自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)貴州機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院《視覺(jué)傳達(dá)與編拍設(shè)計(jì)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)目標(biāo)物體被部分遮擋，以下哪種模型架構(gòu)可能更有助于恢復(fù)被遮擋部分的信息？（）A.多層感知機(jī)（MLP）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.注意力機(jī)制（AttentionMechanism）2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的紋理分析用于描述圖像中重復(fù)出現(xiàn)的模式和結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對(duì)一塊布料的紋理進(jìn)行分析，以判斷其材質(zhì)和質(zhì)量，同時(shí)布料可能存在褶皺和變形。以下哪種紋理分析方法在處理這種復(fù)雜情況時(shí)更為準(zhǔn)確？（）A.統(tǒng)計(jì)紋理分析B.結(jié)構(gòu)紋理分析C.基于模型的紋理分析D.基于深度學(xué)習(xí)的紋理分析3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用可以優(yōu)化交通流量和提高安全性。假設(shè)要通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)監(jiān)測(cè)道路上的車輛擁堵情況。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能交通中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過(guò)車輛檢測(cè)和計(jì)數(shù)來(lái)評(píng)估道路的擁堵程度B.能夠識(shí)別車輛的類型和行駛方向，為交通管理提供數(shù)據(jù)支持C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能交通中的應(yīng)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(hào)控制系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的交通信號(hào)配時(shí)4、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的場(chǎng)景文本識(shí)別旨在從圖像中識(shí)別出文字信息。假設(shè)要在一張街景圖像中識(shí)別出店鋪招牌上的文字。以下關(guān)于場(chǎng)景文本識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于光學(xué)字符識(shí)別（OCR）技術(shù)的方法對(duì)字體和排版的變化適應(yīng)性強(qiáng)，識(shí)別準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的端到端文本識(shí)別模型能夠處理彎曲和變形的文本，但對(duì)模糊文本效果不佳C.場(chǎng)景文本識(shí)別只需要關(guān)注文本的內(nèi)容，不需要考慮文本的位置和上下文信息D.所有的場(chǎng)景文本識(shí)別方法都能夠在復(fù)雜的自然場(chǎng)景中準(zhǔn)確無(wú)誤地識(shí)別出各種文字5、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的目標(biāo)跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標(biāo)。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤的敘述，不正確的是（）A.目標(biāo)跟蹤可以基于特征匹配、濾波算法或深度學(xué)習(xí)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)B.目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會(huì)給目標(biāo)跟蹤帶來(lái)挑戰(zhàn)C.目標(biāo)跟蹤在智能監(jiān)控、人機(jī)交互和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用D.目標(biāo)跟蹤算法能夠在任何情況下都準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)，不受復(fù)雜環(huán)境的影響6、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要對(duì)細(xì)胞圖像進(jìn)行精細(xì)分割。以下關(guān)于模型選擇的考慮因素，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.模型對(duì)細(xì)胞邊界的捕捉能力B.模型在小樣本數(shù)據(jù)上的泛化能力C.模型的訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源需求D.模型的知名度和在學(xué)術(shù)圈的引用次數(shù)7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，以下哪種方法常用于圖像的語(yǔ)義分割中的多尺度特征融合？（）A.特征金字塔B.空洞卷積C.注意力機(jī)制D.以上都是8、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的語(yǔ)義分割任務(wù)旨在為圖像中的每個(gè)像素分配一個(gè)類別標(biāo)簽。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域進(jìn)行精確分割，以下哪種技術(shù)可能對(duì)提高分割精度有較大幫助？（）A.使用更深的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)B.引入多尺度特征融合C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲D.減少網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)數(shù)量9、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的場(chǎng)景理解任務(wù)旨在理解圖像或視頻中的整體場(chǎng)景信息。假設(shè)要理解一張城市街道的圖片中的場(chǎng)景。以下關(guān)于場(chǎng)景理解的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過(guò)對(duì)物體、人物和環(huán)境的分析來(lái)理解場(chǎng)景的語(yǔ)義信息B.深度學(xué)習(xí)中的語(yǔ)義分割技術(shù)可以幫助區(qū)分場(chǎng)景中的不同區(qū)域和物體類別C.場(chǎng)景理解只需要考慮圖像中的視覺(jué)元素，不需要考慮上下文和先驗(yàn)知識(shí)D.可以結(jié)合地理信息和時(shí)間信息，進(jìn)一步豐富對(duì)場(chǎng)景的理解10、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像去噪任務(wù)中，假設(shè)要去除一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像中的噪聲。以下關(guān)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(huì)使圖像變得模糊B.均值濾波在去除噪聲的同時(shí)能夠很好地保留圖像的細(xì)節(jié)信息C.小波變換去噪方法計(jì)算復(fù)雜度高，不適合處理大規(guī)模圖像D.所有的圖像去噪方法都能夠完全恢復(fù)出原始的無(wú)噪圖像11、圖像壓縮是為了減少圖像的數(shù)據(jù)量，同時(shí)保持可接受的視覺(jué)質(zhì)量。假設(shè)我們需要在網(wǎng)絡(luò)上傳輸大量的圖像，以下哪種圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)能夠在保證較高壓縮比的同時(shí)，提供較好的圖像質(zhì)量？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP12、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，假設(shè)要將兩張不同視角拍攝的同一物體的圖像進(jìn)行對(duì)齊。