邵陽工業(yè)職業(yè)技術學院《平面設計與制作》2023-2024學年第二學期期末試卷

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《平面設計與制作》2023-2024學年第二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30個小題，每小題1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增強任務中，旨在改善圖像的質量。假設一張低光照條件下拍攝的照片需要增強。以下關于圖像增強方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過直方圖均衡化方法增強圖像的對比度B.基于濾波的方法能夠去除圖像中的噪聲，同時增強細節(jié)C.圖像增強可以無限制地提高圖像的質量，不存在過度增強的問題D.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）也可以用于圖像增強2、計算機視覺中的三維重建技術可以從多幅圖像中恢復物體的三維形狀。假設要對一個古老建筑進行三維重建。以下關于三維重建方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過立體視覺的方法，從不同角度拍攝的圖像中計算深度信息B.基于結構光的方法能夠快速獲取物體表面的三維點云數(shù)據(jù)C.深度學習在三維重建中也有應用，能夠學習從二維圖像到三維形狀的映射D.三維重建的結果總是非常精確，與真實物體的形狀完全一致3、在計算機視覺的三維重建中，從多幅二維圖像恢復物體的三維結構。假設要對一個古建筑進行三維重建，以下關于三維重建方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于立體視覺的方法通過匹配不同視角下的圖像特征點來計算深度信息，實現(xiàn)三維重建B.運動恢復結構（SfM）算法可以從一系列無序的圖像中重建場景的三維結構C.激光掃描技術能夠直接獲取物體表面的三維點云數(shù)據(jù)，是一種高精度的三維重建方法D.三維重建的結果只取決于輸入的圖像質量，與重建算法的選擇無關4、在計算機視覺的圖像質量評估任務中，假設要評估一張經(jīng)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5、在計算機視覺的目標識別任務中，假設目標物體被部分遮擋，以下哪種模型架構可能更有助于恢復被遮擋部分的信息？（）A.多層感知機（MLP）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）D.注意力機制（AttentionMechanism）6、在計算機視覺的實際應用中，模型的實時性是一個重要的考慮因素。以下關于實時性的描述，不正確的是（）A.對于一些需要實時響應的應用，如自動駕駛和工業(yè)檢測，模型的處理速度至關重要B.模型的復雜度、計算資源和算法效率都會影響實時性C.可以通過模型壓縮、硬件加速和優(yōu)化算法等方法來提高模型的實時性D.實時性只與模型本身有關，與硬件設備和系統(tǒng)架構無關7、假設我們要開發(fā)一個計算機視覺系統(tǒng)，用于檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷。由于產(chǎn)品的種類繁多、缺陷類型復雜，以下哪種方法可能需要更多的計算資源和時間來訓練模型？（）A.基于傳統(tǒng)機器學習的方法B.基于淺層神經(jīng)網(wǎng)絡的方法C.基于深度學習的方法D.基于模板匹配的方法8、圖像分類是計算機視覺的基礎任務之一。假設要對大量的自然風景圖片進行分類，包括山脈、森林、海灘等不同類型，同時圖片可能存在不同的拍攝角度、光照條件和季節(jié)變化。為了能夠準確地對這些圖片進行分類，以下哪種特征提取方法與分類算法的組合最為有效？（）A.SIFT特征+支持向量機B.HOG特征+決策樹C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡自動提取特征+深度學習分類器D.顏色直方圖特征+樸素貝葉斯9、在計算機視覺中，圖像生成是創(chuàng)建新的圖像內容。以下關于圖像生成的說法，錯誤的是（）A.可以通過生成對抗網(wǎng)絡（GAN）、變分自編碼器（VAE）等模型進行圖像生成B.圖像生成可以用于藝術創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強和虛擬場景構建等任務C.生成的圖像質量和真實性在不斷提高，但仍然存在一些缺陷和不完美之處D.圖像生成可以完全根據(jù)用戶的任意想象生成任何內容，不受任何限制10、計算機視覺中的目標計數(shù)任務，例如統(tǒng)計圖像中物體的數(shù)量。