學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁長沙理工大學(xué)

《廣告創(chuàng)意設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30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)視覺的實(shí)際應(yīng)用中，模型的實(shí)時(shí)性是一個(gè)重要的考慮因素。以下關(guān)于實(shí)時(shí)性的描述，不正確的是（）A.對于一些需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的應(yīng)用，如自動(dòng)駕駛和工業(yè)檢測，模型的處理速度至關(guān)重要B.模型的復(fù)雜度、計(jì)算資源和算法效率都會(huì)影響實(shí)時(shí)性C.可以通過模型壓縮、硬件加速和優(yōu)化算法等方法來提高模型的實(shí)時(shí)性D.實(shí)時(shí)性只與模型本身有關(guān)，與硬件設(shè)備和系統(tǒng)架構(gòu)無關(guān)2、在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，例如作物監(jiān)測和病蟲害檢測，需要對大量的田間圖像進(jìn)行分析。假設(shè)我們要檢測農(nóng)作物葉片上的病蟲害癥狀，以下哪種技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準(zhǔn)確的檢測，并且適應(yīng)不同的生長階段和環(huán)境條件？（）A.基于傳統(tǒng)圖像分割和特征提取的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測和分類算法，針對病蟲害特征訓(xùn)練C.基于光譜分析和顏色特征的方法D.基于機(jī)器視覺和模式識(shí)別的方法3、計(jì)算機(jī)視覺中的視頻理解不僅包括對單個(gè)幀的分析，還需要考慮幀之間的關(guān)系。假設(shè)我們要理解一個(gè)電影片段的情節(jié)和情感，以下哪種方法能夠有效地捕捉視頻中的時(shí)空動(dòng)態(tài)信息和語義信息？（）A.基于幀級(jí)特征和分類器的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的視頻理解模型，結(jié)合注意力機(jī)制C.基于光流和運(yùn)動(dòng)軌跡的方法D.基于音頻和視頻融合的方法4、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去模糊任務(wù)中，需要恢復(fù)由于相機(jī)抖動(dòng)或物體運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的模糊圖像。假設(shè)一張夜景照片由于長時(shí)間曝光而模糊，同時(shí)存在噪聲和低光照條件。以下哪種圖像去模糊算法在處理這種情況時(shí)效果較好？（）A.盲去卷積算法B.基于正則化的去模糊算法C.深度學(xué)習(xí)的去模糊模型D.頻域去模糊方法5、計(jì)算機(jī)視覺中的視覺跟蹤在監(jiān)控、機(jī)器人導(dǎo)航等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要跟蹤一個(gè)移動(dòng)的物體，同時(shí)適應(yīng)物體的外觀變化和環(huán)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(guān)濾波的跟蹤方法B.基于深度學(xué)習(xí)的孿生網(wǎng)絡(luò)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(yùn)動(dòng)估計(jì)的跟蹤方法6、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)嬜髌愤M(jìn)行真?zhèn)舞b定的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，需要對作品的筆觸、線條和風(fēng)格等特征進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)在書畫鑒定中可能具有應(yīng)用前景？（）A.筆跡分析B.風(fēng)格遷移C.圖像風(fēng)格分析D.以上都是7、視頻理解是計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。以下關(guān)于視頻理解的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內(nèi)容，還需要考慮幀之間的時(shí)間關(guān)系B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在處理視頻序列數(shù)據(jù)時(shí)具有優(yōu)勢C.視頻理解在視頻監(jiān)控、行為分析和內(nèi)容推薦等方面具有廣泛的應(yīng)用前景D.目前的視頻理解技術(shù)已經(jīng)能夠完全理解復(fù)雜場景下的視頻內(nèi)容，不存在任何挑戰(zhàn)8、在計(jì)算機(jī)視覺的場景理解任務(wù)中，需要對整個(gè)圖像場景進(jìn)行分析和解釋。假設(shè)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(guān)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(xué)習(xí)的場景解析網(wǎng)絡(luò)D.基于特征匹配和聚類的方法9、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中，我們需要從多幅二維圖像中恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。假設(shè)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(zhàn)？（）A.基于立體視覺的重建方法B.基于運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（StructurefromMotion）的方法C.利用激光掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行重建D.基于模型擬合的重建方法10、計(jì)算機(jī)視覺中的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)，確定物體在空間中的位置和方向。假設(shè)要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài)，以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何模型的姿態(tài)估計(jì)方法在復(fù)雜環(huán)境中總是能夠準(zhǔn)確估計(jì)姿態(tài)B.深度學(xué)習(xí)中的端到端姿態(tài)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)不需要對物體的結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)有先驗(yàn)了解C.