天津廣播影視職業(yè)學(xué)院《信息圖形設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《信息圖形設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、圖像分類(lèi)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本任務(wù)之一。假設(shè)要對(duì)大量的動(dòng)物圖像進(jìn)行分類(lèi)，將其分為貓、狗、兔子等類(lèi)別。在進(jìn)行圖像分類(lèi)時(shí)，以下關(guān)于特征提取的描述，正確的是：（）A.手工設(shè)計(jì)的特征，如顏色直方圖、紋理特征等，總是比自動(dòng)學(xué)習(xí)的特征更有效B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到具有判別性的圖像特征，無(wú)需人工干預(yù)C.特征提取的好壞對(duì)圖像分類(lèi)的結(jié)果影響不大，主要取決于分類(lèi)器的性能D.為了提高分類(lèi)準(zhǔn)確率，應(yīng)該盡可能多地提取圖像的各種特征，而不考慮特征的冗余性2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的動(dòng)作識(shí)別任務(wù)中，識(shí)別視頻中的人物動(dòng)作。假設(shè)要識(shí)別一段舞蹈視頻中的動(dòng)作，以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以提取視頻中的時(shí)空特征，如光流和運(yùn)動(dòng)軌跡，來(lái)描述動(dòng)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(dòng)作識(shí)別C.動(dòng)作識(shí)別需要考慮動(dòng)作的速度、幅度和節(jié)奏等特征D.動(dòng)作識(shí)別只適用于簡(jiǎn)單的、規(guī)范化的動(dòng)作，對(duì)于復(fù)雜的、個(gè)性化的動(dòng)作無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在無(wú)人駕駛中的應(yīng)用至關(guān)重要。假設(shè)要通過(guò)車(chē)載攝像頭識(shí)別道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線，以下關(guān)于應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境變化的策略，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.利用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，如結(jié)合攝像頭和激光雷達(dá)的信息B.定期更新模型，適應(yīng)新出現(xiàn)的交通標(biāo)志和標(biāo)線C.只依靠單一攝像頭的圖像信息，不考慮其他傳感器D.對(duì)不同天氣和光照條件下的數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)訓(xùn)練4、視頻理解是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)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(shí)間關(guān)系B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在處理視頻序列數(shù)據(jù)時(shí)具有優(yōu)勢(shì)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(chǎng)景下的視頻內(nèi)容，不存在任何挑戰(zhàn)5、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在人臉識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于人臉識(shí)別技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)提取人臉的幾何特征、紋理特征或深度學(xué)習(xí)特征進(jìn)行識(shí)別B.人臉識(shí)別系統(tǒng)通常需要進(jìn)行活體檢測(cè)，以防止使用照片或視頻等欺詐手段C.大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)集和深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)合，大大提高了人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率D.人臉識(shí)別技術(shù)在任何光照條件、姿態(tài)變化和表情變化下都能準(zhǔn)確識(shí)別，不受這些因素的影響6、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的目標(biāo)跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標(biāo)。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤的敘述，不正確的是（）A.目標(biāo)跟蹤可以基于特征匹配、濾波算法或深度學(xué)習(xí)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)B.目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會(huì)給目標(biāo)跟蹤帶來(lái)挑戰(zhàn)C.目標(biāo)跟蹤在智能監(jiān)控、人機(jī)交互和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用D.目標(biāo)跟蹤算法能夠在任何情況下都準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)，不受復(fù)雜環(huán)境的影響7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像分類(lèi)任務(wù)中，假設(shè)要處理類(lèi)別不均衡的數(shù)據(jù)集，即某些類(lèi)別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類(lèi)別。以下關(guān)于處理類(lèi)別不均衡的方法描述，正確的是：（）A.直接使用傳統(tǒng)的分類(lèi)算法，類(lèi)別不均衡不會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生明顯影響B(tài).過(guò)采樣少數(shù)類(lèi)別的樣本可以增加其數(shù)量，但可能導(dǎo)致過(guò)擬合C.欠采樣多數(shù)類(lèi)別的樣本能夠平衡數(shù)據(jù)集，但會(huì)丟失部分有用信息D.