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頁浙江大學《標識系統設計》

2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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、計算機視覺中的動作識別是對視頻中人物或物體的動作進行分類和理解。假設要識別一段舞蹈視頻中的各種舞蹈動作，同時要考慮動作的速度、幅度和風格的變化。以下哪種動作識別方法在處理這種復雜的動作模式時表現更好？（）A.基于手工特征的動作識別B.基于時空興趣點的動作識別C.基于深度學習的時空卷積網絡D.基于隱馬爾可夫模型的動作識別2、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3、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4、在計算機視覺的醫學圖像分析任務中，假設要檢測醫學圖像中的腫瘤區域。以下哪種方法可能更適合處理醫學圖像的特殊性？（）A.結合先驗醫學知識和圖像特征B.使用通用的圖像檢測算法，不考慮醫學背景C.只對圖像的部分區域進行分析，忽略其他部分D.隨機標記圖像中的區域為腫瘤區域5、計算機視覺在自動駕駛領域有著至關重要的應用。假設一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，需要識別各種交通標志和障礙物。以下關于自動駕駛中計算機視覺任務的描述，正確的是：（）A.只需對前方物體進行簡單的圖像分類，就能實現安全的自動駕駛B.準確的目標檢測和語義分割對于理解復雜的道路場景至關重要C.計算機視覺在自動駕駛中作用不大，主要依靠其他傳感器如雷達D.對于交通標志的識別，顏色信息比形狀和圖案信息更重要6、計算機視覺中的顯著性檢測旨在找出圖像中引人注目的區域。假設要在一張復雜的自然風景圖像中檢測顯著性區域，以下關于顯著性檢測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于對比度的方法通過計算圖像區域與周圍區域的差異來確定顯著性B.基于頻域分析的方法可以從圖像的頻譜中提取顯著性信息C.深度學習方法能夠學習圖像的全局和局部特征，實現更準確的顯著性檢測D.顯著性檢測的結果總是與人類的視覺注意力機制完全一致，沒有偏差7、在計算機視覺的表情識別任務中，判斷圖像或視頻中人物的表情。假設要開發一個用于在線教育的表情識別系統，以下關于表情識別方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析面部肌肉的運動和特征點的變化來識別表情B.深度學習模型能夠學習不同表情的模式和特征，實現準確的表情分類C.表情識別系統需要考慮光照、頭部姿態和遮擋等因素的影響D.表情識別可以準確地識別出所有細微和復雜的表情，不受個體差異和文化背景的影響8、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9、計算機視覺中的視頻理解不僅包括對單個幀的分析，還需要考慮幀之間的關系。假設我們要理解一個電影片段的情節和情感，以下哪種方法能夠有效地捕捉視頻中的時空動態信息和語義信息？（）A.基于幀級特征和分類器的方法B.基于深度學習的視頻理解模型，結合注意力機制C.基于光流和運動軌跡的方法D.基于音頻和視頻融合的方法10、計算機視覺在智能交通系統中的應用可以優化交通流量和提高安全性。假設要通過計算機視覺監測道路上的車輛擁堵情況。以下關于計算機視覺在智能交通中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過車輛檢測和計數來評估道路的擁堵程度B.能夠識別車輛的類型和行駛方向，為交通管理提供數據支持C.計算機視覺在智能交通中的應用完全不受惡劣天氣和光照條件的影響D.可以與交通信號控制系統聯動，實現自適應的交通信號配時11、在計算機視覺的圖像融合任務中，將多幅圖像合成為一幅更完整、更有信息的圖像。假設要將一張白天拍攝的風景圖像和一張夜晚拍攝的同一地點的圖像進行融合，以下關于圖像融合方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于像素級的融合策略，將兩幅圖像的像素值進行加權或組合B.特征級融合方法先提取圖像的特征，然后進行融合，能夠更好地保留圖像的語義信息C.圖像融合的效果只取決于融合算法的選擇，與輸入圖像的質量和內容無關D.多模態圖像融合需要考慮不同圖像的特點和互補性，以獲得更理想的融合結果12、計算機視覺中的行人重識別任務是在不同攝像頭中識別出特定的行人。假設要在一個大型火車站中尋找一個走失的兒童。以下關于行人重識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以利用行人的服裝顏色、款式和攜帶物品等特征進行重識別B.深度學習中的度量學習方法可以學習行人的特征表示，提高重識別的準確率C.行人重識別不受行人姿態變化和攝像頭視角差異的影響D.可以通過構建大規模的行人數據集進行訓練，提升模型的泛化能力13、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14、計算機視覺中的圖像修復旨在恢復圖像中缺失或損壞的部分。假設一張珍貴的老照片有部分區域損壞，需要進行修復以還原其完整的內容。以下哪種圖像修復方法在處理這種情況時能夠生成更自然和逼真的結果？（）A.基于擴散的圖像修復B.基于紋理合成的圖像修復C.基于深度學習的圖像修復D.基于樣例的圖像修復15、對于圖像的邊緣檢測任務，假設要準確檢測出圖像中物體的邊緣，同時抑制噪聲的影響。以下哪種邊緣檢測算子可能表現更好？（）A.Sobel算子B.Roberts算子C.Prewitt算子D.隨機生成邊緣檢測結果二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）計算機視覺中如何進行車輛類型識別？2、（本題5分）解釋計算機視覺中的行為分析任務。3、（本題5分）簡述圖像去噪的常見方法。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）對音樂MV中的舞蹈表演和音樂節奏的配合度進行評估。2、（本題5分）開發一個能夠識別不同種類龜類的計算機視覺系統。3、（本題5分）開發一個能夠識別不同種類兩棲動物的計算機視覺系統。4、（本題5分）使用目標檢測技術，從醫療影像中檢測出腫瘤等病變區域。5、（本題5分）基于深度學習，實現對乒乓球比賽中擦邊球的檢測。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）分析某知名品牌的標志設計，探討其圖形、色彩、字體等元素的運