行車圖像進行分類和識別。3、（本題5分）基于計算機視覺的智能工廠生產流程監(jiān)控系統(tǒng)，及時發(fā)現生產異常。4、（本題5分）通過計算機視覺，對不同類型的書法作品進行分類。5、（本題5分）運用圖像識別算法，對不同類型的運動器材圖像進行分類和識別。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）研究某化妝品品牌的社交媒體互動活動設計，剖析其如何通過有趣的視覺內容和互動機制，增加用戶參與度和品牌忠誠度。2、（本題10分）某文化活動中心的標識