聊城大學東昌學院《平面設計衍生產品設計》2023-2024學年第一學期期末試卷

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《平面設計衍生產品設計》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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、在計算機視覺的圖像去模糊任務中，需要恢復由于相機抖動或物體運動導致的模糊圖像。假設一張夜景照片由于長時間曝光而模糊，同時存在噪聲和低光照條件。以下哪種圖像去模糊算法在處理這種情況時效果較好？（）A.盲去卷積算法B.基于正則化的去模糊算法C.深度學習的去模糊模型D.頻域去模糊方法2、在計算機視覺的圖像壓縮任務中，假設要在保證圖像質量的前提下盡可能減小文件大小。以下關于壓縮算法的選擇，哪一項是不正確的？（）A.選擇基于變換的壓縮算法，如離散余弦變換（DCT）B.采用無損壓縮算法，確保圖像信息完全不丟失C.只考慮壓縮比，不關心圖像的視覺質量D.根據圖像的特點和應用需求選擇合適的壓縮算法3、在計算機視覺中，特征提取是非常關鍵的一步。假設我們要從圖像中提取有意義的特征，用于后續(xù)的處理和分析，以下關于特征提取方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.SIFT（尺度不變特征變換）和SURF（加速穩(wěn)健特征）是常用的局部特征描述子，對圖像的旋轉、縮放和光照變化具有一定的不變性B.HOG（方向梯度直方圖）特征通過計算圖像局部區(qū)域的梯度方向分布來描述圖像，常用于行人檢測C.深度學習中的自動特征提取，例如通過卷積神經網絡學習到的特征，比手工設計的特征更具有代表性和判別力D.特征提取的結果對后續(xù)的圖像處理任務影響不大，不同的特征提取方法可以得到相似的處理效果4、在計算機視覺的表情識別任務中，判斷圖像或視頻中人物的表情。假設要開發(fā)一個用于在線教育的表情識別系統(tǒng)，以下關于表情識別方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析面部肌肉的運動和特征點的變化來識別表情B.深度學習模型能夠學習不同表情的模式和特征，實現準確的表情分類C.表情識別系統(tǒng)需要考慮光照、頭部姿態(tài)和遮擋等因素的影響D.表情識別可以準確地識別出所有細微和復雜的表情，不受個體差異和文化背景的影響5、視頻理解是計算機視覺中的一個具有挑戰(zhàn)性的任務。以下關于視頻理解的敘述，不準確的是（）A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內容，還需要考慮幀之間的時間關系B.循環(huán)神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在處理視頻序列數據時具有優(yōu)勢C.視頻理解在視頻監(jiān)控、行為分析和內容推薦等方面具有廣泛的應用前景D.目前的視頻理解技術已經能夠完全理解復雜場景下的視頻內容，不存在任何挑戰(zhàn)6、在計算機視覺的場景理解任務中，需要理解整個圖像的語義信息。假設要分析一張城市街道的圖像中包含的物體和它們之間的關系，以下關于場景理解方法的描述，正確的是：（）A.單獨對圖像中的每個物體進行識別和分類就能實現場景理解B.忽略圖像中的上下文信息和空間布局對場景理解沒有影響C.利用深度學習中的語義分割和圖模型可以更好地理解場景的結構和語義關系D.場景理解只適用于簡單的室內場景，對于復雜的戶外場景無法處理7、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8、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9、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網絡D.基于均值漂移的跟蹤算法10、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，但容易出現重復紋理C.深度學習中的生成對抗網絡（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11、在計算機視覺的圖像修復任務中，恢復圖像中缺失或損壞的部分。假設要修復一張老照片中缺失的部分，以下關于圖像修復方法的描述，正確的是：（）A.基于紋理合成的圖像修復方法能夠完美恢復復雜的結構和細節(jié)B.深度學習中的自編碼器在圖像修復中無法學習到有效的特征表示C.圖像修復的結果不受缺失區(qū)域的大小和形狀的影響D.結合先驗知識和上下文信息的深度學習方法可以產生更合理和自然的修復效果12、在計算機視覺的圖像檢索任務中，需要根據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據庫，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13、計算機視覺中的深度估計是計算場景中物體與相機的距離。假設我們要為一個增強現實應用估計場景的深度信息，以下哪種深度估計方法能夠在實時性和準確性之間取得較好的平衡？（）A.基于立體視覺的方法B.基于結構光的方法C.基于深度學習的單目深度估計方法D.基于飛行時間（ToF）原理的方法14、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。假設要估計一段視頻中物體的運動速度和方向，以下關于光流估計方法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計方法在復雜場景中能夠準確計算光流B.深度學習中的光流估計網絡不需要大量的標注數據進行訓練C.光流估計的結果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結合時空信息的深度學習光流估計方法能夠提高估計的準確性和魯棒性15、在計算機視覺的圖像質量評估任務中，假設要評估一張經過處理后的圖像的質量。以下關于圖像質量評估方法的描述，正確的是：（）A.主觀評估方法通過人的觀察和判斷來評價圖像質量，結果準確可靠B.客觀評估方法中的全參考方法需要原始未失真圖像作為參考，計算復雜度低C.無參考圖像質量評估方法能夠在沒有原始圖像的情況下準確評估圖像質量D.所有的圖像質量評估方法都能夠完全反映人對圖像質量的主觀感受二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明計算機視覺在海洋生態(tài)監(jiān)測中的作用。2、（本題5分）描述計算機視覺在海洋地質災害防治中的應用。3、（本題5分）說明計算機視覺在眼鏡制造中的檢測和設計。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用圖像識別技術，對超市商品的條形碼進行快速讀取和識別。2、（本題5分）使用目標檢測技術，從海洋生態(tài)監(jiān)測圖像中檢測出瀕危物種。3、（本題5分）使用目標跟蹤算法，對游泳比賽中的運動員轉身動作進行分析和評估。4、（本題5分）設計一個系統(tǒng)，利用計算機視覺檢測學校食堂食品的衛(wèi)生狀況。5、（本題5分）基于深度學習的圖像生成模型，生成具有特定風格的藝術圖像。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)