安徽工程大學(xué)《商業(yè)型錄設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁安徽工程大學(xué)

《商業(yè)型錄設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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、在計(jì)算機(jī)視覺中，人臉檢測和識(shí)別是重要的應(yīng)用方向。以下關(guān)于人臉檢測和識(shí)別的說法，不正確的是（）A.人臉檢測旨在確定圖像或視頻中是否存在人臉，并定位人臉的位置B.人臉識(shí)別是在檢測到人臉的基礎(chǔ)上，對(duì)人臉的身份進(jìn)行識(shí)別和驗(yàn)證C.深度學(xué)習(xí)方法在人臉檢測和識(shí)別中取得了巨大的成功，但仍然存在一些挑戰(zhàn)，如光照變化和姿態(tài)變化D.人臉檢測和識(shí)別技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何錯(cuò)誤率和安全隱患2、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像語義分割需要為圖像中的每個(gè)像素分配類別標(biāo)簽。假設(shè)要對(duì)一張城市街景圖像進(jìn)行語義分割，包括道路、建筑物、車輛和行人等。以下哪種圖像語義分割方法在處理這種復(fù)雜場景時(shí)能夠提供更精細(xì)的分割結(jié)果？（）A.全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）B.U-NetC.SegNetD.DeepLab3、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別用于分析視頻中的人體動(dòng)作。假設(shè)要識(shí)別一段舞蹈視頻中的動(dòng)作類別。以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以基于時(shí)空特征提取的方法，捕捉動(dòng)作在時(shí)間和空間上的變化B.深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）適用于動(dòng)作序列的分析C.動(dòng)作識(shí)別只需要關(guān)注人體的關(guān)節(jié)位置，不需要考慮人體的整體形態(tài)D.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，如結(jié)合音頻和視頻信息，可以提高動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確率4、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中，例如從多視角圖像恢復(fù)物體的三維形狀，需要解決相機(jī)位姿估計(jì)、特征匹配等問題。以下哪種方法在相機(jī)位姿估計(jì)方面可能具有更高的精度？（）A.基于直接線性變換的方法B.基于BundleAdjustment的方法C.基于特征點(diǎn)的方法D.基于深度學(xué)習(xí)的方法5、計(jì)算機(jī)視覺在自動(dòng)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(shí)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(shí)別。以下哪種方法可能有助于提高交通標(biāo)志識(shí)別的魯棒性？（）A.使用多個(gè)不同類型的攝像頭獲取圖像B.僅依賴顏色特征進(jìn)行識(shí)別C.采用簡單的線性分類器進(jìn)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6、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分割任務(wù)中，需要將圖像中的不同物體或區(qū)域準(zhǔn)確地劃分出來。假設(shè)要對(duì)一張包含多個(gè)水果的圖像進(jìn)行精確分割，每個(gè)水果的邊界可能不清晰，且存在部分重疊和陰影。以下哪種圖像分割算法在處理這種具有挑戰(zhàn)性的情況時(shí)表現(xiàn)更為出色？（）A.基于閾值的分割B.基于區(qū)域的分割C.基于邊緣檢測的分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割7、在圖像分類任務(wù)中，深度學(xué)習(xí)模型取得了顯著的成果。假設(shè)要對(duì)一組包含不同動(dòng)物的圖像進(jìn)行分類，以下關(guān)于圖像分類模型的描述，正確的是：（）A.模型的層數(shù)越多，分類準(zhǔn)確率一定越高B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、裁剪等，對(duì)模型的性能提升沒有幫助C.結(jié)合多種特征提取方法和分類器，可以提高圖像分類的準(zhǔn)確性和魯棒性D.圖像分類模型不需要考慮圖像的空間信息，只關(guān)注像素值的統(tǒng)計(jì)特征8、在計(jì)算機(jī)視覺中，目標(biāo)檢測是一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜的城市交通場景中準(zhǔn)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(biāo)檢測算法在處理這種復(fù)雜場景時(shí)具有較好的性能和魯棒性？（）A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO9、計(jì)算機(jī)視覺中的姿態(tài)估計(jì)是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)的說法，錯(cuò)誤的是（）A.姿態(tài)估計(jì)可以通過單目相機(jī)、雙目相機(jī)或深度相機(jī)來實(shí)現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法在姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中表現(xiàn)出了較高的精度C.姿態(tài)估計(jì)在機(jī)器人操作、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價(jià)值D.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果總是非常精確，不受物體形狀和遮擋的影響10、計(jì)算機(jī)視覺中的表情識(shí)別旨在判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)用于在線教育的表情識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情特征的提取，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)關(guān)注的？（）A.提取面部肌肉的細(xì)微運(yùn)動(dòng)作為特征B.僅考慮眼睛和嘴巴的形狀變化C.忽略面部的整體輪廓，只關(guān)注局部特征D.不進(jìn)行任何特征提取，直接使用原始圖像進(jìn)行分類11、計(jì)算機(jī)視覺是一門研究如何讓計(jì)算機(jī)從圖像或視頻中獲取信息和理解內(nèi)容的學(xué)科。