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)方法對(duì)圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和平移具有不變性，但特征點(diǎn)的提取容易出錯(cuò)B.基于灰度的配準(zhǔn)方法計(jì)算簡(jiǎn)單，但對(duì)光照變化和噪聲敏感C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在圖像配準(zhǔn)中無(wú)法學(xué)習(xí)到有效的特征表示D.圖像配準(zhǔn)的精度只取決于配準(zhǔn)算法的選擇，與圖像的質(zhì)量和特征無(wú)關(guān)13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，深度估計(jì)是確定場(chǎng)景中物體距離相機(jī)的距離。以下關(guān)于深度估計(jì)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.可以通過(guò)立體視覺(jué)、結(jié)構(gòu)光或飛行時(shí)間等技術(shù)來(lái)獲取深度信息B.深度學(xué)習(xí)方法在單目深度估計(jì)中取得了顯著進(jìn)展C.深度估計(jì)對(duì)于三維重建、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用具有重要意義D.深度估計(jì)的結(jié)果總是非常精確，不需要進(jìn)行后處理和優(yōu)化14、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲，恢復(fù)清晰的圖像。假設(shè)要處理一張受到嚴(yán)重噪聲污染的天文圖像，以下關(guān)于去噪算法的選擇，哪一項(xiàng)是需要謹(jǐn)慎考慮的？（）A.選擇基于濾波的去噪算法，如中值濾波B.采用基于深度學(xué)習(xí)的去噪算法，如自編碼器C.只考慮去噪效果，不關(guān)心圖像細(xì)節(jié)的保留D.根據(jù)噪聲的類型和強(qiáng)度選擇合適的去噪算法15、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的動(dòng)作識(shí)別任務(wù)中，區(qū)分不同的人體動(dòng)作。假設(shè)要從一段視頻中識(shí)別出一個(gè)人是在跑步還是走路，以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于骨架信息的動(dòng)作識(shí)別方法對(duì)人體姿態(tài)的微小變化不敏感B.只考慮動(dòng)作的空間特征就能準(zhǔn)確識(shí)別不同的動(dòng)作C.融合時(shí)空特征和深度學(xué)習(xí)模型能夠提升動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確率D.動(dòng)作識(shí)別的結(jié)果不受視頻拍攝角度和背景干擾的影響16、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維重建任務(wù)中，假設(shè)要從一組二維圖像恢復(fù)出物體的三維結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于三維重建方法的描述，正確的是：（）A.基于立體視覺(jué)的方法需要多視角的圖像，并且對(duì)相機(jī)的標(biāo)定精度要求不高B.結(jié)構(gòu)光方法能夠快速準(zhǔn)確地獲取物體表面的三維信息，但對(duì)環(huán)境光敏感C.從運(yùn)動(dòng)中恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）方法只適用于靜態(tài)場(chǎng)景，無(wú)法處理動(dòng)態(tài)物體D.所有的三維重建方法都能夠生成高精度的、完整的物體三維模型17、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)行圖像語(yǔ)義分割任務(wù)，例如將圖像中的不同物體分割出來(lái)，以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在分割精度和效率方面表現(xiàn)較好？（）A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是18、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的場(chǎng)景理解任務(wù)中，假設(shè)要理解一個(gè)室內(nèi)場(chǎng)景的布局和物體關(guān)系。以下關(guān)于利用深度學(xué)習(xí)模型的方法，哪一項(xiàng)是不太恰當(dāng)?shù)?？（）A.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取圖像特征B.運(yùn)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）處理場(chǎng)景的序列信息C.直接使用未經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，期望其自動(dòng)學(xué)習(xí)場(chǎng)景理解D.結(jié)合CNN和RNN，構(gòu)建端到端的場(chǎng)景理解模型19、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的常見(jiàn)任務(wù)之一。對(duì)于圖像分類模型的訓(xùn)練，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.需要大量有標(biāo)注的圖像數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)不同類別的特征B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色C.模型的訓(xùn)練過(guò)程是不斷調(diào)整參數(shù)以最小化預(yù)測(cè)誤差的過(guò)程D.圖像分類模型一旦訓(xùn)練完成，就無(wú)法再對(duì)新的類別進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類20、在醫(yī)學(xué)圖像分析中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)有助于疾病的診斷和治療。假設(shè)醫(yī)生需要對(duì)一組肺部CT圖像進(jìn)行分析，以檢測(cè)是否存在腫瘤。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法可以自動(dòng)檢測(cè)和定位肺部腫瘤，提高診斷的效率和準(zhǔn)確性B.能夠?qū)D像進(jìn)行增強(qiáng)和預(yù)處理，突出病變區(qū)域，便于醫(yī)生觀察和判斷C.由于醫(yī)學(xué)圖像的復(fù)雜性和個(gè)體差異，計(jì)算機(jī)視覺(jué)的結(jié)果總是完全準(zhǔn)確無(wú)誤的D.可以通過(guò)大量標(biāo)注的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)正常和異常的圖像特征二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像配準(zhǔn)技術(shù)。2、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)在音響設(shè)備制造中的檢測(cè)。3、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的遷移學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用。4、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在新聞報(bào)道中的圖像和視頻分析。5、（本題5分）說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在土壤質(zhì)量監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）剖析某運(yùn)動(dòng)品牌的專賣店室內(nèi)設(shè)計(jì)，探討如何通過(guò)空間布局和陳列方式展示產(chǎn)品系列，激發(fā)消費(fèi)者的購(gòu)買欲望。2、（本題5分）選取某時(shí)尚雜志的時(shí)尚達(dá)人專訪頁(yè)面設(shè)計(jì)，分析其如何運(yùn)用視覺(jué)元素展示時(shí)尚達(dá)人的風(fēng)格和個(gè)性。3、（本題5分）以某大學(xué)的招生宣傳冊(cè)設(shè)計(jì)為例，分析其校園美景、豐富的學(xué)術(shù)活動(dòng)、優(yōu)秀的師資介紹如何吸引學(xué)生報(bào)考。4、（本題5分）以某品牌的宣傳海報(bào)設(shè)計(jì)中的視覺(jué)層次為例，說(shuō)明其如