皖江工學(xué)院《商業(yè)展示設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁皖江工學(xué)院《商業(yè)展示設(shè)計》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷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1分，共20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、圖像分類是計算機視覺中的常見任務(wù)之一。對于圖像分類模型的訓(xùn)練，以下說法錯誤的是（）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，就無法再對新的類別進行學(xué)習(xí)和分類2、對于圖像的邊緣檢測任務(wù)，假設(shè)要準(zhǔn)確檢測出圖像中物體的邊緣，同時抑制噪聲的影響。以下哪種邊緣檢測算子可能表現(xiàn)更好？（）A.Sobel算子B.Roberts算子C.Prewitt算子D.隨機生成邊緣檢測結(jié)果3、在計算機視覺的視頻理解任務(wù)中，例如理解一段體育比賽視頻中的精彩瞬間和戰(zhàn)術(shù)，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(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)C.注意力機制D.以上都是4、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設(shè)要分析一段視頻中物體的運動速度和方向。以下關(guān)于光流計算的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過比較連續(xù)幀之間的像素差異來計算光流B.光流計算能夠為視頻中的目標(biāo)跟蹤和行為分析提供重要信息C.無論視頻的幀率和分辨率如何，光流計算都能準(zhǔn)確地估計像素運動D.深度學(xué)習(xí)方法也被應(yīng)用于光流計算，提高了計算的準(zhǔn)確性和效率5、在計算機視覺的人物姿態(tài)估計任務(wù)中，需要確定圖像中人物的關(guān)節(jié)位置和姿態(tài)。假設(shè)要開發(fā)一個用于健身應(yīng)用的姿態(tài)估計系統(tǒng)，以下關(guān)于模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取，哪一項是比較困難的？（）A.從公開的數(shù)據(jù)集獲取大量的人物姿態(tài)圖像B.自己拍攝不同人群在各種健身動作下的圖像C.利用合成數(shù)據(jù)生成多樣化的人物姿態(tài)樣本D.從社交媒體上收集用戶分享的健身照片6、目標(biāo)檢測是計算機視覺中的常見任務(wù)，例如在監(jiān)控視頻中檢測行人或車輛。假設(shè)我們要開發(fā)一個目標(biāo)檢測系統(tǒng)，以下關(guān)于目標(biāo)檢測算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于區(qū)域建議的方法，如R-CNN系列算法，通過生成候選區(qū)域并對其進行分類和定位來實現(xiàn)目標(biāo)檢測B.一階段目標(biāo)檢測算法，如YOLO和SSD，直接在圖像上進行目標(biāo)的分類和定位，速度相對較快C.目標(biāo)檢測算法的性能通常用準(zhǔn)確率、召回率和平均精度均值（mAP）等指標(biāo)來評估D.目標(biāo)檢測算法的精度和速度是相互獨立的，提高精度不會影響速度，反之亦然7、當(dāng)利用計算機視覺進行圖像超分辨率重建任務(wù)，將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像，以下哪種深度學(xué)習(xí)模型可能在重建效果上表現(xiàn)出色？（）A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是8、計算機視覺中的視頻理解不僅包括對單個幀的分析，還需要考慮幀之間的關(guān)系。假設(shè)我們要理解一個電影片段的情節(jié)和情感，以下哪種方法能夠有效地捕捉視頻中的時空動態(tài)信息和語義信息？（）A.基于幀級特征和分類器的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的視頻理解模型，結(jié)合注意力機制C.基于光流和運動軌跡的方法D.基于音頻和視頻融合的方法9、計算機視覺在文物保護和修復(fù)中的應(yīng)用逐漸增多。假設(shè)要對一幅古老的繪畫進行數(shù)字化修復(fù)和增強，以下關(guān)于顏色恢復(fù)的挑戰(zhàn)，哪一項是最為顯著的？（）A.由于年代久遠(yuǎn)，原畫作的顏色信息缺失嚴(yán)重B.不同區(qū)域的顏色褪色程度不一致，難以統(tǒng)一恢復(fù)C.缺乏對原畫作創(chuàng)作時所用顏料的了解，難以準(zhǔn)確還原顏色D.修復(fù)過程中可能引入新的顏色偏差，影響修復(fù)效果10、在計算機視覺的發(fā)展中，模型的可解釋性是一個重要的研究方向。以下關(guān)于模型可解釋性的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.模型可解釋性旨在理解模型是如何做出決策和生成輸出的B.可解釋性對于建立用戶對模型的信任和確保模型的公正性具有重要意義C.一些可視化技術(shù)，如特征圖可視化和類激活映射，可以幫助解釋模型的決策過程D.目前的計算機視覺模型都具有良好的可解釋性，能夠清晰地解釋其決策依據(jù)11、在計算機視覺的醫(yī)學(xué)影像分析中，例如對腫瘤的檢測和分割，需要高精度和可靠性。假設(shè)我們有一組磁共振成像（MRI）數(shù)據(jù)，以下哪種技術(shù)能夠有效地輔助醫(yī)生進行準(zhǔn)確的診斷和治療規(guī)劃？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的分割網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)C.基于聚類和分類的方法D.基于形態(tài)學(xué)操作和閾值分割的方法12、計算機視覺中的目標(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)方法來實現(xiàn)B.