四川美術(shù)學(xué)院《計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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《計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)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25個(gè)小題，每小題1分，共25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、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)嬜髌愤M(jìn)行真?zhèn)舞b定的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，需要對作品的筆觸、線條和風(fēng)格等特征進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)在書畫鑒定中可能具有應(yīng)用前景？（）A.筆跡分析B.風(fēng)格遷移C.圖像風(fēng)格分析D.以上都是2、在計(jì)算機(jī)視覺中，圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像超分辨率重建的敘述，不正確的是（）A.圖像超分辨率重建可以通過插值、基于模型的方法或深度學(xué)習(xí)方法來實(shí)現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細(xì)節(jié)C.圖像超分辨率重建在醫(yī)學(xué)圖像、衛(wèi)星圖像和監(jiān)控圖像等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.圖像超分辨率重建可以無限制地提高圖像的分辨率，不受原始圖像信息的限制3、計(jì)算機(jī)視覺中的表情識別旨在識別圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要在一個(gè)情感分析系統(tǒng)中準(zhǔn)確識別表情，以下關(guān)于表情識別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的表情識別方法對表情的細(xì)微變化不敏感，識別準(zhǔn)確率低B.基于紋理特征的表情識別方法能夠很好地捕捉表情的局部特征，但容易受到光照影響C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在表情識別中能夠?qū)W習(xí)到全局和局部的特征，但對大規(guī)模數(shù)據(jù)集依賴嚴(yán)重D.表情識別系統(tǒng)只適用于正面清晰的人臉表情，對于側(cè)臉和遮擋的表情無法識別4、對于視頻中的異常檢測任務(wù)，假設(shè)要在一段監(jiān)控視頻中檢測出異常事件，如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準(zhǔn)確檢測異常？（）A.建立正常行為模型，對比檢測異常B.只關(guān)注視頻中的顯著運(yùn)動區(qū)域C.隨機(jī)判斷視頻中的幀是否異常D.不進(jìn)行異常檢測，直接忽略異常事件5、計(jì)算機(jī)視覺中的場景理解是對整個(gè)圖像場景的語義和結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析和理解。以下關(guān)于場景理解的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.場景理解需要綜合考慮物體、空間關(guān)系、上下文信息等多個(gè)方面B.可以通過構(gòu)建場景圖來表示場景中的實(shí)體和關(guān)系，輔助場景理解C.場景理解在智能導(dǎo)航、虛擬環(huán)境構(gòu)建和圖像編輯等領(lǐng)域具有潛在的應(yīng)用價(jià)值D.場景理解是一個(gè)已經(jīng)完全解決的問題，不存在任何技術(shù)難題6、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像風(fēng)格遷移是一項(xiàng)有趣的任務(wù)。假設(shè)要將一幅油畫的風(fēng)格應(yīng)用到一張照片上，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的要點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.學(xué)習(xí)油畫和照片的特征表示，找到風(fēng)格和內(nèi)容的分離方式B.只關(guān)注風(fēng)格的遷移，不考慮照片原始內(nèi)容的保留C.采用對抗訓(xùn)練，使生成的圖像在風(fēng)格和內(nèi)容上達(dá)到平衡D.調(diào)整模型參數(shù)，控制風(fēng)格遷移的強(qiáng)度和效果7、在三維計(jì)算機(jī)視覺中，重建物體的三維形狀是一個(gè)重要任務(wù)。假設(shè)要從多視角的圖像中重建一個(gè)建筑物的三維模型，以下關(guān)于三維重建方法的描述，正確的是：（）A.基于立體視覺的方法能夠直接從兩張圖像中準(zhǔn)確重建出物體的三維形狀B.結(jié)構(gòu)光方法在室外環(huán)境中比在室內(nèi)環(huán)境中更適用C.多視圖幾何和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法可以提高三維重建的精度和完整性D.三維重建的結(jié)果不受圖像拍攝角度和距離的影響8、在計(jì)算機(jī)視覺的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中，需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設(shè)要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài)，以實(shí)現(xiàn)精確的控制和操作。以下哪種姿態(tài)估計(jì)方法在處理這種機(jī)械結(jié)構(gòu)時(shí)準(zhǔn)確性更高？（）A.基于模型的姿態(tài)估計(jì)B.