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頁滇西應用技術大學《三維設計》

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、在計算機視覺的圖像語義分割任務中，假設要處理具有多尺度特征的圖像，例如同時包含大物體和小物體的場景。以下關于處理多尺度特征的方法描述，正確的是：（）A.使用單一尺度的特征提取網絡可以應對多尺度問題，通過調整網絡參數即可B.采用多尺度輸入圖像，分別進行處理后再融合結果，能夠有效解決多尺度問題，但計算量大C.空洞卷積在處理多尺度特征時會引入大量的噪聲，降低分割精度D.圖像語義分割中多尺度問題無法解決，只能盡量避免處理這類圖像2、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3、計算機視覺中的視頻目標跟蹤中，假設目標在跟蹤過程中發生了嚴重的形變。以下關于處理目標形變的方法描述，正確的是：（）A.基于模板匹配的跟蹤方法能夠自適應地處理目標形變，保持跟蹤的準確性B.特征點跟蹤方法對目標形變不敏感，在這種情況下仍然能夠可靠跟蹤C.深度學習中的孿生網絡在目標形變時容易丟失目標，無法繼續跟蹤D.結合多種特征和模型更新策略可以提高對目標形變的跟蹤魯棒性4、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5、當進行圖像的光流估計時，假設要計算圖像中像素的運動速度和方向。以下哪種光流估計算法在復雜場景下可能更準確？（）A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.隨機估計光流D.不進行光流估計，忽略像素的運動信息6、在計算機視覺的三維重建任務中，假設要從一組不同角度拍攝的二維圖像中重建出物體的三維模型。這些圖像可能存在噪聲和拍攝誤差。為了獲得準確的三維重建結果，以下哪種技術是重要的？（）A.基于立體視覺的方法，通過匹配不同圖像中的對應點B.直接使用二維圖像的平均信息來估計三維形狀C.忽略圖像中的噪聲和誤差，進行簡單的重建D.隨機生成三維模型，然后與二維圖像進行匹配7、計算機視覺中的場景理解是一項具有挑戰性的任務。假設要理解一個城市街道的場景圖像，包括道路、建筑物、車輛和行人等元素。以下關于場景理解方法的描述，正確的是：（）A.基于語義分割的方法能夠將圖像中的每個像素分類為不同的場景元素，但無法提供元素之間的關系B.目標檢測結合語義分割可以實現對場景的初步理解，但對于復雜的場景結構難以準確描述C.基于圖模型的方法能夠很好地表示場景元素之間的關系，但建模過程復雜，計算量大D.場景理解只需要對圖像中的可見元素進行分析，不需要考慮潛在的語義信息8、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9、人臉識別是計算機視覺的一個重要應用。假設一個公司使用人臉識別系統進行員工考勤。以下關于人臉識別技術的描述，哪一項是錯誤的？（）A.它可以通過提取面部特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的形狀和位置，來進行身份識別B.能夠適應不同的表情、姿態和光照變化，保持較高的識別準確率C.人臉識別系統的安全性極高，不存在被欺騙或誤識別的可能性D.深度學習模型在人臉識別中表現出色，大大提高了識別性能10、計算機視覺中的場景文本識別旨在從圖像中識別出文字信息。假設要在一張街景圖像中識別出店鋪招牌上的文字。以下關于場景文本識別方法的描述，正確的是：（）A.基于光學字符識別（OCR）技術的方法對字體和排版的變化適應性強，識別準確率高B.深度學習中的端到端文本識別模型能夠處理彎曲和變形的文本，但對模糊文本效果不佳C.場景文本識別只需要關注文本的內容，不需要考慮文本的位置和上下文信息D.所有的場景文本識別方法都能夠在復雜的自然場景中準確無誤地識別出各種文字11、在計算機視覺的應用于自動駕駛領域，需要實時檢測道路上的交通標志和標線。假設車輛在高速行駛中，以下哪種技術能夠快速準確地檢測到各種交通標志，并且對光照變化和遮擋具有較強的魯棒性？（）A.基于顏色和形狀特征的檢測方法B.基于深度學習的檢測方法，結合多尺度特征C.基于邊緣檢測和形態學操作的方法D.基于模板匹配和特征點匹配的方法12、在計算機視覺中，圖像分類是一項基礎任務。假設我們有一組包含各種動物的圖像數據集，需要訓練一個模型來準確區分不同的動物類別。在選擇圖像分類模型時，以下哪種模型架構通常在處理大規模圖像數據集時表現出色？（）A.傳統的機器學習算法，如支持向量機（SVM）B.淺層的卷積神經網絡（CNN）C.深度卷積神經網絡，如ResNetD.循環神經網絡（RNN）13、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的顯著目標檢測中的高層語義信息利用？（）A.深度學習B.圖模型C.注意力機制D.以上都是14、計算機視覺在農業領域的應用可以幫助實現精準農業。假設一個農場需要通過計算機視覺監測農作物的生長狀況。以下關于計算機視覺在農業中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以檢測農作物的病蟲害，及時采取防治措施B.能夠評估農作物的生長階段和成熟度，指導收獲時間C.計算機視覺在農業中的應用完全不受天氣和光照條件的影響D.可以通過無人機搭載攝像頭進行大面積的農田監測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、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17、在計算機視覺的圖像去噪任務中，假設要去除一張受到嚴重噪聲污染的圖像中的噪聲。以下關于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.中值濾波能夠有效地去除椒鹽噪聲，但會使圖像變得模糊B.均值濾波在去除噪聲的同時能夠很好地保留圖像的細節信息C.小波變換去噪方法計算復雜度高，不適合處理大規模圖像D.所有的圖像去噪方法都能夠完全恢復出原始的無噪圖像18、在計算機視覺的應用中，人臉識別是一個常見的任務。假設一個公司要建立一個門禁系統，通過人臉識別來允許員工進入。為了提高人臉識別的準確性和魯棒性，以下哪種技術通常會被采用？（）A.基于幾何特征的人臉識別B.基于模板匹配的人臉識別C.基于深度學習的人臉識別，結合多模態數據D.基于顏色特征的人臉識別19、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20、在計算機視覺的醫學圖像分析中，輔助醫生進行疾病診斷。假設要通過分析CT圖像檢測腫瘤的位置和大小，以下關于醫學圖像計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.計算機視覺算法可以完全替代醫生的診斷，不需要醫生的進一步判斷B.不同患者的個體差異和掃描參數的變化對腫瘤檢測結果沒有影響C.結合醫生的先驗知識和計算機視覺技術能夠提高腫瘤檢測的準確性和可靠性D.醫學圖像中的噪聲和偽影對計算機視覺算法的性能沒有影響二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋計算機視覺中的人體姿態估計的應用場景。2、（本題5分）解釋計算機視覺中的行人檢測任務。3、（本題5分）解釋計算機視覺中的圖像質量評價指標。4、（本題5分）簡述計算機視覺在印刷業中的色彩管理和缺陷檢測。5、（本題5分）解釋計算機視覺中的模型剪枝技術。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究一款優秀的游戲界面設計，剖析其在視覺效果、操作便捷性、信息反饋等方面的設計策略，以及如何提升玩家的沉浸感和游戲體驗。2、（本題5分）分析某品牌的線下活動海報設計，討論其如何運用視覺元素吸引參與者，傳達活動的主題和氛圍，提升活動的影響力。3、（本題5分）研究某時尚雜志的封面設計，分析其字體選擇、圖片風格、色彩組合如何體現時尚感和潮流趨勢，以及對讀者的吸引力。4、（本題5分）解析某科技公司的產品包裝盒設計，探討其如何通