在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用中，目標(biāo)檢測是一項(xiàng)重要任務(wù)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.目標(biāo)檢測能夠準(zhǔn)確識(shí)別圖像或視頻中特定類別的物體，并確定其位置和大小B.深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展極大地提高了目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性和效率C.目標(biāo)檢測只適用于靜態(tài)圖像，對(duì)于動(dòng)態(tài)視頻的處理效果不佳D.目標(biāo)檢測在自動(dòng)駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用12、在計(jì)算機(jī)視覺的人臉識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)要在一個(gè)大型數(shù)據(jù)庫中快速準(zhǔn)確地識(shí)別出特定人物的面部。數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像可能存在表情、光照和姿態(tài)的變化。為了提高人臉識(shí)別的性能，以下哪種方法是常用且有效的？（）A.提取人臉的全局特征，如整體形狀和輪廓B.僅關(guān)注人臉的局部特征，如眼睛和嘴巴C.使用多模態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合人臉的紋理和深度信息D.隨機(jī)選擇人臉特征進(jìn)行匹配13、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺中的常見任務(wù)之一。對(duì)于圖像分類模型的訓(xùn)練，以下說法錯(cuò)誤的是（）A.需要大量有標(biāo)注的圖像數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)不同類別的特征B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色C.模型的訓(xùn)練過程是不斷調(diào)整參數(shù)以最小化預(yù)測誤差的過程D.圖像分類模型一旦訓(xùn)練完成，就無法再對(duì)新的類別進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類14、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從海量的圖像庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像特征表示的選擇，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)考慮的？（）A.選擇具有高維度的特征向量，包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區(qū)分性的特征表示，提高檢索效率C.忽略特征的維度和區(qū)分性，隨機(jī)選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征，忽略形狀和紋理等特征15、計(jì)算機(jī)視覺中的工業(yè)檢測任務(wù)需要檢測產(chǎn)品的缺陷和瑕疵。假設(shè)要在生產(chǎn)線上對(duì)一批電子產(chǎn)品的外觀進(jìn)行檢測，要求快速準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)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(wù)時(shí)最為適用？（）A.機(jī)器視覺檢測B.人工目檢C.抽樣檢測D.基于統(tǒng)計(jì)的檢測16、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像質(zhì)量評(píng)估任務(wù)中，假設(shè)要評(píng)估一張經(jīng)過處理后的圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像質(zhì)量評(píng)估方法的描述，正確的是：（）A.主觀評(píng)估方法通過人的觀察和判斷來評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量，結(jié)果準(zhǔn)確可靠B.客觀評(píng)估方法中的全參考方法需要原始未失真圖像作為參考，計(jì)算復(fù)雜度低C.無參考圖像質(zhì)量評(píng)估方法能夠在沒有原始圖像的情況下準(zhǔn)確評(píng)估圖像質(zhì)量D.所有的圖像質(zhì)量評(píng)估方法都能夠完全反映人對(duì)圖像質(zhì)量的主觀感受17、計(jì)算機(jī)視覺中的行人檢測是智能監(jiān)控系統(tǒng)中的重要任務(wù)。假設(shè)要在一個(gè)擁擠的公共場所中準(zhǔn)確檢測出行人，同時(shí)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(fù)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(xué)習(xí)的行人檢測C.基于運(yùn)動(dòng)信息的行人檢測D.基于形狀模板的行人檢測18、在計(jì)算機(jī)視覺的動(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)作無法準(zhǔn)確識(shí)別19、在計(jì)算機(jī)視覺的視頻目標(biāo)跟蹤中，假設(shè)目標(biāo)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(xiàng)是不太有效的？（）A.利用目標(biāo)在遮擋前的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測其位置B.完全放棄對(duì)被遮擋目標(biāo)的跟蹤，等待其重新出現(xiàn)C.結(jié)合目標(biāo)的外觀特征和運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)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20、在計(jì)算機(jī)視覺的人臉識(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21、計(jì)算機(jī)視覺在智能零售中的應(yīng)用可以改善購物體驗(yàn)和提高運(yùn)營效率。假設(shè)一個(gè)超市需要通過計(jì)算機(jī)視覺實(shí)現(xiàn)自動(dòng)結(jié)賬和庫存管理。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在智能零售中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過商品識(shí)別技術(shù)自動(dòng)識(shí)別顧客購買的商品，實(shí)現(xiàn)快速結(jié)賬B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測貨架上商品的庫存水平，及時(shí)提醒補(bǔ)貨C.