基于深度學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計(jì)C.基于視覺慣性里程計(jì)的姿態(tài)估計(jì)D.基于幾何約束的姿態(tài)估計(jì)9、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域精確地分割出來，以便醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。這張醫(yī)學(xué)圖像可能存在噪聲、模糊和不均勻的灰度分布。以下哪種圖像分割方法在處理這種復(fù)雜情況時(shí)可能更具優(yōu)勢？（）A.基于閾值的分割方法，根據(jù)像素值設(shè)定閾值進(jìn)行分割B.基于區(qū)域生長的分割方法，從種子點(diǎn)開始逐漸擴(kuò)展區(qū)域C.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法，如U-NetD.隨機(jī)分割圖像，然后根據(jù)后續(xù)分析進(jìn)行調(diào)整10、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.可以通過商品識別技術(shù)自動識別顧客購買的商品，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11、在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用于工業(yè)檢測中，需要檢測產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵。假設(shè)我們要檢測手機(jī)屏幕上的劃痕和亮點(diǎn)，以下哪種方法能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準(zhǔn)確的缺陷檢測，并且適應(yīng)不同的產(chǎn)品批次和生產(chǎn)環(huán)境？（）A.基于機(jī)器視覺的傳統(tǒng)檢測方法，結(jié)合閾值和形態(tài)學(xué)操作B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法，針對缺陷進(jìn)行訓(xùn)練C.基于紋理分析和模式識別的方法D.基于光學(xué)原理和物理模型的檢測方法12、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的農(nóng)業(yè)監(jiān)測系統(tǒng)中，需要對農(nóng)作物的生長狀況進(jìn)行評估，例如判斷葉片的顏色、形狀和病蟲害情況。以下哪種圖像分析方法可能對農(nóng)作物監(jiān)測較為有效？（）A.顏色空間轉(zhuǎn)換B.形態(tài)學(xué)分析C.紋理分析D.以上都是13、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要對細(xì)胞圖像進(jìn)行精細(xì)分割。以下關(guān)于模型選擇的考慮因素，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.模型對細(xì)胞邊界的捕捉能力B.模型在小樣本數(shù)據(jù)上的泛化能力C.模型的訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源需求D.模型的知名度和在學(xué)術(shù)圈的引用次數(shù)14、在計(jì)算機(jī)視覺的全景圖像生成任務(wù)中，將多幅局部圖像拼接成一幅全景圖像。假設(shè)要生成一個(gè)城市景觀的全景圖像，以下關(guān)于全景圖像生成方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.首先需要對局部圖像進(jìn)行特征提取和匹配，找到它們之間的對應(yīng)關(guān)系B.可以使用圖像變形和融合技術(shù)來消除拼接處的縫隙和色差C.全景圖像生成不受拍攝角度、光照條件和相機(jī)參數(shù)的影響，能夠完美拼接任何圖像D.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠自動學(xué)習(xí)全景圖像的生成規(guī)律，提高拼接效果15、圖像增強(qiáng)是為了改善圖像的質(zhì)量和視覺效果。假設(shè)我們有一張由于光照不足而顯得暗淡的圖像，需要對其進(jìn)行增強(qiáng)以突出細(xì)節(jié)。以下哪種圖像增強(qiáng)方法可以有效地提高圖像的對比度，同時(shí)避免過度增強(qiáng)導(dǎo)致的噪聲放大？（）A.直方圖均衡化B.灰度變換C.銳化濾波D.中值濾波16、在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用中，人臉識別是一個(gè)常見的任務(wù)。假設(shè)一個(gè)公司要建立一個(gè)門禁系統(tǒng)，通過人臉識別來允許員工進(jìn)入。為了提高人臉識別的準(zhǔn)確性和魯棒性，以下哪種技術(shù)通常會被采用？（）A.基于幾何特征的人臉識別B.基于模板匹配的人臉識別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)D.基于顏色特征的人臉識別17、在計(jì)算機(jī)視覺中，圖像分割旨在將圖像劃分為不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域具有相似的特征。以下關(guān)于圖像分割的敘述，不正確的是（）A.圖像分割可以基于像素的顏色、紋理等特征進(jìn)行B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像分割中取得了顯著的成果，如全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）C.圖像分割在醫(yī)學(xué)影像分析、自動駕駛場景理解等方面具有重要作用D.圖像分割的結(jié)果總是完美的，能夠準(zhǔn)確地將圖像中的所有物體都分割出來18、計(jì)算機(jī)視覺在安防領(lǐng)域的應(yīng)用可以加強(qiáng)監(jiān)控和預(yù)警能力。假設(shè)要通過攝像頭實(shí)時(shí)監(jiān)測公共場所的異常行為，以下關(guān)于安防計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.