學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁四川文化產業職業學院《實用美術與廣告設計》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20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、在計算機視覺的三維重建任務中，我們需要從多幅二維圖像中恢復物體的三維結構。假設我們只有少量的、視角有限的圖像，以下哪種重建方法可能面臨較大挑戰？（）A.基于立體視覺的重建方法B.基于運動恢復結構（StructurefromMotion）的方法C.利用激光掃描數據進行重建D.基于模型擬合的重建方法2、當利用計算機視覺進行圖像檢索任務，例如在海量圖像庫中查找相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對檢索效果產生重要影響？（）A.全局特征B.局部特征C.深度學習特征D.以上都是3、計算機視覺中的姿態估計任務，確定物體在空間中的位置和方向。假設要估計一個機器人手臂的姿態，以下關于姿態估計方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何模型的姿態估計方法在復雜環境中總是能夠準確估計姿態B.深度學習中的端到端姿態估計網絡不需要對物體的結構和運動有先驗了解C.姿態估計的結果不受相機參數和拍攝角度的影響D.結合多種傳感器數據和深度學習的方法可以提高姿態估計的精度和魯棒性4、計算機視覺中的動作識別是一個具有挑戰性的任務。假設要識別一段體育比賽視頻中的運動員動作，以下關于特征選擇的方法，哪一項是不太可行的？（）A.提取運動員的身體輪廓和關節位置作為特征B.僅使用視頻的音頻信息來判斷運動員的動作C.計算視頻幀之間的光流變化作為動作特征D.結合空間和時間維度的特征來描述動作5、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務。假設要在一張包含眾多物體的復雜圖像中準確檢測出不同類型的車輛，例如轎車、卡車和摩托車。圖像中的車輛可能具有不同的顏色、大小和姿態，而且背景也較為復雜。為了實現高精度的車輛檢測，以下哪種方法通常被認為是最有效的？（）A.基于傳統圖像處理技術，如邊緣檢測和形態學操作B.使用基于深度學習的目標檢測算法，如FasterR-CNNC.采用簡單的模板匹配方法，根據預先定義的車輛模板進行匹配D.對圖像進行全局特征提取，然后基于這些特征進行分類6、計算機視覺在安防監控領域有廣泛應用。假設要通過監控攝像頭實時檢測人群中的異常行為，以下哪種方法可能需要大量的標注數據進行訓練？（）A.基于規則的方法B.基于深度學習的方法C.基于背景減除的方法D.基于幀差法的方法7、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物體關系。以下關于利用深度學習模型的方法，哪一項是不太恰當的？（）A.使用卷積神經網絡（CNN）提取圖像特征B.運用循環神經網絡（RNN）處理場景的序列信息C.直接使用未經訓練的神經網絡，期望其自動學習場景理解D.結合CNN和RNN，構建端到端的場景理解模型8、計算機視覺中的特征提取是非常關鍵的一步。以下關于特征提取方法的描述，不準確的是（）A.傳統的特征提取方法如SIFT（尺度不變特征變換）和HOG（方向梯度直方圖）在特定場景下仍然有效B.深度學習中的自動特征提取能夠學習到更具代表性和魯棒性的特征C.特征提取的好壞直接影響后續的圖像分類、目標檢測等任務的性能D.特征提取只關注圖像的局部信息，而忽略了全局信息9、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10、在計算機視覺的人臉識別任務中，假設要在一個大型數據庫中快速準確地識別出特定人物的面部。數據庫中的人臉圖像可能存在表情、光照和姿態的變化。為了提高人臉識別的性能，以下哪種方法是常用且有效的？（）A.提取人臉的全局特征，如整體形狀和輪廓B.僅關注人臉的局部特征，如眼睛和嘴巴C.使用多模態數據，結合人臉的紋理和深度信息D.隨機選擇人臉特征進行匹配11、計算機視覺中的遙感圖像分析用于獲取地球表面的信息。假設要從衛星遙感圖像中分析土地利用類型和植被覆蓋情況，同時要克服圖像的大尺度和復雜的地物分布。以下哪種遙感圖像分析方法最為有效？（）A.基于光譜特征的分析B.基于紋理特征的分析C.基于對象的圖像分析D.基于深度學習的分析12、當處理低光照條件下拍攝的圖像時，為了增強圖像的亮度和對比度，同時減少噪聲，以下哪種圖像處理方法可能更合適？