類(lèi)別不均衡問(wèn)題無(wú)法通過(guò)數(shù)據(jù)處理方法解決，只能通過(guò)改進(jìn)分類(lèi)算法來(lái)應(yīng)對(duì)8、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設(shè)一個(gè)工廠需要檢測(cè)生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷。以下關(guān)于工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.能夠快速準(zhǔn)確地檢測(cè)出零件的表面缺陷、尺寸偏差等問(wèn)題B.可以通過(guò)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)零件進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)和篩選C.工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)需要高度的穩(wěn)定性和可靠性，對(duì)環(huán)境變化不敏感D.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要人工干預(yù)和校驗(yàn)9、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的人臉識(shí)別任務(wù)中，需要應(yīng)對(duì)姿態(tài)、表情和光照等變化。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠在不同環(huán)境下準(zhǔn)確識(shí)別人臉的系統(tǒng)，以下哪種人臉識(shí)別方法在處理這些變化時(shí)具有更高的準(zhǔn)確性和魯棒性？（）A.基于特征點(diǎn)的人臉識(shí)別B.基于模板匹配的人臉識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別D.基于幾何形狀的人臉識(shí)別10、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。假設(shè)要估計(jì)一段視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向，以下關(guān)于光流估計(jì)方法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計(jì)方法在復(fù)雜場(chǎng)景中能夠準(zhǔn)確計(jì)算光流B.深度學(xué)習(xí)中的光流估計(jì)網(wǎng)絡(luò)不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.光流估計(jì)的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時(shí)空信息的深度學(xué)習(xí)光流估計(jì)方法能夠提高估計(jì)的準(zhǔn)確性和魯棒性11、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的語(yǔ)義分割任務(wù)旨在為圖像中的每個(gè)像素分配一個(gè)類(lèi)別標(biāo)簽。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域進(jìn)行精確分割，以下哪種技術(shù)可能對(duì)提高分割精度有較大幫助？（）A.使用更深的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)B.引入多尺度特征融合C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲D.減少網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)數(shù)量12、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視覺(jué)跟蹤任務(wù)中，目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中可能會(huì)發(fā)生形變、遮擋和光照變化等情況。為了提高跟蹤的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，以下哪種策略可能是有效的？（）A.模型更新機(jī)制B.多特征融合C.抗遮擋處理D.以上都是13、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的語(yǔ)義理解旨在理解圖像或視頻中的高層語(yǔ)義信息。以下關(guān)于語(yǔ)義理解的說(shuō)法，不正確的是（）A.語(yǔ)義理解需要將圖像中的物體、場(chǎng)景和事件等與先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行關(guān)聯(lián)和解釋B.知識(shí)圖譜可以為語(yǔ)義理解提供豐富的語(yǔ)義信息和關(guān)系C.語(yǔ)義理解在圖像描述生成、問(wèn)答系統(tǒng)等任務(wù)中發(fā)揮著重要作用D.語(yǔ)義理解已經(jīng)達(dá)到了非常完美的程度，能夠準(zhǔn)確理解任何復(fù)雜的圖像或視頻內(nèi)容14、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，以下哪種方法常用于圖像的語(yǔ)義分割中的邊界優(yōu)化？（）A.條件隨機(jī)場(chǎng)B.全連接條件隨機(jī)場(chǎng)C.深度學(xué)習(xí)D.以上都是15、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)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(cè)出汽車(chē)的位置和類(lèi)別。以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于特征提取和分類(lèi)器的方法在復(fù)雜場(chǎng)景下檢測(cè)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(guò)生成候選區(qū)域和分類(lèi)回歸，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的目標(biāo)檢測(cè)C.目標(biāo)檢測(cè)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(cè)算法對(duì)于小目標(biāo)的檢測(cè)都具有同樣出色的性能16、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用中，人臉識(shí)別是一個(gè)常見(jiàn)的任務(wù)。假設(shè)一個(gè)公司要建立一個(gè)門(mén)禁系統(tǒng)，通過(guò)人臉識(shí)別來(lái)允許員工進(jìn)入。為了提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性，以下哪種技術(shù)通常會(huì)被采用？（）A.基于幾何特征的人臉識(shí)別B.基于模板匹配的人臉識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)D.基于顏色特征的人臉識(shí)別17、在目標(biāo)檢測(cè)中，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法的特點(diǎn)是（）A.