簡單的運(yùn)動檢測算法就能準(zhǔn)確識別各種異常行為B.不考慮人群密度和環(huán)境背景對異常行為檢測的影響C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和行為分析模型可以提高異常行為檢測的準(zhǔn)確性和及時(shí)性D.安防領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)不需要考慮隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全問題19、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標(biāo)。假設(shè)我們要跟蹤一個(gè)在人群中快速移動的人物，以下哪種目標(biāo)跟蹤算法能夠更好地處理目標(biāo)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(xué)習(xí)的跟蹤算法，如Siamese網(wǎng)絡(luò)D.基于均值漂移的跟蹤算法20、計(jì)算機(jī)視覺中的視頻目標(biāo)跟蹤中，假設(shè)目標(biāo)在跟蹤過程中發(fā)生了嚴(yán)重的形變。以下關(guān)于處理目標(biāo)形變的方法描述，正確的是：（）A.基于模板匹配的跟蹤方法能夠自適應(yīng)地處理目標(biāo)形變，保持跟蹤的準(zhǔn)確性B.特征點(diǎn)跟蹤方法對目標(biāo)形變不敏感，在這種情況下仍然能夠可靠跟蹤C(jī).深度學(xué)習(xí)中的孿生網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)形變時(shí)容易丟失目標(biāo)，無法繼續(xù)跟蹤D.結(jié)合多種特征和模型更新策略可以提高對目標(biāo)形變的跟蹤魯棒性21、計(jì)算機(jī)視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人體動作。假設(shè)要對一段監(jiān)控視頻中的人員動作進(jìn)行分類，以下關(guān)于動作識別方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征和傳統(tǒng)分類器的方法能夠處理復(fù)雜的動作變化，準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在動作識別中無法捕捉動作的時(shí)空特征C.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠同時(shí)處理空間和時(shí)間維度的信息，適用于動作識別任務(wù)D.動作識別系統(tǒng)對視頻的拍攝角度和背景變化不敏感，具有很強(qiáng)的通用性22、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對醫(yī)學(xué)影像（如X光、CT等）進(jìn)行分析，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷時(shí)，需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的特征。以下哪種特征提取方法在醫(yī)學(xué)影像分析中可能具有較高的應(yīng)用價(jià)值？（）A.基于形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.基于深度學(xué)習(xí)的自動特征學(xué)習(xí)D.基于顏色的特征提取23、在計(jì)算機(jī)視覺中，人臉檢測和識別是重要的應(yīng)用方向。以下關(guān)于人臉檢測和識別的說法，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.人臉識別是在檢測到人臉的基礎(chǔ)上，對人臉的身份進(jìn)行識別和驗(yàn)證C.深度學(xué)習(xí)方法在人臉檢測和識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24、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要在連續(xù)的圖像幀中持續(xù)跟蹤一個(gè)特定的目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在運(yùn)動場上快速移動且形狀變化的運(yùn)動員，同時(shí)存在其他相似物體的干擾。以下哪種目標(biāo)跟蹤算法在這種具有挑戰(zhàn)性的場景下表現(xiàn)更佳？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤B.基于粒子濾波的跟蹤C(jī).基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤25、在計(jì)算機(jī)視覺中，以下哪種方法常用于圖像的語義分割中的邊界優(yōu)化？（）A.條件隨機(jī)場B.全連接條件隨機(jī)場C.深度學(xué)習(xí)D.以上都是二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺中如何進(jìn)行圖像的去噪處理？2、（本題5分）說明計(jì)算機(jī)視覺在知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)中的綜合應(yīng)用。3、（本題5分）簡述計(jì)算機(jī)視覺在電商中的商品推薦和圖像搜索。4、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺中圖像超分辨率重建的方法。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）觀察某慈善活動的現(xiàn)場布置設(shè)計(jì)，分析其如何營造溫馨感人的氛圍，引導(dǎo)公眾參與捐贈和志愿服務(wù)。2、（本題5分）某科技展會的宣傳冊設(shè)計(jì)突出創(chuàng)新成果和前沿技術(shù)，采用高清圖片和簡潔的文字說明。請研究宣傳冊在展示展會亮點(diǎn)、吸引參展商和觀眾、提升展會影響力方面的表現(xiàn)，以及如何與展會的專業(yè)性和前瞻性相匹配。3、（本題5分）探討某珠寶品牌的宣傳冊設(shè)計(jì)，研究其如何通過高質(zhì)量的圖片拍攝、文字描述、品牌故事講