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.簡單地增加圖像的整體亮度值D.不進行任何處理，保留低光照效果13、計算機視覺中的行人重識別是在不同攝像頭拍攝的圖像或視頻中識別出特定的行人。以下關于行人重識別的敘述，不正確的是（）A.行人重識別需要提取具有判別性的行人特征，克服視角、光照和姿態的變化B.深度學習方法在行人重識別任務中取得了顯著的性能提升C.行人重識別在智能安防、視頻監控和人員追蹤等領域有重要的應用D.行人重識別技術已經能夠在大規模數據集上達到100%的準確率14、當進行圖像的目標計數任務時，假設要統計一張圖像中某種物體的數量，例如統計羊群中的羊的數量。以下哪種方法可能更準確地完成計數任務？（）A.基于深度學習的目標計數模型B.手動逐個計數C.估計圖像中物體的平均大小，然后計算總面積來推算數量D.隨機猜測物體的數量15、在計算機視覺的圖像分類任務中，假設數據集存在類別不平衡問題，某些類別的樣本數量遠遠少于其他類別。以下哪種方法可以緩解這種不平衡對分類模型的影響？（）A.對少數類進行過采樣或對多數類進行欠采樣B.只使用多數類的樣本進行訓練C.不考慮類別不平衡，直接訓練模型D.隨機選擇樣本進行訓練16、對于圖像的語義理解任務，假設要理解一張圖像所表達的場景和事件，例如判斷一張圖像是在舉行婚禮還是在舉辦音樂會。圖像中的信息可能比較隱晦和復雜。以下哪種方法可能有助于提高語義理解的準確性？（）A.構建圖像的語義圖，分析物體之間的關系B.只關注圖像中的主要物體，忽略背景信息C.對圖像進行簡單的分類，不進行深入的語義分析D.隨機猜測圖像的語義17、計算機視覺中的手勢識別用于理解人的手勢動作。假設要在一個智能交互系統中實現實時準確的手勢識別，以下關于手勢識別方法的描述，正確的是：（）A.基于傳感器的手勢識別方法能夠精確獲取手勢的運動信息，但佩戴傳感器不方便B.基于視覺的手勢識別方法不受環境光照和背景的影響，識別穩定性高C.深度學習中的卷積神經網絡在手勢識別中無法處理復雜的手勢變化和遮擋D.手勢識別系統只要能夠識別常見的幾種手勢，就能夠滿足大多數應用需求18、計算機視覺在安防領域的應用可以加強監控和預警能力。假設要通過攝像頭實時監測公共場所的異常行為，以下關于安防計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.簡單的運動檢測算法就能準確識別各種異常行為B.不考慮人群密度和環境背景對異常行為檢測的影響C.結合深度學習和行為分析模型可以提高異常行為檢測的準確性和及時性D.安防領域的計算機視覺系統不需要考慮隱私保護和數據安全問題19、在計算機視覺的自動駕駛應用中，車輛需要準確識別道路標志、交通信號燈和其他車輛的狀態。對于實時性和準確性要求極高的場景，以下哪種傳感器融合技術能夠為車輛提供更全面和可靠的環境感知？（）A.攝像頭與激光雷達的融合B.毫米波雷達與超聲波傳感器的融合C.多種攝像頭的融合D.以上都是20、在計算機視覺的圖像檢索任務中，假設要從海量的圖像庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關于圖像特征表示的選擇，哪一項是需要重點考慮的？（）A.選擇具有高維度的特征向量，包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區分性的特征表示，提高檢索效率C.忽略特征的維度和區分性，隨機選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征，忽略形狀和紋理等特征二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋計算機視覺在造紙業中的質量控制。2、（本題5分）計算機視覺中如何利用深度學習進行圖像分類？3、（本題5分）簡述計算機視覺在彩票行業中的作用。4、（本題5分）解釋計算機視覺中的模型蒸餾技術。5、（本題5分）解釋計算機視覺中的車牌識別技術。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究一款具有未來感的汽車內飾設計，剖析其如何通過材質、色彩、功能布局等元素為駕駛者和乘客提供舒適和便捷的體驗。2、（本題5分）觀察某電子產品品牌的廣告設計，闡述其如何通過視覺效果展示產品的創新和吸引消費者購買。3、（本題5分）剖析某音樂節的舞臺設計，討論其如何通過視覺效果和燈光音效營造音樂節氛圍。4、（本題5分）某汽車品牌的年度報告設計精美，數據圖表與文字說明搭配和諧，圖片選擇具有代表性。請分析此報告設計如何清晰地呈現公司的業績和發展戰略，如何增強報告的可讀性和專業性，以及在視覺