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《中外經典紋樣與圖形》2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、假設要構建一個能夠對書畫作品進行真偽鑒定的計算機視覺系統，需要對作品的筆觸、線條和風格等特征進行分析。以下哪種技術在書畫鑒定中可能具有應用前景？（）A.筆跡分析B.風格遷移C.圖像風格分析D.以上都是2、計算機視覺在醫學圖像分析中有著重要作用。假設要通過眼底圖像檢測糖尿病性視網膜病變，以下關于模型訓練中數據標注的難度，哪一項是最為顯著的？（）A.病變區域的邊界模糊，難以精確標注B.眼底圖像的質量參差不齊，影響標注準確性C.標注人員的醫學知識不足，導致標注錯誤D.數據量過大，標注工作耗時費力3、計算機視覺中的目標重識別任務旨在在不同的攝像頭視角中識別出同一目標。假設要在一個大型商場的多個攝像頭中尋找一個特定的人物。以下關于目標重識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過提取目標的特征，如顏色、形狀和紋理，來進行重識別B.深度學習中的特征學習方法能夠提高目標重識別的準確率C.目標重識別不受攝像頭視角、光照和人物姿態變化的影響D.可以通過建立目標的特征庫，快速在多個攝像頭中進行匹配和搜索4、當利用計算機視覺進行圖像分類任務，例如區分不同種類的動物圖片，為了提高模型的泛化能力和防止過擬合，以下哪種技術可能是有效的？（）A.數據增強B.正則化C.模型融合D.以上都是5、計算機視覺在自動駕駛領域有廣泛的應用。假設一輛自動駕駛汽車需要識別道路上的交通標志，以下關于自動駕駛中的計算機視覺應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.多攝像頭融合可以提供更全面的道路信息，提高交通標志識別的準確性B.深度學習模型可以實時處理攝像頭采集的圖像，快速準確地識別交通標志C.除了交通標志識別，計算機視覺還可以用于車道檢測、行人檢測和障礙物檢測等任務D.自動駕駛中的計算機視覺系統完全不需要其他傳感器（如雷達、激光雷達）的輔助，僅依靠圖像信息就能實現安全可靠的駕駛6、圖像檢索是計算機視覺的一個重要應用。假設我們要在一個大型圖像數據庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對提高檢索效率有幫助？（）A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度學習的特征表示D.基于顏色直方圖的特征表示7、在計算機視覺的圖像檢索任務中，根據用戶的需求從圖像數據庫中查找相關圖像。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，不斷優化圖像檢索的結果8、假設我們要開發一個計算機視覺系統，用于檢測生產線上產品的表面缺陷。由于產品的種類繁多、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.基于傳統機器學習的方法B.基于淺層神經網絡的方法C.基于深度學習的方法D.基于模板匹配的方法9、在計算機視覺的人臉識別任務中，假設要實現一個能夠在不同光照和表情下準確識別的系統。以下關于數據預處理的步驟，哪一項是最重要的？（）A.對人臉圖像進行歸一化處理，統一大小和亮度B.對圖像進行銳化處理，增強面部特征C.給圖像添加藝術效果，提高美觀度D.隨機裁剪圖像，增加數據多樣性10、在計算機視覺的圖像超分辨率重建中，假設我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像，同時保持圖像的細節和紋理。以下哪種深度學習架構可能在這方面表現較好？（）A.卷積神經網絡（CNN）B.循環神經網絡（RNN）C.生成對抗網絡（GAN）D.自動編碼器（Autoencoder）11、在一個基于計算機視覺的機器人導航系統中，需要根據環境圖像來規劃機器人的路徑。以下哪種視覺導航方法可能更適合復雜動態環境？（）A.基于地圖的導航B.基于視覺里程計的導航C.基于深度學習的端到端導航D.以上都是12、在計算機視覺的目標識別任務中，除了識別目標的類別，還需要確定目標的位置和大小。假設我們要在一幅復雜的圖像中識別多個不同大小的物體，以下哪種目標識別算法能夠適應不同尺度的目標？（）A.基于滑動窗口的目標識別算法B.基于特征金字塔的目標識別算法C.基于注意力機制的目標識別算法D.基于模板匹配的目標識別算法13、計算機視覺中的人臉識別技術應用廣泛。假設要在一個門禁系統中實現準確的人臉識別，以下關于人臉識別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的人臉識別方法對姿態和光照變化具有很強的魯棒性B.基于模板匹配的方法能夠處理大規模的人臉數據庫，并且識別速度快C.深度學習中的卷積神經網絡在人臉識別中能夠學習到更具判別性的特征，但容易受到數據偏差的影響D.人臉識別系統一旦訓練完成，就不需要更新和優化，能夠一直保持高準確率14、當利用計算機視覺技術對醫學影像（如X光、CT等）進行分析，輔助醫生進行疾病診斷時，需要從大量的圖像數據中提取有價值的特征。以下哪種特征提取方法在醫學影像分析中可能具有較高的應用價值？（）A.