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果不受相機(jī)參數(shù)和拍攝角度的影響D.結(jié)合多種傳感器數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的方法可以提高姿態(tài)估計(jì)的精度和魯棒性11、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中，去除圖像中的噪聲。假設(shè)要對一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像進(jìn)行去噪處理，以下關(guān)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(shí)很好地保留圖像的細(xì)節(jié)B.中值濾波對椒鹽噪聲的去除效果不佳C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪方法可以自適應(yīng)地學(xué)習(xí)噪聲模式和圖像特征D.圖像去噪不會(huì)引入任何新的失真或模糊12、在計(jì)算機(jī)視覺的醫(yī)學(xué)圖像分析中，例如對腫瘤的檢測和分割。假設(shè)醫(yī)學(xué)圖像的質(zhì)量較差，存在噪聲和偽影，以下哪種預(yù)處理方法可能有助于提高后續(xù)分析的準(zhǔn)確性？（）A.圖像平滑B.圖像銳化C.圖像二值化D.圖像翻轉(zhuǎn)13、在計(jì)算機(jī)視覺中，圖像生成是創(chuàng)建新的圖像內(nèi)容。以下關(guān)于圖像生成的說法，錯(cuò)誤的是（）A.可以通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、變分自編碼器（VAE）等模型進(jìn)行圖像生成B.圖像生成可以用于藝術(shù)創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和虛擬場景構(gòu)建等任務(wù)C.生成的圖像質(zhì)量和真實(shí)性在不斷提高，但仍然存在一些缺陷和不完美之處D.圖像生成可以完全根據(jù)用戶的任意想象生成任何內(nèi)容，不受任何限制14、計(jì)算機(jī)視覺在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用可以優(yōu)化交通流量和提高安全性。假設(shè)要通過計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)測道路上的車輛擁堵情況。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在智能交通中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過車輛檢測和計(jì)數(shù)來評估道路的擁堵程度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)15、在醫(yī)學(xué)圖像分析中，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)有助于疾病的診斷和治療。假設(shè)醫(yī)生需要對一組肺部CT圖像進(jìn)行分析，以檢測是否存在腫瘤。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析中的計(jì)算機(jī)視覺的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.計(jì)算機(jī)視覺算法可以自動(dòng)檢測和定位肺部腫瘤，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)視覺的結(jié)果總是完全準(zhǔn)確無誤的D.可以通過大量標(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16、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行圖像超分辨率重建任務(wù)，將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像，以下哪種深度學(xué)習(xí)模型可能在重建效果上表現(xiàn)出色？（）A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是17、計(jì)算機(jī)視覺中的醫(yī)學(xué)圖像分析對于疾病的診斷和治療具有重要意義。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以對X光、CT、MRI等醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行病灶檢測、器官分割和疾病分類B.深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像分析中取得了顯著的成果，但也面臨數(shù)據(jù)標(biāo)注困難和模型泛化能力不足的問題C.醫(yī)學(xué)圖像分析需要遵循嚴(yán)格的醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和倫理規(guī)范，確保結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性D.醫(yī)學(xué)圖像分析完全依賴于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)不再重要18、計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見解。假設(shè)要分析一場足球比賽中球員的跑動(dòng)軌跡和動(dòng)作。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過對視頻的分析，自動(dòng)跟蹤球員的位置和運(yùn)動(dòng)軌跡B.能夠?qū)η騿T的動(dòng)作進(jìn)行分類，如傳球、射門和防守C.計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事分析中的結(jié)果可以直接作為裁判的判罰依據(jù)，無需人工復(fù)查D.可以結(jié)合多攝像頭的信息，獲取更全面和準(zhǔn)確的比賽數(shù)據(jù)19、在計(jì)算機(jī)視覺的場景理解任務(wù)中，假設(shè)要理解一個(gè)室內(nèi)場景的布局和物體關(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)場景理解D.結(jié)合CNN和RNN，構(gòu)建端到端的場景理解模型20、計(jì)算機(jī)視覺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21、計(jì)算機(jī)視覺中的視頻壓縮是為了減少視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬。假設(shè)要對一段高清視頻進(jìn)行壓縮，同時(shí)保持較好的視覺質(zhì)量。以下關(guān)于視頻壓縮方法的描述，正確的是：（）A.幀內(nèi)壓縮通過去除圖像內(nèi)部的冗余信息實(shí)現(xiàn)壓縮，對圖像質(zhì)量影響較小B.幀間壓縮利用相鄰幀之間的相似性進(jìn)行壓縮，但會(huì)引入明顯的失真C.