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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…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè),共3頁(yè)武漢輕工大學(xué)
《信息與版式設(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、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)中,異常事件檢測(cè)是重要功能之一。假設(shè)要在一個(gè)倉(cāng)庫(kù)的監(jiān)控視頻中檢測(cè)出異常的人員活動(dòng)或物品移動(dòng)。以下哪種異常事件檢測(cè)方法在處理這種大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)時(shí)能夠更有效地發(fā)現(xiàn)異常?()A.基于規(guī)則的檢測(cè)B.基于統(tǒng)計(jì)模型的檢測(cè)C.基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)D.基于人工觀察的檢測(cè)2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視頻目標(biāo)跟蹤中,假設(shè)目標(biāo)在視頻中被短暫遮擋。以下關(guān)于處理遮擋情況的方法,哪一項(xiàng)是不太有效的?()A.利用目標(biāo)在遮擋前的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)其位置B.完全放棄對(duì)被遮擋目標(biāo)的跟蹤,等待其重新出現(xiàn)C.結(jié)合目標(biāo)的外觀特征和運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行跟蹤D.借助周?chē)尘昂推渌嚓P(guān)物體的信息輔助跟蹤3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)中有著重要的應(yīng)用。假設(shè)要在VR游戲中實(shí)現(xiàn)真實(shí)的場(chǎng)景交互。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在VR/AR中的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過(guò)對(duì)用戶(hù)的動(dòng)作和姿態(tài)進(jìn)行識(shí)別,實(shí)現(xiàn)自然的交互操作B.能夠?qū)⑻摂M物體與真實(shí)場(chǎng)景進(jìn)行準(zhǔn)確的融合和匹配C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)可以提高VR/AR體驗(yàn)的沉浸感和真實(shí)感D.VR/AR中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和限制4、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的表情識(shí)別任務(wù)中,判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于在線教育的表情識(shí)別系統(tǒng),以下關(guān)于表情識(shí)別方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過(guò)分析面部肌肉的運(yùn)動(dòng)和特征點(diǎn)的變化來(lái)識(shí)別表情B.深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)不同表情的模式和特征,實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的表情分類(lèi)C.表情識(shí)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(shí)別可以準(zhǔn)確地識(shí)別出所有細(xì)微和復(fù)雜的表情,不受個(gè)體差異和文化背景的影響5、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的三維重建技術(shù)可以從多幅圖像中恢復(fù)物體的三維形狀。假設(shè)要對(duì)一個(gè)古老建筑進(jìn)行三維重建。以下關(guān)于三維重建方法的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.可以通過(guò)立體視覺(jué)的方法,從不同角度拍攝的圖像中計(jì)算深度信息B.基于結(jié)構(gòu)光的方法能夠快速獲取物體表面的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)C.深度學(xué)習(xí)在三維重建中也有應(yīng)用,能夠?qū)W習(xí)從二維圖像到三維形狀的映射D.三維重建的結(jié)果總是非常精確,與真實(shí)物體的形狀完全一致6、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像修復(fù)任務(wù)中,恢復(fù)圖像中缺失或損壞的部分。假設(shè)要修復(fù)一張老照片中缺失的部分,以下關(guān)于圖像修復(fù)方法的描述,正確的是:()A.基于紋理合成的圖像修復(fù)方法能夠完美恢復(fù)復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和細(xì)節(jié)B.深度學(xué)習(xí)中的自編碼器在圖像修復(fù)中無(wú)法學(xué)習(xí)到有效的特征表示C.圖像修復(fù)的結(jié)果不受缺失區(qū)域的大小和形狀的影響D.結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)和上下文信息的深度學(xué)習(xí)方法可以產(chǎn)生更合理和自然的修復(fù)效果7、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的視覺(jué)跟蹤在監(jiān)控、機(jī)器人導(dǎo)航等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要跟蹤一個(gè)移動(dòng)的物體,同時(shí)適應(yīng)物體的外觀變化和環(huán)境干擾。以下哪種視覺(jué)跟蹤方法能夠提供較好的長(zhǎng)期跟蹤性能和魯棒性?()A.基于核相關(guān)濾波的跟蹤方法B.基于深度學(xué)習(xí)的孿生網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.基于粒子濾波和特征匹配的跟蹤方法D.基于背景減除和運(yùn)動(dòng)估計(jì)的跟蹤方法8、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像風(fēng)格遷移任務(wù)中,將一張圖像的風(fēng)格應(yīng)用到另一張圖像上。假設(shè)要將一幅油畫(huà)的風(fēng)格遷移到一張照片上,以下關(guān)于圖像風(fēng)格遷移方法的描述,正確的是:()A.基于手工特征提取和風(fēng)格轉(zhuǎn)換的方法能夠?qū)崿F(xiàn)自然逼真的風(fēng)格遷移B.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)在風(fēng)格遷移中無(wú)法生成多樣化的風(fēng)格效果C.圖像的內(nèi)容和風(fēng)格可以完全獨(dú)立地進(jìn)行處理,互不影響D.