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頁武漢輕工大學

《信息與版式設計》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25個小題，每小題1分，共25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、在計算機視覺的視頻監控系統中，異常事件檢測是重要功能之一。假設要在一個倉庫的監控視頻中檢測出異常的人員活動或物品移動。以下哪種異常事件檢測方法在處理這種大規模視頻數據時能夠更有效地發現異常？（）A.基于規則的檢測B.基于統計模型的檢測C.基于深度學習的檢測D.基于人工觀察的檢測2、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3、計算機視覺在虛擬現實（VR）和增強現實（AR）中有著重要的應用。假設要在VR游戲中實現真實的場景交互。以下關于計算機視覺在VR/AR中的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對用戶的動作和姿態進行識別，實現自然的交互操作B.能夠將虛擬物體與真實場景進行準確的融合和匹配C.計算機視覺技術可以提高VR/AR體驗的沉浸感和真實感D.VR/AR中的計算機視覺應用不存在任何技術挑戰和限制4、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5、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6、在計算機視覺的圖像修復任務中，恢復圖像中缺失或損壞的部分。假設要修復一張老照片中缺失的部分，以下關于圖像修復方法的描述，正確的是：（）A.基于紋理合成的圖像修復方法能夠完美恢復復雜的結構和細節B.深度學習中的自編碼器在圖像修復中無法學習到有效的特征表示C.圖像修復的結果不受缺失區域的大小和形狀的影響D.結合先驗知識和上下文信息的深度學習方法可以產生更合理和自然的修復效果7、計算機視覺中的視覺跟蹤在監控、機器人導航等領域有廣泛應用。假設一個機器人需要跟蹤一個移動的物體，同時適應物體的外觀變化和環境干擾。以下哪種視覺跟蹤方法能夠提供較好的長期跟蹤性能和魯棒性？（）A.基于核相關濾波的跟蹤方法B.基于深度學習的孿生網絡跟蹤方法C.基于粒子濾波和特征匹配的跟蹤方法D.基于背景減除和運動估計的跟蹤方法8、在計算機視覺的圖像風格遷移任務中，將一張圖像的風格應用到另一張圖像上。假設要將一幅油畫的風格遷移到一張照片上，以下關于圖像風格遷移方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征提取和風格轉換的方法能夠實現自然逼真的風格遷移B.深度學習中的生成對抗網絡（GAN）在風格遷移中無法生成多樣化的風格效果C.圖像的內容和風格可以完全獨立地進行處理，互不影響D.考慮圖像的局部和全局特征以及語義信息能夠提升風格遷移的質量9、在進行圖像配準（ImageRegistration）時，即對齊兩幅或多幅圖像，假設我們要將不同時間拍攝的同一地區的衛星圖像進行配準，由于地形變化和拍攝角度的差異，以下哪個因素可能對配準精度產生最大影響？（）A.圖像的分辨率B.選擇的特征點數量C.圖像的灰度值D.地理坐標信息的準確性10、假設要構建一個能夠對服裝進行款式和顏色識別的計算機視覺系統，用于時尚推薦和庫存管理。在處理服裝圖像時，由于服裝的款式和顏色變化多樣，以下哪種特征表示方法可能更適合？（）A.手工設計的特征B.基于深度學習的自動特征C.顏色直方圖D.以上都是11、當利用計算機視覺進行圖像分類任務，例如區分不同種類的動物圖片，為了提高模型的泛化能力和防止過擬合，以下哪種技術可能是有效的？（）A.數據增強B.正則化C.模型融合D.以上都是12、在計算機視覺的場景理解任務中，需要對整個圖像場景進行分析和解釋。假設我們有一張城市街道的圖像，要理解其中的道路、建筑物、車輛和行人之間的關系。以下哪種方法能夠提供更全面和深入的場景理解？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于語義分割和圖模型的方法C.基于深度學習的場景解析網絡D.基于特征匹配和聚類的方法13、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。假設要估計一段視頻中物體的運動速度和方向，以下關于光流估計方法的描述，正確的是：（）A.傳統的基于梯度的光流估計方法在復雜場景中能夠準確計算光流B.深度學習中的光流估計網絡不需要大量的標注數據進行訓練C.光流估計的結果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結合時空信息的深度學習光流估計方法能夠提高估計的準確性和魯棒性14、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設要分析一段視頻中物體的運動速度和方向。以下關于光流計算的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過比較連續幀之間的像素差異來計算光流B.