檢測(cè)速度快B.檢測(cè)精度高C.適用于小目標(biāo)檢測(cè)D.對(duì)遮擋不敏感18、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(huà)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在風(fēng)格遷移中無(wú)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(dú)立地進(jìn)行處理，互不影響D.考慮圖像的局部和全局特征以及語(yǔ)義信息能夠提升風(fēng)格遷移的質(zhì)量19、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(jiàn)解。假設(shè)要分析一場(chǎng)足球比賽中球員的跑動(dòng)軌跡和動(dòng)作。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在體育賽事中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)對(duì)視頻的分析，自動(dòng)跟蹤球員的位置和運(yùn)動(dòng)軌跡B.能夠?qū)η騿T的動(dòng)作進(jìn)行分類(lèi)，如傳球、射門(mén)和防守C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(wú)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)20、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。假設(shè)我們要分析一個(gè)視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向，以下哪種光流估計(jì)算法在復(fù)雜場(chǎng)景下能夠提供更準(zhǔn)確的結(jié)果？（）A.Lucas-Kanade算法B.Horn-Schunck算法C.Farneback算法D.DeepFlow算法21、在圖像去噪中，BM3D（Block-Matchingand3DFiltering）算法的優(yōu)勢(shì)在于（）A.去噪效果好B.保持圖像細(xì)節(jié)C.計(jì)算效率高D.以上都是22、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要持續(xù)跟蹤一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在操場(chǎng)上跑步的人。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以基于特征匹配的方法，在連續(xù)的幀中找到目標(biāo)的相似特征來(lái)實(shí)現(xiàn)跟蹤B.深度學(xué)習(xí)中的相關(guān)濾波算法能夠快速準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)，適應(yīng)目標(biāo)的外觀變化C.目標(biāo)跟蹤算法能夠在目標(biāo)被遮擋或短暫消失后，仍然準(zhǔn)確地恢復(fù)跟蹤D.無(wú)論目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度和軌跡如何復(fù)雜，目標(biāo)跟蹤算法都能完美地跟蹤23、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維重建任務(wù)中，假設(shè)要從一組不同角度拍攝的二維圖像中重建出物體的三維模型。這些圖像可能存在噪聲和拍攝誤差。為了獲得準(zhǔn)確的三維重建結(jié)果，以下哪種技術(shù)是重要的？（）A.基于立體視覺(jué)的方法，通過(guò)匹配不同圖像中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)B.直接使用二維圖像的平均信息來(lái)估計(jì)三維形狀C.忽略圖像中的噪聲和誤差，進(jìn)行簡(jiǎn)單的重建D.隨機(jī)生成三維模型，然后與二維圖像進(jìn)行匹配24、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的表情識(shí)別旨在識(shí)別圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要在一個(gè)情感分析系統(tǒng)中準(zhǔn)確識(shí)別表情，以下關(guān)于表情識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的表情識(shí)別方法對(duì)表情的細(xì)微變化不敏感，識(shí)別準(zhǔn)確率低B.基于紋理特征的表情識(shí)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(shí)別中能夠?qū)W習(xí)到全局和局部的特征，但對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集依賴(lài)嚴(yán)重D.表情識(shí)別系統(tǒng)只適用于正面清晰的人臉表情，對(duì)于側(cè)臉和遮擋的表情無(wú)法識(shí)別25、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中，需要根據(jù)環(huán)境圖像來(lái)規(guī)劃?rùn)C(jī)器人的路徑。以下哪種視覺(jué)導(dǎo)航方法可能更適合復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境？（）A.基于地圖的導(dǎo)航B.基于視覺(jué)里程計(jì)的導(dǎo)航C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端導(dǎo)航D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在航空航天中的飛行器檢測(cè)和導(dǎo)航。2、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在兒童服務(wù)中的應(yīng)用。3、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何進(jìn)行人臉識(shí)別？4、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的車(chē)牌識(shí)別技術(shù)。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）以特斯拉汽車(chē)的太陽(yáng)能屋頂廣告為例，分析其如何通過(guò)視覺(jué)傳達(dá)展現(xiàn)環(huán)保能源和科技創(chuàng)新的結(jié)合。討論廣告中的色彩、圖形和文案的作用。2、（本題5分）探討某銀行的信用卡設(shè)計(jì)，研究其如何在卡面設(shè)計(jì)、安全標(biāo)識(shí)、個(gè)性化選項(xiàng)等方面滿(mǎn)足用戶(hù)的需求和審美，同時(shí)保障支付安全。3、（本題5分）解析某汽車(chē)品牌的汽車(chē)保險(xiǎn)宣傳廣告設(shè)計(jì)，探討其如何通過(guò)視覺(jué)元素展示保險(xiǎn)