考慮圖像的局部和全局特征以及語(yǔ)義信息能夠提升風(fēng)格遷移的質(zhì)量9、在進(jìn)行圖像配準(zhǔn)(ImageRegistration)時(shí),即對(duì)齊兩幅或多幅圖像,假設(shè)我們要將不同時(shí)間拍攝的同一地區(qū)的衛(wèi)星圖像進(jìn)行配準(zhǔn),由于地形變化和拍攝角度的差異,以下哪個(gè)因素可能對(duì)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(diǎn)數(shù)量C.圖像的灰度值D.地理坐標(biāo)信息的準(zhǔn)確性10、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)Ψb進(jìn)行款式和顏色識(shí)別的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng),用于時(shí)尚推薦和庫(kù)存管理。在處理服裝圖像時(shí),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(jì)的特征B.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征C.顏色直方圖D.以上都是11、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)行圖像分類(lèi)任務(wù),例如區(qū)分不同種類(lèi)的動(dòng)物圖片,為了提高模型的泛化能力和防止過(guò)擬合,以下哪種技術(shù)可能是有效的?()A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.正則化C.模型融合D.以上都是12、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的場(chǎng)景理解任務(wù)中,需要對(duì)整個(gè)圖像場(chǎng)景進(jìn)行分析和解釋。假設(shè)我們有一張城市街道的圖像,要理解其中的道路、建筑物、車(chē)輛和行人之間的關(guān)系。以下哪種方法能夠提供更全面和深入的場(chǎng)景理解?()A.基于對(duì)象檢測(cè)和分類(lèi)的方法B.基于語(yǔ)義分割和圖模型的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景解析網(wǎng)絡(luò)D.基于特征匹配和聚類(lèi)的方法13、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。假設(shè)要估計(jì)一段視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向,以下關(guān)于光流估計(jì)方法的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計(jì)方法在復(fù)雜場(chǎng)景中能夠準(zhǔn)確計(jì)算光流B.深度學(xué)習(xí)中的光流估計(jì)網(wǎng)絡(luò)不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.光流估計(jì)的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時(shí)空信息的深度學(xué)習(xí)光流估計(jì)方法能夠提高估計(jì)的準(zhǔn)確性和魯棒性14、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流計(jì)算用于估計(jì)圖像中像素的運(yùn)動(dòng)。假設(shè)要分析一段視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向。以下關(guān)于光流計(jì)算的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過(guò)比較連續(xù)幀之間的像素差異來(lái)計(jì)算光流B.光流計(jì)算能夠?yàn)橐曨l中的目標(biāo)跟蹤和行為分析提供重要信息C.無(wú)論視頻的幀率和分辨率如何,光流計(jì)算都能準(zhǔn)確地估計(jì)像素運(yùn)動(dòng)D.深度學(xué)習(xí)方法也被應(yīng)用于光流計(jì)算,提高了計(jì)算的準(zhǔn)確性和效率15、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)中的應(yīng)用可以提供更沉浸式的體驗(yàn)。假設(shè)要在VR環(huán)境中實(shí)時(shí)跟蹤用戶(hù)的頭部運(yùn)動(dòng)并相應(yīng)地更新場(chǎng)景,以下關(guān)于VR/AR計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述,正確的是:()A.簡(jiǎn)單的基于傳感器的跟蹤方法能夠滿(mǎn)足VR中高精度的頭部運(yùn)動(dòng)跟蹤需求B.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在VR/AR中的應(yīng)用主要關(guān)注圖像生成,而不是跟蹤和定位C.結(jié)合視覺(jué)特征提取和深度學(xué)習(xí)的頭部運(yùn)動(dòng)跟蹤算法可以實(shí)現(xiàn)低延遲和高精度的跟蹤D.VR/AR環(huán)境中的光照條件和物體遮擋對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的性能沒(méi)有影響16、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠識(shí)別人臉表情的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng),用于情感分析和人機(jī)交互??紤]到表情的細(xì)微變化和個(gè)體差異,以下哪種模型架構(gòu)可能更適合處理這種復(fù)雜的任務(wù)?()A.多層感知機(jī)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)17、圖像分類(lèi)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的常見(jiàn)任務(wù)之一。假設(shè)要對(duì)大量的自然風(fēng)景圖片進(jìn)行分類(lèi),如山脈、森林、海灘等。在進(jìn)行圖像分類(lèi)時(shí),以下關(guān)于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法,哪一項(xiàng)可能不太有效?()A.對(duì)圖像進(jìn)行隨機(jī)裁剪和旋轉(zhuǎn),增加數(shù)據(jù)的多樣性B.改變圖像的色彩和對(duì)比度,模擬不同的拍攝條件C.直接復(fù)制原圖像,增加數(shù)據(jù)量D.給圖像添加隨機(jī)噪聲,增強(qiáng)模型的魯棒性18、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像特征提取中,假設(shè)要提取對(duì)光照、旋轉(zhuǎn)和縮放具有不變性的特征。以下關(guān)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(jì)算復(fù)雜度高,實(shí)時(shí)性差B.HOG特征對(duì)光照變化適應(yīng)性強(qiáng),但對(duì)旋轉(zhuǎn)和縮放較敏感C.LBP特征能夠快速提取,但特征表達(dá)能力有限D(zhuǎn).沒(méi)有一種特征提取方法能夠同時(shí)滿(mǎn)足對(duì)光照、旋轉(zhuǎn)和縮放的不變性要求19、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的場(chǎng)景理解是理解圖像或視頻中的場(chǎng)景內(nèi)容和語(yǔ)義信息。