目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會給目標(biāo)跟蹤帶來挑戰(zhàn)C.目標(biāo)跟蹤在智能監(jiān)控、人機交互和自動駕駛等領(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13、在計算機視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，持續(xù)跟蹤視頻中的特定目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個在人群中行走的人，以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于濾波的方法，如卡爾曼濾波和粒子濾波，可以預(yù)測目標(biāo)的位置和狀態(tài)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠?qū)W習(xí)目標(biāo)的外觀特征，提高跟蹤的準(zhǔn)確性和魯棒性C.目標(biāo)跟蹤過程中，目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素不會對跟蹤結(jié)果產(chǎn)生影響D.結(jié)合多種特征和算法的融合跟蹤方法，可以綜合利用不同方法的優(yōu)勢，提高跟蹤性能14、計算機視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人物動作。假設(shè)我們要對一段包含復(fù)雜背景和多人交互的視頻進行動作識別，以下哪種特征表示可能對提高識別準(zhǔn)確率有幫助？（）A.基于光流的特征B.基于圖像直方圖的特征C.基于像素值的原始特征D.基于圖像邊緣的特征15、在進行圖像配準(zhǔn)（ImageRegistration）時，即對齊兩幅或多幅圖像，假設(shè)我們要將不同時間拍攝的同一地區(qū)的衛(wèi)星圖像進行配準(zhǔn)，由于地形變化和拍攝角度的差異，以下哪個因素可能對配準(zhǔn)精度產(chǎn)生最大影響？（）A.圖像的分辨率B.選擇的特征點數(shù)量C.圖像的灰度值D.地理坐標(biāo)信息的準(zhǔn)確性16、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠?qū)Ψb進行款式和顏色識別的計算機視覺系統(tǒng)，用于時尚推薦和庫存管理。在處理服裝圖像時，由于服裝的款式和顏色變化多樣，以下哪種特征表示方法可能更適合？（）A.手工設(shè)計的特征B.基于深度學(xué)習(xí)的自動特征C.顏色直方圖D.以上都是17、在計算機視覺中，目標(biāo)檢測是一項重要的任務(wù)。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在城市交通場景中檢測車輛和行人的系統(tǒng)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測算法的選擇，哪一項是需要重點考慮的因素？（）A.算法的檢測速度，以滿足實時性要求B.算法在小目標(biāo)檢測上的性能，因為車輛和行人在圖像中可能較小C.算法的模型復(fù)雜度，越復(fù)雜的模型效果越好D.算法是否開源，開源的算法更易于使用18、計算機視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率和細(xì)節(jié)。假設(shè)要將一張低分辨率的老照片重建為高分辨率的清晰圖像，同時要保持圖像的自然度和真實性。以下哪種圖像超分辨率重建方法最為適合？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于學(xué)習(xí)字典的方法19、計算機視覺中的視頻理解任務(wù)包括對視頻內(nèi)容的分析和解釋。假設(shè)要理解一段新聞視頻的主要內(nèi)容和事件發(fā)展。以下關(guān)于視頻理解的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對視頻中的幀進行分類、目標(biāo)檢測和跟蹤來實現(xiàn)視頻理解B.深度學(xué)習(xí)中的注意力機制可以幫助聚焦視頻中的關(guān)鍵信息，提高理解的準(zhǔn)確性C.視頻理解只需要關(guān)注視覺信息，不需要考慮音頻和文字等其他模態(tài)的信息D.可以結(jié)合知識圖譜和語義理解技術(shù)，對視頻中的內(nèi)容進行更深入的分析和解釋20、在計算機視覺的全景圖像拼接任務(wù)中，假設(shè)要將多張拍攝的局部圖像拼接成一幅完整的全景圖。以下關(guān)于圖像匹配和融合的步驟，哪一項是容易出錯的？（）A.準(zhǔn)確找到相鄰圖像之間的特征點進行匹配B.對匹配后的圖像進行幾何校正和投影變換C.直接將圖像拼接在一起，不進行任何過渡處理D.采用合適的融合算法，消除拼接處的明顯痕跡二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）說明計算機視覺在交通流量預(yù)測中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡述計算機視覺在體育賽事中的運動員表現(xiàn)分析。3、（本題5分）說明計算機視覺在環(huán)境監(jiān)測中的作用。4、（本題5分）描述計算機視覺在水文監(jiān)測中的應(yīng)用。5、（本題5分）簡述計算機視覺在工業(yè)檢測中的任務(wù)和優(yōu)勢。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析某游樂園的宣傳海報創(chuàng)意元素運用，討論其如何運用創(chuàng)意元素和游戲化設(shè)計，吸引游客參與，提升宣傳效果。2、（本題5分）某音樂節(jié)的海報設(shè)計以酷炫的音樂元素和獨特的字體排版吸引樂迷。請剖析海報在傳達(dá)音樂節(jié)風(fēng)格、營造狂歡氛圍、吸引觀眾參與方面的手法和效果，以及如何根據(jù)不同年份和主題進行創(chuàng)新。3、（本題5分）探討某文化機構(gòu)的官方網(wǎng)站首頁設(shè)計，研究其如何通過布局、色彩搭配、內(nèi)容展示等吸引用戶訪問，傳遞機構(gòu)的文化使命和活動信息。4、（本題5分）某城市的旅游地圖設(shè)計簡潔明了，標(biāo)注準(zhǔn)確，圖標(biāo)富有特色。請分析旅游地圖在幫助游客