假設要計算一張果園圖片中蘋果的數(shù)量，以下關于目標計數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)的圖像分割和對象識別方法可以準確快速地完成目標計數(shù)B.深度學習中的回歸模型不適合用于目標計數(shù)任務C.目標的大小、形狀和分布對計數(shù)結果沒有影響D.結合深度學習的密度估計方法能夠有效地實現(xiàn)目標計數(shù)11、在進行計算機視覺的三維重建時，需要從多個視角的圖像中恢復物體的三維形狀和結構。假設要對一個復雜的古建筑進行三維重建，圖像采集存在視角偏差和部分遮擋。以下哪種三維重建方法在處理這種不完整和有噪聲的數(shù)據(jù)時效果較好？（）A.基于立體視覺的重建B.基于運動恢復結構（SfM）的重建C.基于激光掃描的重建D.基于深度學習的重建12、在計算機視覺的目標識別任務中，假設要識別不同種類的水果。以下關于應對類內差異和類間相似性的策略，哪一項是不正確的？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性，包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具區(qū)分性的特征，減少類內差異和類間相似性的影響C.降低模型的復雜度，避免過度擬合類內差異和類間相似性D.忽略類內差異和類間相似性，依靠模型的自動適應能力13、在計算機視覺的遙感圖像分析中，假設要從衛(wèi)星遙感圖像中提取土地利用信息，以下哪種技術可能對區(qū)分不同類型的土地覆蓋有幫助？（）A.高光譜分析B.紋理分析C.形狀分析D.以上都有可能14、圖像超分辨率是指從低分辨率圖像生成高分辨率圖像。假設我們有一張模糊的低分辨率老照片，想要將其清晰化并提高分辨率。以下哪種圖像超分辨率方法能夠生成更逼真的細節(jié)和更清晰的邊緣？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值B.基于重建的方法，如基于字典學習的方法C.基于深度學習的方法，如SRCNND.基于小波變換的方法15、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務中，需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設要估計一個機器人手臂的姿態(tài)，以實現(xiàn)精確的控制和操作。以下哪種姿態(tài)估計方法在處理這種機械結構時準確性更高？（）A.基于模型的姿態(tài)估計B.基于深度學習的姿態(tài)估計C.基于視覺慣性里程計的姿態(tài)估計D.基于幾何約束的姿態(tài)估計16、在計算機視覺的圖像檢索任務中，假設要從一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像。這些圖像可能在內容、風格和主題上存在差異。為了提高檢索的效率和準確性，以下哪種方法通常被采用？（）A.基于全局特征的圖像表示和相似性度量B.只對圖像的標簽進行文本匹配，忽略圖像內容C.隨機選擇數(shù)據(jù)庫中的圖像作為檢索結果D.不進行任何預處理，直接在原始圖像上進行檢索17、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系。假設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.基于深度學習的視頻理解模型，結合注意力機制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18、計算機視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人物動作。假設我們要對一段包含復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19、計算機視覺在無人駕駛飛行器（UAV）中的應用可以輔助飛行和導航。假設一架UAV需要依靠視覺信息避開障礙物，以下關于UAV計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠單目視覺就能準確估計障礙物的距離和速度B.視覺信息在UAV飛行中的作用有限，主要依靠其他傳感器如GPSC.多目視覺和深度學習算法的結合可以為UAV提供更準確的環(huán)境感知和障礙物避讓能力D.UAV的飛行速度和姿態(tài)對視覺系統(tǒng)的性能沒有影響20、計算機視覺中的語義分割旨在為圖像中的每個像素分配一個類別標簽。假設要對醫(yī)學影像中的腫瘤區(qū)域進行語義分割，以下關于模型評估指標的選擇，哪一項是最為關鍵的？（）A.準確率，即正確分類的像素比例B.召回率，即正確分割出腫瘤像素的比例C.F1分數(shù)，綜合考慮準確率和召回率D.平均交并比（MIoU），衡量分割結果與真實標簽的重合程度21、在計算機視覺的圖像檢索任務中，根據(jù)用戶的需求從圖像數(shù)據(jù)庫中查找相關圖像。