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頁沈陽音樂學院

《設計技法表現》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、在計算機視覺的圖像去噪任務中，去除圖像中的噪聲。假設要對一張受到嚴重噪聲污染的圖像進行去噪處理，以下關于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.均值濾波方法能夠在去除噪聲的同時很好地保留圖像的細節B.中值濾波對椒鹽噪聲的去除效果不佳C.基于深度學習的圖像去噪方法可以自適應地學習噪聲模式和圖像特征D.圖像去噪不會引入任何新的失真或模糊2、在計算機視覺的圖像去霧任務中，假設要去除一張有霧圖像中的霧氣，恢復清晰的場景。以下關于圖像去霧方法的描述，正確的是：（）A.基于物理模型的去霧方法需要準確估計霧的濃度和傳播參數，否則效果不佳B.基于深度學習的去霧方法能夠自動學習霧的特征，但對濃霧的處理能力有限C.圖像去霧后，顏色和對比度會發生嚴重失真，影響視覺效果D.所有的圖像去霧方法都能夠在各種復雜的霧天條件下取得理想的效果3、在計算機視覺中，深度估計是確定場景中物體距離相機的距離。以下關于深度估計的說法，錯誤的是（）A.可以通過立體視覺、結構光或飛行時間等技術來獲取深度信息B.深度學習方法在單目深度估計中取得了顯著進展C.深度估計對于三維重建、虛擬現實和增強現實等應用具有重要意義D.深度估計的結果總是非常精確，不需要進行后處理和優化4、計算機視覺中的場景理解需要從圖像中推斷出物體之間的關系和場景的語義信息。假設要理解一張室內辦公室場景的圖像，包括家具的布局、人員的活動等。以下哪種方法在進行場景理解時最為有效？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于圖模型的場景表示C.基于深度學習的場景解析D.基于規則推理的方法5、當利用計算機視覺進行視頻監控中的異常行為檢測，例如打架、盜竊等，以下哪種方法可能有助于準確識別異常行為？（）A.建立正常行為模型B.運動軌跡分析C.人群密度估計D.以上都是6、計算機視覺中的車牌識別是智能交通系統中的重要組成部分。假設要在一個高速公路收費站實現準確的車牌識別，以下關于車牌識別方法的描述，正確的是：（）A.基于邊緣檢測和字符分割的方法對車牌的變形和污漬具有很強的適應性B.深度學習中的卷積神經網絡能夠直接從車牌圖像中識別出字符，但對車牌的傾斜和光照不均敏感C.車牌識別系統只需要在白天光照良好的條件下工作，夜間和惡劣天氣下無法正常運行D.車牌識別的準確率只取決于車牌圖像的清晰度，與車牌的顏色和字體無關7、計算機視覺在醫療手術中的應用可以為醫生提供輔助和支持。假設在一個微創手術中，計算機視覺用于引導手術器械。以下關于計算機視覺在醫療手術中的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過實時圖像分析，為醫生提供器械與組織的相對位置和姿態信息B.能夠對手術區域進行精準的分割和標注，幫助醫生識別關鍵結構C.計算機視覺在醫療手術中的應用已經非常成熟，不存在任何風險和誤差D.可以與機器人手術系統結合，實現更精確和穩定的手術操作8、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9、在計算機視覺的三維重建任務中，需要從多視角的圖像中恢復物體的三維形狀。假設我們有一組從不同角度拍攝的建筑物圖像，以下哪種方法常用于從這些圖像中重建建筑物的三維模型？（）A.立體匹配方法B.結構光方法C.運動恢復結構（SFM）D.基于投影的方法10、圖像分類是計算機視覺中的常見任務之一。對于圖像分類模型的訓練，以下說法錯誤的是（）A.需要大量有標注的圖像數據來學習不同類別的特征B.卷積神經網絡（CNN）在圖像分類任務中表現出色C.模型的訓練過程是不斷調整參數以最小化預測誤差的過程D.圖像分類模型一旦訓練完成，就無法再對新的類別進行學習和分類11、在計算機視覺的視頻目標跟蹤中，假設目標在視頻中被短暫遮擋。以下關于處理遮擋情況的方法，哪一項是不太有效的？（）A.利用目標在遮擋前的運動軌跡預測其位置B.完全放棄對被遮擋目標的跟蹤，等待其重新出現C.結合目標的外觀特征和運動信息進行跟蹤D.借助周圍背景和其他相關物體的信息輔助跟蹤12、假設要開發一個能夠對指紋進行識別和認證的計算機視覺系統，以下哪種特征提取和匹配方法可能在指紋識別中具有較高的準確性？（）A.細節點提取B.方向場提取C.紋理特征提取D.以上都是13、計算機視覺在工業檢測中的應用可以提高產品質量和生產效率。假設一個工廠需要檢測生產線上的零件是否存在缺陷。以下關于工業檢測中的計算機視覺的描述，哪一項是不準確的？（）A.能夠快速準確地檢測出零件的表面缺陷、尺寸偏差等問題B.可以通過機器視覺系統對零件進行自動分類和篩選C.工業檢測中的計算機視覺系統需要高度的穩定性和可靠性，對環境變化不敏感D.計算機視覺在工業檢測中的應用已經非常成熟，不需要人工干預和校驗14、在計算機視覺中，圖像分類是一項重要任務。假設我們要對大量的動物圖片進行分類，將其分為貓、狗、鳥等類別。以下關于圖像分類方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于深度學習的卷積神經網絡（CNN）在圖像分類任務中表現出色，能夠自動學習圖像的特征B.傳統的機器學習方法如支持向量機（SVM）在處理大規模圖像數據時，性能通常不如深度學習方法C.圖像分類只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征，高層語義信息對分類結果影響不大D.為了提高分類準確率，可以使用數據增強技術，如旋轉、翻轉、裁剪等操作來擴充數據集15、計算機視覺中，以下哪種技術常用于圖像的超分辨率重建的損失函數？（）A.L1損失B.L2損失C.感知損失D.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明計算機視覺在隧道安全檢測中的方法。2、（本題5分）解釋計算機視覺中目標檢測的概念和主要步驟。3、（本題5分）計算機視覺中如何處理小目標檢測問題？三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用目標跟蹤算法，跟蹤雜技表演中演員的技巧動作。2、（本題5分）利用圖像識別技術，檢測超市貨架上商品的擺放是否整齊。3、（本題5分）利用目標檢測算法，在天文圖像中檢測星系。4、（本題5分）對舞蹈比賽視頻中的舞蹈編排和創意進行評估和分析。5、（本題5分）使用計算機視覺方法，檢測高速公路服務區內的車輛停放秩序。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）一款兒童圖書的封面設計充滿童趣，角色形象