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《品牌設計》2023-2024學年第二學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、圖像分類是計算機視覺的基礎任務之一。假設要對大量的自然風景圖片進行分類，包括山脈、森林、海灘等不同類型，同時圖片可能存在不同的拍攝角度、光照條件和季節變化。為了能夠準確地對這些圖片進行分類，以下哪種特征提取方法與分類算法的組合最為有效？（）A.SIFT特征+支持向量機B.HOG特征+決策樹C.卷積神經網絡自動提取特征+深度學習分類器D.顏色直方圖特征+樸素貝葉斯2、在計算機視覺的全景圖像生成任務中，將多幅局部圖像拼接成一幅全景圖像。假設要生成一個城市景觀的全景圖像，以下關于全景圖像生成方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.首先需要對局部圖像進行特征提取和匹配，找到它們之間的對應關系B.可以使用圖像變形和融合技術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、光照條件和相機參數的影響，能夠完美拼接任何圖像D.基于深度學習的方法能夠自動學習全景圖像的生成規律，提高拼接效果3、在計算機視覺的無人駕駛領域，環境感知是關鍵環節。假設要讓無人駕駛汽車準確感知周圍的道路狀況、車輛和行人，同時要應對惡劣天氣和復雜交通場景。以下哪種環境感知技術在這種高要求的應用中發揮著重要作用？（）A.激光雷達感知B.攝像頭視覺感知C.毫米波雷達感知D.以上技術融合感知4、計算機視覺中的三維重建技術可以從多幅圖像中恢復物體的三維形狀。假設要對一個古老建筑進行三維重建。以下關于三維重建方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過立體視覺的方法，從不同角度拍攝的圖像中計算深度信息B.基于結構光的方法能夠快速獲取物體表面的三維點云數據C.深度學習在三維重建中也有應用，能夠學習從二維圖像到三維形狀的映射D.三維重建的結果總是非常精確，與真實物體的形狀完全一致5、在計算機視覺的圖像分類任務中，假設要處理類別不均衡的數據集，即某些類別的樣本數量遠遠少于其他類別。以下關于處理類別不均衡的方法描述，正確的是：（）A.直接使用傳統的分類算法，類別不均衡不會對結果產生明顯影響B.過采樣少數類別的樣本可以增加其數量，但可能導致過擬合C.欠采樣多數類別的樣本能夠平衡數據集，但會丟失部分有用信息D.類別不均衡問題無法通過數據處理方法解決，只能通過改進分類算法來應對6、在計算機視覺的姿態估計任務中，需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設我們要估計一個機器人手臂的姿態，以下哪種技術通常被用于獲取準確的姿態信息？（）A.基于視覺標記的姿態估計B.基于深度學習的姿態估計C.基于幾何約束的姿態估計D.基于慣性測量單元（IMU）的姿態估計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、在計算機視覺中，圖像檢索是根據用戶的需求從圖像數據庫中查找相關的圖像。以下關于圖像檢索的說法，錯誤的是（）A.圖像檢索可以基于圖像的內容，如顏色、形狀和紋理等特征B.深度學習方法可以學習到更具語義的圖像表示，提高圖像檢索的準確性C.圖像檢索在電子商務、數字圖書館和圖像搜索引擎等領域有廣泛的應用D.圖像檢索的性能只取決于圖像特征的提取，與數據庫的組織和索引無關9、計算機視覺中的目標計數任務，例如統計圖像中物體的數量。假設要計算一張果園圖片中蘋果的數量，以下關于目標計數方法的描述，正確的是：（）A.基于傳統的圖像分割和對象識別方法可以準確快速地完成目標計數B.深度學習中的回歸模型不適合用于目標計數任務C.目標的大小、形狀和分布對計數結果沒有影響D.結合深度學習的密度估計方法能夠有效地實現目標計數10、計算機視覺中的場景理解是對整個圖像場景的語義和結構進行分析和理解。以下關于場景理解的描述，不準確的是（）A.場景理解需要綜合考慮物體、空間關系、上下文信息等多個方面B.可以通過構建場景圖來表示場景中的實體和關系，輔助場景理解C.場景理解在智能導航、虛擬環境構建和圖像編輯等領域具有潛在的應用價值D.場景理解是一個已經完全解決的問題，不存在任何技術難題11、在計算機視覺的圖像超分辨率重建中，提高低分辨率圖像的清晰度。假設要將一張模糊的圖像重建為清晰的高分辨率圖像，以下關于圖像超分辨率重建方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于插值的方法通過在像素之間插入新的值來增加圖像的分辨率，但可能會導致圖像模糊B.