假設要從一個大型的圖像庫中檢索包含特定物體的圖像，以下關于圖像檢索方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于圖像的內容特征，如顏色、形狀和紋理等，進行相似性度量和檢索B.深度學習模型能夠提取更具語義和判別力的特征，提高圖像檢索的準確性C.圖像檢索的結果只取決于圖像的特征表示，與檢索算法的效率無關D.可以結合用戶的反饋和交互，不斷優(yōu)化圖像檢索的結果22、在計算機視覺的視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，異常事件檢測是重要功能之一。假設要在一個倉庫的監(jiān)控視頻中檢測出異常的人員活動或物品移動。以下哪種異常事件檢測方法在處理這種大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)時能夠更有效地發(fā)現(xiàn)異常？（）A.基于規(guī)則的檢測B.基于統(tǒng)計模型的檢測C.基于深度學習的檢測D.基于人工觀察的檢測23、計算機視覺在文物保護和數(shù)字化中的應用可以幫助記錄和分析文物信息。假設要對一件古老的雕塑進行三維數(shù)字化和表面紋理分析，以下關于文物保護計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的攝影測量方法在文物數(shù)字化中比基于深度學習的方法更精確B.文物的復雜形狀和表面材質對數(shù)字化和分析過程沒有挑戰(zhàn)C.結合多種成像技術和計算機視覺算法能夠更全面地獲取文物的信息D.文物保護中的計算機視覺應用不需要考慮對文物的非接觸性和無損性要求24、在計算機視覺的圖像特征提取中，假設要提取對光照、旋轉和縮放具有不變性的特征。以下關于特征提取方法的描述，正確的是：（）A.SIFT特征具有良好的不變性，但計算復雜度高，實時性差B.HOG特征對光照變化適應性強，但對旋轉和縮放較敏感C.LBP特征能夠快速提取，但特征表達能力有限D.沒有一種特征提取方法能夠同時滿足對光照、旋轉和縮放的不變性要求25、在目標檢測中，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法的特點是（）A.檢測速度快B.檢測精度高C.適用于小目標檢測D.對遮擋不敏感26、計算機視覺中的深度估計是確定場景中物體距離相機的遠近。假設要為機器人導航提供深度信息，以下關于深度估計方法的精度要求，哪一項是最為關鍵的？（）A.能夠區(qū)分不同物體的大致距離范圍即可B.提供精確到毫米級別的深度信息，確保機器人安全導航C.深度估計的精度對機器人導航影響不大，可以忽略D.精度要求取決于機器人的運動速度，速度越快要求精度越低27、在計算機視覺的圖像增強任務中，假設要提高一張低光照圖像的質量。以下關于圖像增強方法的描述，正確的是：（）A.直方圖均衡化能夠均勻分布圖像的灰度級，但可能會導致細節(jié)丟失B.基于濾波的方法可以有效地去除噪聲，但同時也會模糊圖像的邊緣C.伽馬校正只適用于校正過亮的圖像，對于低光照圖像效果不佳D.所有的圖像增強方法都能夠在不引入任何失真的情況下提高圖像質量28、計算機視覺中的圖像分割任務旨在將圖像分割成不同的區(qū)域。假設要對一張風景圖片進行分割，區(qū)分天空、陸地和水面。以下關于圖像分割方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.基于閾值的分割方法簡單快速，但對于復雜圖像效果不佳B.區(qū)域生長法從種子點開始，逐步合并相似的區(qū)域C.深度學習中的全卷積網(wǎng)絡（FCN）在圖像分割中表現(xiàn)出色，能夠生成精確的分割結果D.圖像分割的結果總是清晰明確，不存在模糊或錯誤的邊界29、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(wǎng)絡D.基于均值漂移的跟蹤算法30、計算機視覺在文物保護和修復中具有潛在應用。假設要對一件受損的古代書畫進行數(shù)字化修復，以下關于計算機視覺在文物保護中的作用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過圖像增強和去噪技術改善書畫的視覺效果B.利用圖像匹配和拼接技術還原殘缺的部分C.計算機視覺技術能夠完全恢復文物的原始狀態(tài)，使其與未受損時一模一樣D.為文物修復專家提供輔助決策和參考依據(jù)二、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）基于深度學習，實現(xiàn)對田徑比賽中運動員起跑反應時間的檢測。2、（本題5分）利用圖像分割技術，從心電圖中分割出異常波形。3、（本題5分）基于深度學習的圖像去噪技術，去除圖像中的噪聲干擾。4、（本題5分）在安防領域，利用計算機視覺檢測異常行為和入侵事件。5、（本題5分）基于深度學習的圖像生成模型，生成