計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別所有商品的包裝和標(biāo)簽，不受商品擺放方式和遮擋的影響D.可以分析顧客在店內(nèi)的行為和偏好，為營銷策略提供數(shù)據(jù)支持22、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺的常見任務(wù)之一。假設(shè)要對(duì)大量的自然風(fēng)景圖片進(jìn)行分類，如山脈、森林、海灘等。在進(jìn)行圖像分類時(shí)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法，哪一項(xiàng)可能不太有效？（）A.對(duì)圖像進(jìn)行隨機(jī)裁剪和旋轉(zhuǎn)，增加數(shù)據(jù)的多樣性B.改變圖像的色彩和對(duì)比度，模擬不同的拍攝條件C.直接復(fù)制原圖像，增加數(shù)據(jù)量D.給圖像添加隨機(jī)噪聲，增強(qiáng)模型的魯棒性23、當(dāng)進(jìn)行圖像的風(fēng)格遷移任務(wù)時(shí)，假設(shè)要將一張照片的風(fēng)格轉(zhuǎn)換為著名繪畫的風(fēng)格，同時(shí)保留照片的內(nèi)容結(jié)構(gòu)。以下哪種方法在實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)時(shí)可能更有效？（）A.使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)格遷移算法，如Gatys等人提出的方法B.對(duì)圖像進(jìn)行簡單的色彩變換和濾鏡處理C.隨機(jī)改變圖像的像素值來模擬風(fēng)格遷移D.只對(duì)圖像的邊緣進(jìn)行處理，忽略內(nèi)部區(qū)域24、視頻分析是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要領(lǐng)域。假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的行為進(jìn)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(dú)立的圖像進(jìn)行處理，就能準(zhǔn)確分析視頻中的行為B.考慮視頻的時(shí)序信息和幀間的相關(guān)性對(duì)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(dòng)作識(shí)別，對(duì)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(duì)視頻分析的結(jié)果沒有影響25、在計(jì)算機(jī)視覺的研究中，數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和規(guī)模對(duì)模型的訓(xùn)練和性能評(píng)估至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.大規(guī)模、多樣化和標(biāo)注準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集有助于訓(xùn)練出泛化能力強(qiáng)的模型B.一些公開的數(shù)據(jù)集如ImageNet、COCO等為計(jì)算機(jī)視覺研究提供了重要的基準(zhǔn)C.數(shù)據(jù)集的構(gòu)建需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和人力，但可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)來減少對(duì)原始數(shù)據(jù)的需求D.數(shù)據(jù)集一旦構(gòu)建完成，就不需要再進(jìn)行更新和擴(kuò)展，能夠一直滿足研究的需求26、計(jì)算機(jī)視覺中的光流估計(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27、在計(jì)算機(jī)視覺的行人重識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)要在多個(gè)攝像頭拍攝的畫面中找到同一個(gè)行人。以下關(guān)于特征融合的方法，哪一項(xiàng)是不太合理的？（）A.將行人的外觀特征和步態(tài)特征進(jìn)行融合B.簡單地將不同特征進(jìn)行拼接，不考慮權(quán)重分配C.根據(jù)特征的重要性為其分配不同的權(quán)重進(jìn)行融合D.利用深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)學(xué)習(xí)特征的融合方式28、在計(jì)算機(jī)視覺中，目標(biāo)檢測是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)能夠在交通場景中檢測車輛的系統(tǒng)。如果圖像中的車輛存在多種姿態(tài)、大小和光照條件的變化，以下哪種目標(biāo)檢測算法可能更適合應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜情況？（）A.基于傳統(tǒng)特征的檢測算法，如HOG特征結(jié)合SVM分類器B.基于深度學(xué)習(xí)的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的檢測算法D.基于顏色特征的檢測算法29、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像風(fēng)格遷移任務(wù)中，假設(shè)要將一張照片轉(zhuǎn)換為具有特定藝術(shù)風(fēng)格的圖像，以下哪種技術(shù)可能對(duì)生成逼真的風(fēng)格效果起到關(guān)鍵作用？（）A.對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)（GAN）B.自編碼器（Autoencoder）C.變分自編碼器（VAE）D.玻爾茲曼機(jī)（BoltzmannMachine）30、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行圖像語義分割任務(wù)，例如將圖像中的不同物體分割出來，以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在分割精度和效率方面表現(xiàn)較好？（）A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是二、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用深度學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉表情的識(shí)別應(yīng)用。2、（本題5分）在物流領(lǐng)域，使用計(jì)算機(jī)視覺對(duì)包裹的標(biāo)簽和條碼進(jìn)行快速識(shí)別和分類。3、（本題5分）對(duì)電影中的特效鏡頭與真實(shí)場景的融合度進(jìn)行視覺分析。4、（本題5分）基于深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)高速公路上車輛超速的檢測。5、（本題5分）使用計(jì)算機(jī)視覺方法，檢測景