運(yùn)動(dòng)估計(jì)在幀間壓縮中不重要，對壓縮效率提升作用不大D.視頻壓縮的碼率越低，壓縮效果越好，視覺質(zhì)量也越高22、當(dāng)進(jìn)行圖像的去霧處理時(shí)，假設(shè)要去除圖像中由于霧氣導(dǎo)致的模糊和低對比度。以下哪種方法可能更有效？（）A.基于物理模型的去霧方法，估計(jì)大氣光和透射率B.對圖像進(jìn)行簡單的對比度增強(qiáng)C.不進(jìn)行去霧處理，保留有霧的效果D.隨機(jī)調(diào)整圖像的亮度和飽和度23、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像配準(zhǔn)任務(wù)是將不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的城市風(fēng)景照片進(jìn)行配準(zhǔn)。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以基于特征點(diǎn)匹配的方法，找到兩張圖像中的對應(yīng)點(diǎn)，然后計(jì)算變換矩陣B.基于灰度信息的配準(zhǔn)方法通過比較圖像的像素值來實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以用于圖像配準(zhǔn)，自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像之間的對應(yīng)關(guān)系D.圖像配準(zhǔn)總是能夠達(dá)到像素級(jí)別的精確對齊，不存在任何誤差24、計(jì)算機(jī)視覺是一門研究如何讓計(jì)算機(jī)從圖像或視頻中獲取信息和理解內(nèi)容的學(xué)科。在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用中，目標(biāo)檢測是一項(xiàng)重要任務(wù)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.目標(biāo)檢測能夠準(zhǔn)確識(shí)別圖像或視頻中特定類別的物體，并確定其位置和大小B.深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展極大地提高了目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性和效率C.目標(biāo)檢測只適用于靜態(tài)圖像，對于動(dòng)態(tài)視頻的處理效果不佳D.目標(biāo)檢測在自動(dòng)駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用25、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺的常見應(yīng)用之一?？紤]一個(gè)需要對大量自然風(fēng)景圖片進(jìn)行分類的任務(wù)，這些圖片包含了不同的季節(jié)、地理位置和天氣條件。為了提高分類準(zhǔn)確率，以下哪種預(yù)處理操作可能最為有效？（）A.對圖像進(jìn)行裁剪和縮放，使其具有統(tǒng)一的尺寸B.對圖像進(jìn)行直方圖均衡化，增強(qiáng)對比度C.將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，減少顏色信息的干擾D.對圖像進(jìn)行隨機(jī)旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn)，增加數(shù)據(jù)多樣性26、在計(jì)算機(jī)視覺中，特征提取是非常關(guān)鍵的一步。假設(shè)我們要從圖像中提取有意義的特征，用于后續(xù)的處理和分析，以下關(guān)于特征提取方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.SIFT（尺度不變特征變換）和SURF（加速穩(wěn)健特征）是常用的局部特征描述子，對圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和光照變化具有一定的不變性B.HOG（方向梯度直方圖）特征通過計(jì)算圖像局部區(qū)域的梯度方向分布來描述圖像，常用于行人檢測C.深度學(xué)習(xí)中的自動(dòng)特征提取，例如通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到的特征，比手工設(shè)計(jì)的特征更具有代表性和判別力D.特征提取的結(jié)果對后續(xù)的圖像處理任務(wù)影響不大，不同的特征提取方法可以得到相似的處理效果27、在圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，需要將不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對齊。假設(shè)我們要將一張衛(wèi)星圖像與一張航拍圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，以下哪個(gè)因素對于配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性影響最大？（）A.圖像的分辨率差異B.圖像的旋轉(zhuǎn)和平移C.圖像的光照條件D.圖像中的噪聲28、計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛飛行器（UAV）中的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航和環(huán)境感知。假設(shè)一個(gè)UAV需要在復(fù)雜的環(huán)境中飛行并避開障礙物。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在UAV中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過視覺傳感器獲取周圍環(huán)境的信息，包括地形、建筑物和其他障礙物B.能夠?qū)崟r(shí)分析圖像，計(jì)算與障礙物的距離和相對速度，為飛行決策提供依據(jù)C.計(jì)算機(jī)視覺在UAV中的應(yīng)用完全不需要與其他傳感器（如慣性測量單元）的數(shù)據(jù)融合D.可以利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行端到端的飛行控制，實(shí)現(xiàn)自主飛行29、計(jì)算機(jī)視覺中的虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）應(yīng)用需要實(shí)時(shí)生成逼真的視覺效果。假設(shè)要在一個(gè)VR游戲中為玩家提供沉浸式的視覺體驗(yàn)，或者在AR應(yīng)用中準(zhǔn)確地將虛擬物體與現(xiàn)實(shí)場景融合。以下哪種計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在實(shí)現(xiàn)這些效果時(shí)至關(guān)重要？（）A.實(shí)時(shí)渲染技術(shù)B.空間定位與追蹤技術(shù)C.三維重建與建模技術(shù)D.以上技術(shù)綜合應(yīng)用30、假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，用于檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