假設(shè)要理解一張城市街道的圖像,以下關(guān)于場(chǎng)景理解方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過(guò)對(duì)象檢測(cè)、語(yǔ)義分割和場(chǎng)景分類(lèi)等任務(wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景理解B.結(jié)合上下文信息和先驗(yàn)知識(shí)能夠提高場(chǎng)景理解的準(zhǔn)確性C.深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)場(chǎng)景中的全局特征和關(guān)系,實(shí)現(xiàn)對(duì)場(chǎng)景的深入理解D.場(chǎng)景理解可以在沒(méi)有任何先驗(yàn)知識(shí)和上下文信息的情況下,準(zhǔn)確地推斷出場(chǎng)景的語(yǔ)義20、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究中,數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和規(guī)模對(duì)模型的訓(xùn)練和性能評(píng)估至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集的描述,不準(zhǔn)確的是()A.大規(guī)模、多樣化和標(biāo)注準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集有助于訓(xùn)練出泛化能力強(qiáng)的模型B.一些公開(kāi)的數(shù)據(jù)集如ImageNet、COCO等為計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究提供了重要的基準(zhǔn)C.數(shù)據(jù)集的構(gòu)建需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和人力,但可以通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)來(lái)減少對(duì)原始數(shù)據(jù)的需求D.數(shù)據(jù)集一旦構(gòu)建完成,就不需要再進(jìn)行更新和擴(kuò)展,能夠一直滿(mǎn)足研究的需求21、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在低光照條件下清晰拍攝并處理圖像的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng),以下哪種圖像增強(qiáng)方法可能有助于改善圖像質(zhì)量?()A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.暗通道先驗(yàn)去霧D.以上都是22、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,需要實(shí)時(shí)檢測(cè)道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線。假設(shè)車(chē)輛在高速行駛中,以下哪種技術(shù)能夠快速準(zhǔn)確地檢測(cè)到各種交通標(biāo)志,并且對(duì)光照變化和遮擋具有較強(qiáng)的魯棒性?()A.基于顏色和形狀特征的檢測(cè)方法B.基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)方法,結(jié)合多尺度特征C.基于邊緣檢測(cè)和形態(tài)學(xué)操作的方法D.基于模板匹配和特征點(diǎn)匹配的方法23、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在人臉識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng),以下關(guān)于人臉識(shí)別技術(shù)的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過(guò)提取人臉的幾何特征、紋理特征或深度學(xué)習(xí)特征進(jìn)行識(shí)別B.人臉識(shí)別系統(tǒng)通常需要進(jìn)行活體檢測(cè),以防止使用照片或視頻等欺詐手段C.大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)集和深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)合,大大提高了人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率D.人臉識(shí)別技術(shù)在任何光照條件、姿態(tài)變化和表情變化下都能準(zhǔn)確識(shí)別,不受這些因素的影響24、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用中,例如對(duì)農(nóng)作物的生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)。假設(shè)要通過(guò)圖像分析評(píng)估農(nóng)作物的健康狀況,以下哪種特征可能對(duì)判斷病蟲(chóng)害的存在較為敏感?()A.農(nóng)作物的顏色和紋理B.農(nóng)作物的高度和形狀C.農(nóng)田的土壤濕度D.農(nóng)田的地理位置25、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,以下哪種技術(shù)常用于圖像的超分辨率重建的上采樣方法?()A.反卷積B.亞像素卷積C.最近鄰插值D.以上都是二、簡(jiǎn)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(jué)中如何實(shí)現(xiàn)虛擬角色的動(dòng)作捕捉?2、(本題5分)計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何實(shí)現(xiàn)圖像的邊緣檢測(cè)?3、(本題5分)簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在軍事中的目標(biāo)識(shí)別和戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知。4、(本題5分)描述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在航空故障檢測(cè)中的應(yīng)用。三、分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)分析無(wú)印良品的文具禮盒廣告設(shè)計(jì),從產(chǎn)品組合、包裝設(shè)計(jì)到品牌理念傳達(dá)。討論其如何營(yíng)造學(xué)習(xí)和辦公的溫馨氛圍。2、(本題5分)分析蘋(píng)果電腦的教育優(yōu)惠廣告設(shè)計(jì),從產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)、教育資源到品牌形象傳達(dá)。探討其如何吸引學(xué)生和教育工作者購(gòu)買(mǎi)蘋(píng)果電腦。3、(本題5分)分析某時(shí)尚品牌的時(shí)裝秀舞臺(tái)設(shè)計(jì),研究其如何通過(guò)燈光、色彩、布景等元素展現(xiàn)時(shí)裝的魅力,營(yíng)造時(shí)尚氛圍。4、(本題5分)一款游戲的周邊產(chǎn)品包裝設(shè)計(jì)以游
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