河南師范大學(xué)《中外書(shū)籍形態(tài)設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線(xiàn)…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)河南師范大學(xué)

《中外書(shū)籍形態(tài)設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、當(dāng)進(jìn)行圖像的光流估計(jì)時(shí)，假設(shè)要計(jì)算圖像中像素的運(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)景下可能更準(zhǔn)確？（）A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.隨機(jī)估計(jì)光流D.不進(jìn)行光流估計(jì)，忽略像素的運(yùn)動(dòng)信息2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，三維重建是從二維圖像恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于三維重建的敘述，不正確的是（）A.可以通過(guò)多視圖幾何、結(jié)構(gòu)光或深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行三維重建B.三維重建在虛擬現(xiàn)實(shí)、文物保護(hù)和工業(yè)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用C.三維重建的結(jié)果總是精確無(wú)誤的，能夠完全還原物體的真實(shí)三維結(jié)構(gòu)D.噪聲、遮擋和圖像質(zhì)量等因素會(huì)對(duì)三維重建的結(jié)果產(chǎn)生影響3、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視頻分析中，需要處理連續(xù)的圖像幀。假設(shè)要分析一段監(jiān)控視頻中的人員行為，以下關(guān)于視頻分析方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.光流法可以用于計(jì)算相鄰幀之間的像素運(yùn)動(dòng)，從而跟蹤物體的運(yùn)動(dòng)軌跡B.可以通過(guò)對(duì)視頻幀進(jìn)行分類(lèi)和檢測(cè)，來(lái)識(shí)別和分析人員的行為模式C.視頻分析需要考慮時(shí)間維度上的信息，不僅僅是單個(gè)圖像幀的特征D.視頻分析只適用于簡(jiǎn)單的場(chǎng)景和行為，對(duì)于復(fù)雜的多人交互場(chǎng)景無(wú)法進(jìn)行有效的分析4、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，圖像分類(lèi)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們要對(duì)大量的動(dòng)物圖片進(jìn)行分類(lèi)，將其分為貓、狗、鳥(niǎo)等類(lèi)別。以下關(guān)于圖像分類(lèi)方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類(lèi)任務(wù)中表現(xiàn)出色，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征B.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法如支持向量機(jī)（SVM）在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時(shí)，性能通常不如深度學(xué)習(xí)方法C.圖像分類(lèi)只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征，高層語(yǔ)義信息對(duì)分類(lèi)結(jié)果影響不大D.為了提高分類(lèi)準(zhǔn)確率，可以使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作來(lái)擴(kuò)充數(shù)據(jù)集5、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.姿態(tài)估計(jì)可以通過(guò)單目相機(jī)、雙目相機(jī)或深度相機(jī)來(lái)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6、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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）7、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像超分辨率技術(shù)用于提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)成高分辨率圖像，以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的圖像超分辨率方法能夠生成清晰逼真的高分辨率圖像B.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像超分辨率任務(wù)中無(wú)法發(fā)揮作用C.圖像超分辨率的效果不受原始低分辨率圖像的質(zhì)量和內(nèi)容的限制D.結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)和深度學(xué)習(xí)的方法可以改善圖像超分辨率的效果8、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的手勢(shì)識(shí)別用于理解人的手勢(shì)動(dòng)作。假設(shè)要在一個(gè)智能交互系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的手勢(shì)識(shí)別，以下關(guān)于手勢(shì)識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于傳感器的手勢(shì)識(shí)別方法能夠精確獲取手勢(shì)的運(yùn)動(dòng)信息，但佩戴傳感器不方便B.基于視覺(jué)的手勢(shì)識(shí)別方法不受環(huán)境光照和背景的影響，識(shí)別穩(wěn)定性高C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在手勢(shì)識(shí)別中無(wú)法處理復(fù)雜的手勢(shì)變化和遮擋D.手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)只要能夠識(shí)別常見(jiàn)的幾種手勢(shì)，就能夠滿(mǎn)足大多數(shù)應(yīng)用需求9、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?qū)χ讣y進(jìn)行識(shí)別和認(rèn)證的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，以下哪種特征提取和匹配方法可能在指紋識(shí)別中具有較高的準(zhǔn)確性？（）A.細(xì)節(jié)點(diǎn)提取B.方向場(chǎng)提取C.紋理特征提取D.以上都是10、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像去霧是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。假設(shè)要去除一張有濃霧的風(fēng)景圖像中的霧氣，以下哪種方法可能需要對(duì)大氣散射模型有深入的了解？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法B.基于物理模型的去霧方法C.基于圖像增強(qiáng)的去霧方法D.基于濾波的去霧方法11、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，將不同視角或時(shí)間拍攝的圖像進(jìn)行對(duì)齊，以下哪種變換模型可能適用于具有較大形變的圖像配準(zhǔn)？（）A.剛性變換B.仿射變換C.投影變換D.非線(xiàn)性變換12、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13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，視頻摘要生成是從長(zhǎng)視頻中提取關(guān)鍵內(nèi)容并生成簡(jiǎn)潔的摘要。以下關(guān)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(guān)鍵幀提取、內(nèi)容分析和故事線(xiàn)構(gòu)建等方法B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)視頻的語(yǔ)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(chǔ)等方面具有實(shí)用價(jià)值D.視頻摘要生成能夠完全準(zhǔn)確地反映視頻的所有重要內(nèi)容，沒(méi)有任何信息丟失14、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像超分辨率任務(wù)中，假設(shè)要將一張低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像。以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的方法簡(jiǎn)單快速，但恢復(fù)出的圖像細(xì)節(jié)不夠清晰B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠生成逼真的高分辨率圖像，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源C.圖像超分辨率技術(shù)可以無(wú)限制地提高圖像的分辨率，不受硬件限制D.所有的圖像超分辨率方法都能夠完全恢復(fù)出原始高分辨率圖像的所有信息15、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像增強(qiáng)處理中，目的是改善圖像的質(zhì)量和可讀性。假設(shè)我們要對(duì)一張低光照條件下拍攝的圖像進(jìn)行增強(qiáng)，以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.直方圖均衡化可以通過(guò)調(diào)整圖像的灰度分布，增強(qiáng)圖像的對(duì)比度B.基于Retinex理論的方法可以分離圖像的光照和反射成分，從而改善圖像的視覺(jué)效果C.圖像增強(qiáng)算法可以在不增加噪聲的情況下，顯著提高圖像的亮度和清晰度D.不同的圖像增強(qiáng)方法適用于不同類(lèi)型的圖像，需要根據(jù)具體情況選擇合適的方法二、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)在洪澇災(zāi)害監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。2、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何實(shí)現(xiàn)車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)？3、（本題5分）描述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的應(yīng)用。4、（本題5分）描述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在氣象災(zāi)害預(yù)警中的應(yīng)用。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用目標(biāo)跟蹤算法，跟蹤魔術(shù)表演中道具的變化。2、（本題5分）利用圖像增強(qiáng)技術(shù)，改善水下攝影圖像的色彩和清晰度。3、（本題5分）利用圖像分割技術(shù)，從心電圖中分割出異常波形。4、（本題5分）基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的火災(zāi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)火災(zāi)隱患。5、（本題5分）對(duì)監(jiān)控視頻中的車(chē)輛進(jìn)行車(chē)型識(shí)別和顏色識(shí)別。四、分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）研究某化妝品店的品牌合作活動(dòng)宣傳海報(bào)設(shè)計(jì)，探討其如何通過(guò)視覺(jué)元素展示合作品牌的優(yōu)勢(shì)和吸引顧客。2