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《設計思維與方法》2023-2024學年第二學期期末試卷院(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、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2、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3、在計算機視覺中，特征提取是非常關鍵的一步。假設我們要對一組風景圖像進行特征提取，以便后續的圖像檢索和分類任務。以下哪種特征提取方法能夠捕捉到圖像的全局和局部特征，并且對圖像的旋轉、縮放等變換具有較好的不變性？（）A.尺度不變特征變換（SIFT）B.方向梯度直方圖（HOG）C.局部二值模式（LBP）D.卷積神經網絡自動學習的特征4、在計算機視覺的遙感圖像分析中，假設要從衛星遙感圖像中提取土地利用信息，以下哪種技術可能對區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5、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6、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7、在計算機視覺中，視頻摘要生成是從長視頻中提取關鍵內容并生成簡潔的摘要。以下關于視頻摘要生成的敘述，不正確的是（）A.視頻摘要生成可以基于關鍵幀提取、內容分析和故事線構建等方法B.深度學習方法能夠學習視頻的語義信息，生成更有代表性的摘要C.視頻摘要生成在視頻瀏覽、檢索和存儲等方面具有實用價值D.視頻摘要生成能夠完全準確地反映視頻的所有重要內容，沒有任何信息丟失8、在計算機視覺的視頻分析中，假設要對一段監控視頻中的異常行為進行檢測。以下關于特征提取的方法，哪一項是不太適合的？（）A.提取每一幀圖像的顏色、紋理等低級特征B.利用光流信息來捕捉物體的運動特征C.僅分析視頻的音頻信息，忽略圖像內容D.結合時空特征，同時考慮空間和時間維度的信息9、計算機視覺中的表情識別用于分析人臉的表情狀態。假設要在一個在線教育平臺中檢測學生的學習狀態。以下關于表情識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過提取面部肌肉的運動特征來判斷表情B.深度學習中的卷積神經網絡能夠自動學習表情的特征表示C.表情識別能夠準確區分細微的表情變化，如困惑和專注D.表情識別不受面部遮擋和光照變化的影響，始終能夠準確判斷10、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11、在計算機視覺中，圖像生成是創建新的圖像內容。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作、數據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用戶的任意想象生成任何內容，不受任何限制12、在計算機視覺的醫學圖像分析中，例如對腫瘤的檢測和分割。假設醫學圖像的質量較差，存在噪聲和偽影，以下哪種預處理方法可能有助于提高后續分析的準確性？（）A.圖像平滑B.圖像銳化C.圖像二值化D.圖像翻轉13、計算機視覺中的語義分割任務旨在為圖像中的每個像素分配一個類別標簽。假設要對醫學圖像中的病變區域進行精確分割，以下哪種技術可能對提高分割精度有較大幫助？（）A.使用更深的卷積神經網絡架構B.引入多尺度特征融合C.增加訓練數據中的噪聲D.減少網絡中的參數數量14、計算機視覺中的醫學圖像分析對于疾病的診斷和治療具有重要意義。以下關于醫學圖像分析的描述，不準確的是（）A.可以對X光、CT、MRI等醫學圖像進行病灶檢測、器官分割和疾病分類B.深度學習技術在醫學圖像分析中取得了顯著的成果，但也面臨數據標注困難和模型泛化能力不足的問題C.醫學圖像分析需要遵循嚴格的醫學標準和倫理規范，確保結果的準確性和可靠性D.醫學圖像分析完全依賴于計算機視覺技術，醫生的經驗和專業知識不再重要15、在計算機視覺的圖像生成任務中，假設要生成具有真實感的自然圖像。以下關于圖像生成方法的描述，正確的是：（）A.生成對抗網絡（GAN）能夠生成逼真的圖像，但訓練過程不穩定，容易模式崩潰B.變分自編碼器（VAE）生成的圖像多樣性好，但真實感不如GAN生成的圖像C.自回歸模型在圖像生成中效率高，能夠快速生成高質量的圖像D.所有的圖像生成方法都能夠生成與真實世界完全一致的圖像16、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據，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17、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18、在計算機視覺的人臉識別任務中，需要應對姿態、表情和光照等變化。假設要構建一個能夠在不同環境下準確識別人臉的系統，以下哪種人臉識別方法在處理這些變化時具有更高的準確性和魯棒性？（）A.基于特征點的人臉識別B.基于模板匹配的人臉識別C.基于深度學習的人臉識別D.基于幾何形狀的人臉識別19、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，持續跟蹤視頻中的特定目標。假設要跟蹤一個在人群中行走的人，以下關于目標跟蹤方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于濾波的方法，如卡爾曼濾波和粒子濾波，可以預測目標的位置和狀態B.基于深度學習的方法能夠學習目標的外觀特征，提高跟蹤的準確性和魯棒性C.目標跟蹤過程中，目標的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素不會對跟蹤結果產生影響D.結合多種特征和算法的融合跟蹤方法，可以綜合利用不同方法的優勢，提高跟蹤性能20、圖像增強是為了改善圖像的質量和視覺效果。假設我們有一張由于光照不足而顯得暗淡的圖像，需要對其進行增強以突出細節。以下哪種圖像增強方法可以有效地提高圖像的對比度，同時避免過度增強導致的噪聲放大？（）A.直方圖均衡化B.灰度變換C.銳化濾波D.中值濾波二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）計算機視覺中如何協助地震救援和災害評估？2、（本題5分）解釋計算機視覺在造紙業中的質量控制。3、（本題5分）簡述圖像的角點檢測算法。4、（本題5分）說明計算機視覺在海洋聲學研究中的作用。5、（本題5分）簡述圖像的超分辨率重建技術。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）觀察某溫泉度假村的宣傳海報和導視系統設計，思考如何運用視覺元素傳達舒適放松的度假氛圍和便捷的服務信息。2、（本題5分）解析某科技公司的企業宣傳冊設計，探討其如何通過圖片、文字、排版等傳達公司的業務范圍、技術實力和創新成果，提升公司形象。3、（本題5分）一家高端珠寶品牌的廣告設計注重細節和品質，運用精湛的攝影技術和優雅的排版。請探討此設計在傳達品牌價值、吸引高端客戶、提升產品附加值方面的作用，以及如何在視覺上展現珠寶的獨特魅力。4、（本題5分）研究某國際知名飲料品牌的包裝設計，分析其如何通過形狀、材質和印刷工藝來