光流計算能夠為視頻中的目標跟蹤和行為分析提供重要信息C.無論視頻的幀率和分辨率如何，光流計算都能準確地估計像素運動D.深度學習方法也被應用于光流計算，提高了計算的準確性和效率15、計算機視覺在虛擬現實（VR）和增強現實（AR）中的應用可以提供更沉浸式的體驗。假設要在VR環境中實時跟蹤用戶的頭部運動并相應地更新場景，以下關于VR/AR計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.簡單的基于傳感器的跟蹤方法能夠滿足VR中高精度的頭部運動跟蹤需求B.計算機視覺在VR/AR中的應用主要關注圖像生成，而不是跟蹤和定位C.結合視覺特征提取和深度學習的頭部運動跟蹤算法可以實現低延遲和高精度的跟蹤D.VR/AR環境中的光照條件和物體遮擋對計算機視覺算法的性能沒有影響16、假設要構建一個能夠識別人臉表情的計算機視覺系統，用于情感分析和人機交互。考慮到表情的細微變化和個體差異，以下哪種模型架構可能更適合處理這種復雜的任務？（）A.多層感知機B.卷積神經網絡C.循環神經網絡D.生成對抗網絡17、圖像分類是計算機視覺的常見任務之一。假設要對大量的自然風景圖片進行分類，如山脈、森林、海灘等。在進行圖像分類時，以下關于數據增強的方法，哪一項可能不太有效？（）A.對圖像進行隨機裁剪和旋轉，增加數據的多樣性B.改變圖像的色彩和對比度，模擬不同的拍攝條件C.直接復制原圖像，增加數據量D.給圖像添加隨機噪聲，增強模型的魯棒性18、在計算機視覺的圖像特征提取中，假設要提取對光照、旋轉和縮放具有不變性的特征。以下關于特征提取方法的描述，正確的是：（）A.SIFT特征具有良好的不變性，但計算復雜度高，實時性差B.HOG特征對光照變化適應性強，但對旋轉和縮放較敏感C.LBP特征能夠快速提取，但特征表達能力有限D.沒有一種特征提取方法能夠同時滿足對光照、旋轉和縮放的不變性要求19、計算機視覺中的場景理解是理解圖像或視頻中的場景內容和語義信息。假設要理解一張城市街道的圖像，以下關于場景理解方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對象檢測、語義分割和場景分類等任務來實現場景理解B.結合上下文信息和先驗知識能夠提高場景理解的準確性C.深度學習模型能夠學習場景中的全局特征和關系，實現對場景的深入理解D.場景理解可以在沒有任何先驗知識和上下文信息的情況下，準確地推斷出場景的語義20、在計算機視覺的研究中，數據集的質量和規模對模型的訓練和性能評估至關重要。以下關于數據集的描述，不準確的是（）A.大規模、多樣化和標注準確的數據集有助于訓練出泛化能力強的模型B.一些公開的數據集如ImageNet、COCO等為計算機視覺研究提供了重要的基準C.數據集的構建需要耗費大量的時間和人力，但可以通過數據增強技術來減少對原始數據的需求D.數據集一旦構建完成，就不需要再進行更新和擴展，能夠一直滿足研究的需求21、假設要開發一個能夠在低光照條件下清晰拍攝并處理圖像的計算機視覺系統，以下哪種圖像增強方法可能有助于改善圖像質量？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.暗通道先驗去霧D.以上都是22、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23、計算機視覺在人臉識別領域取得了顯著進展。假設要開發一個人臉識別系統，以下關于人臉識別技術的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過提取人臉的幾何特征、紋理特征或深度學習特征進行識別B.人臉識別系統通常需要進行活體檢測，以防止使用照片或視頻等欺詐手段C.大規模的人臉數據集和深度學習模型的結合，大大提高了人臉識別的準確率D.人臉識別技術在任何光照條件、姿態變化和表情變化下都能準確識別，不受這些因素的影響24、計算機視覺在農業領域的應用中，例如對農作物的生長監測。假設要通過圖像分析評估農作物的健康狀況，以下哪種特征可能對判斷病蟲害的存在較為敏感？（）A.農作物的顏色和紋理B.農作物的高度和形狀C.農田的土壤濕度D.農田的地理位置25、在計算機視覺中，以下哪種技術常用于圖像的超分辨率重建的上采樣方法？（）A.反卷積B.亞像素卷積C.最近鄰插值D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）計算機視覺中如何實現虛擬角色的動作捕捉？2、（本題5分）計算機視覺中如何實現圖像的邊緣檢測？3、（本題5分）簡述計算機視覺在軍事中的目標識別和戰場態勢感知。4、（本題5分）描述計算機視覺在航空故障檢測中的應用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析無印良品的文具禮盒廣告設計，從產品組合、包裝設計到品牌理念傳達。討論其如何營造學習和辦公的溫馨氛圍。2、（本題5分）分析蘋果電腦的教育優惠廣告設計，從產品優勢、教育資源到品牌形象傳達。探討其如何吸引學生和教育工作者購買蘋果電腦。3、（本題5分）分析某時尚品牌的時裝秀舞臺設計，研究其如何通過燈光、色彩、布景等元素展現時裝的魅力，營造時尚氛圍。4、（本題5分）一款游戲的周邊產品包裝設計以游