基于深度學習的方法能夠學習低分辨率圖像和高分辨率圖像之間的映射關系，重建出更清晰的圖像C.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D.為了獲得更好的重建效果，可以結合多種超分辨率重建方法或使用先驗知識12、對于視頻中的異常檢測任務，假設要在一段監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確檢測異常？（）A.建立正常行為模型，對比檢測異常B.只關注視頻中的顯著運動區域C.隨機判斷視頻中的幀是否異常D.不進行異常檢測，直接忽略異常事件13、計算機視覺在自動駕駛領域有重要應用。假設要開發一個能夠識別道路標志的系統，以下關于應對不同光照條件的策略，哪一項是最為有效的？（）A.使用固定的閾值對圖像進行二值化處理B.采用自適應的圖像增強算法，根據光照情況調整圖像C.忽略光照變化，依靠模型的泛化能力D.只在特定的光照條件下收集訓練數據14、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務。假設我們要開發一個能夠在交通場景中檢測車輛的系統。如果圖像中的車輛存在多種姿態、大小和光照條件的變化，以下哪種目標檢測算法可能更適合應對這種復雜情況？（）A.基于傳統特征的檢測算法，如HOG特征結合SVM分類器B.基于深度學習的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的檢測算法D.基于顏色特征的檢測算法15、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16、計算機視覺中的動作識別是對視頻中的人體動作進行分類和理解。假設我們要分析一段體育比賽的視頻，識別其中運動員的各種動作，以下哪種方法能夠有效地捕捉動作的時空特征？（）A.基于手工特征和分類器的方法B.基于深度學習的時空卷積網絡C.基于光流和軌跡的方法D.基于隱馬爾可夫模型的方法17、在計算機視覺的姿態估計任務中，需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設要估計一個機器人手臂的姿態，以實現精確的控制和操作。以下哪種姿態估計方法在處理這種機械結構時準確性更高？（）A.基于模型的姿態估計B.基于深度學習的姿態估計C.基于視覺慣性里程計的姿態估計D.基于幾何約束的姿態估計18、在計算機視覺的圖像質量評估任務中，假設要評估一張經過處理后的圖像的質量。以下關于圖像質量評估方法的描述，正確的是：（）A.主觀評估方法通過人的觀察和判斷來評價圖像質量，結果準確可靠B.客觀評估方法中的全參考方法需要原始未失真圖像作為參考，計算復雜度低C.無參考圖像質量評估方法能夠在沒有原始圖像的情況下準確評估圖像質量D.所有的圖像質量評估方法都能夠完全反映人對圖像質量的主觀感受19、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。假設要對一段視頻中的物體運動進行分析，以下關于光流估計的描述，正確的是：（）A.稀疏光流估計只計算圖像中部分特征點的運動，無法反映整體的運動趨勢B.稠密光流估計能夠得到圖像中每個像素的運動向量，但計算復雜度較高C.光流估計的結果不受光照變化和噪聲的影響，具有很高的準確性D.光流估計只能用于分析勻速直線運動的物體，對于復雜的運動模式無法處理20、在計算機視覺的人物姿態估計任務中，需要確定圖像中人物的關節位置和姿態。假設要開發一個用于健身應用的姿態估計系統，以下關于模型訓練數據的獲取，哪一項是比較困難的？（）A.從公開的數據集獲取大量的人物姿態圖像B.自己拍攝不同人群在各種健身動作下的圖像C.利用合成數據生成多樣化的人物姿態樣本D.從社交媒體上收集用戶分享的健身照片二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述計算機視覺在游戲開發中的作用。2、（本題5分）說明計算機視覺在舊貨回收行業中的應用。3、（本題5分）簡述圖像的色彩空間及其轉換的目的。4、（本題5分）簡述圖像的稀疏表示方法。5、（本題5分）解釋計算機視覺在醫療影像診斷中的作用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究某城市地鐵的導向標識系統設計，分析其在功能性、可讀性和美觀性方面的表現及改進方向。2、（本題5分）觀察某花店的花束包裝設計，分析其如何通過色彩搭配、包裝材料選擇、裝飾元素等提升花束的美觀和價值。3、（本題5分）研究某電影的海報設計，分析設計師如何運用視覺元素來營造電影的氛圍、突出主題和吸引觀眾，對電影的宣傳效果有何影響。4、（本題5分