基于形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.基于深度學習的自動特征學習D.基于顏色的特征提取15、對于圖像的超分辨率重建任務，假設要將一張低分辨率的圖像恢復為高分辨率圖像，同時保留圖像的細節和清晰度。這張低分辨率圖像可能存在模糊和失真。以下哪種方法在處理這種情況時可能表現更好？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值和雙三次插值B.基于深度學習的超分辨率重建模型，如SRCNNC.對低分辨率圖像進行簡單的銳化處理D.不進行任何處理，直接使用低分辨率圖像16、計算機視覺中的場景理解需要從圖像中推斷出物體之間的關系和場景的語義信息。假設要理解一張室內辦公室場景的圖像，包括家具的布局、人員的活動等。以下哪種方法在進行場景理解時最為有效？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于圖模型的場景表示C.基于深度學習的場景解析D.基于規則推理的方法17、在計算機視覺的場景理解任務中，假設要理解一個室內場景的布局和功能，例如判斷是辦公室還是客廳。以下哪種信息對于準確理解場景是至關重要的？（）A.物體的類別和位置B.圖像的顏色分布C.圖像的拍攝角度D.隨機選擇圖像中的部分區域進行分析18、計算機視覺在虛擬現實（VR）和增強現實（AR）中的應用可以提供更沉浸式的體驗。假設要在VR環境中實時跟蹤用戶的頭部運動并相應地更新場景，以下關于VR/AR計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.簡單的基于傳感器的跟蹤方法能夠滿足VR中高精度的頭部運動跟蹤需求B.計算機視覺在VR/AR中的應用主要關注圖像生成，而不是跟蹤和定位C.結合視覺特征提取和深度學習的頭部運動跟蹤算法可以實現低延遲和高精度的跟蹤D.VR/AR環境中的光照條件和物體遮擋對計算機視覺算法的性能沒有影響19、計算機視覺中的視覺注意力機制用于聚焦圖像中的重要區域。以下關于視覺注意力機制的說法，不正確的是（）A.視覺注意力機制可以根據圖像的特征和任務需求動態地選擇關注的區域B.注意力機制能夠提高模型的效率和性能，減少對無關信息的處理C.視覺注意力機制在圖像分類、目標檢測和圖像生成等任務中得到了廣泛應用D.視覺注意力機制的引入會增加模型的復雜度和計算量，降低模型的訓練速度20、計算機視覺在文物保護和修復中的應用逐漸增多。假設要對一幅古老的繪畫進行數字化修復和增強，以下關于顏色恢復的挑戰，哪一項是最為顯著的？（）A.由于年代久遠，原畫作的顏色信息缺失嚴重B.不同區域的顏色褪色程度不一致，難以統一恢復C.缺乏對原畫作創作時所用顏料的了解，難以準確還原顏色D.修復過程中可能引入新的顏色偏差，影響修復效果21、在計算機視覺的目標檢測中，對于小目標的檢測往往具有較大的挑戰性。為了提高小目標檢測的準確率，以下哪種策略可能是有效的？（）A.多尺度特征融合B.增加訓練數據中的小目標樣本C.使用更高分辨率的輸入圖像D.以上都是22、在計算機視覺的目標計數任務中，統計圖像或視頻中目標的數量。假設要統計一個果園中蘋果的數量，以下關于目標計數方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于圖像分割和對象識別的方法，先分割出每個蘋果，然后進行計數B.利用深度學習中的回歸模型直接預測蘋果的數量C.目標計數不受蘋果的大小、形狀和分布的影響，任何情況下都能準確計數D.結合多視角圖像或視頻序列可以提高目標計數的準確性23、計算機視覺在文物保護和數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.傳統的攝影測量方法在文物數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字化和分析過程沒有挑戰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、在圖像分類任務中，深度學習模型取得了顯著的成果。假設要對一組包含不同動物的圖像進行分類，以下關于圖像分類模型的描述，正確的是：（）A.模型的層數越多，分類準確率一定越高B.數據增強技術，如旋轉、裁剪等，對模型的性能提升沒有幫助C.結合多種特征提取方法和分類器，可以提高圖像分類的準確性和魯棒性D.圖像分類模型不需要考慮圖像的空間信息，只關注像素值的統計特征25、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二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述圖像的飽和度調整方法。2、（本題5分）解釋計算機視覺中的車牌識別技術。3、（本題5分）簡述圖像分割的評價指標。4、（本題5分）解釋計算機視覺中的強化學習在機器人視覺中的應用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以可口可樂的廣告為例，分析其色彩運用、圖形設計和廣告語的創意。闡述這些元素如何共同傳達品牌價值觀，吸引消費者并保持品牌的活力。2、（本題5分）分析亞馬遜的電子書閱讀器Kindle的界面設計，從屏幕顯示、字體選擇到操作方式。討論其如何提升用戶的閱讀體驗。3、（本題5分）探討某文具店的促銷海報設計，研究其如何通過優惠信息、產品推薦、色彩搭配等吸引