學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共2頁南京信息工程大學(xué)《展覽空間設(shè)計》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20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(jī)視覺的圖像壓縮任務(wù)中，假設(shè)要在保證一定圖像質(zhì)量的前提下，盡可能減少圖像的數(shù)據(jù)量。以下哪種圖像壓縮方法可能更有效？（）A.基于離散余弦變換（DCT）的壓縮算法，如JPEGB.無損壓縮方法，如PNGC.不進(jìn)行任何壓縮，直接存儲原始圖像D.隨機(jī)刪除圖像中的部分像素2、在計算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像檢索方法的描述，正確的是：（）A.基于文本標(biāo)注的圖像檢索方法依賴于人工標(biāo)注的準(zhǔn)確性和完整性，檢索效果不穩(wěn)定B.基于內(nèi)容的圖像檢索通過提取圖像的特征進(jìn)行相似性比較，但特征的選擇對檢索結(jié)果影響不大C.哈希方法能夠?qū)⒏呔S的圖像特征映射為低維的哈希碼，大大提高檢索效率，但會損失一定的準(zhǔn)確性D.所有的圖像檢索方法都能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中實現(xiàn)實時、準(zhǔn)確的檢索3、計算機(jī)視覺中的視覺注意力機(jī)制用于聚焦圖像中的重要區(qū)域。以下關(guān)于視覺注意力機(jī)制的說法，不正確的是（）A.視覺注意力機(jī)制可以根據(jù)圖像的特征和任務(wù)需求動態(tài)地選擇關(guān)注的區(qū)域B.注意力機(jī)制能夠提高模型的效率和性能，減少對無關(guān)信息的處理C.視覺注意力機(jī)制在圖像分類、目標(biāo)檢測和圖像生成等任務(wù)中得到了廣泛應(yīng)用D.視覺注意力機(jī)制的引入會增加模型的復(fù)雜度和計算量，降低模型的訓(xùn)練速度4、在計算機(jī)視覺的自動駕駛應(yīng)用中，車輛需要準(zhǔn)確識別道路標(biāo)志、交通信號燈和其他車輛的狀態(tài)。對于實時性和準(zhǔn)確性要求極高的場景，以下哪種傳感器融合技術(shù)能夠為車輛提供更全面和可靠的環(huán)境感知？（）A.攝像頭與激光雷達(dá)的融合B.毫米波雷達(dá)與超聲波傳感器的融合C.多種攝像頭的融合D.以上都是5、在計算機(jī)視覺的文本檢測和識別任務(wù)中，假設(shè)要從一張圖片中提取并識別其中的文字信息。以下關(guān)于文本檢測和識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以先通過文本檢測算法定位圖片中的文本區(qū)域，然后進(jìn)行識別B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本識別中表現(xiàn)出色，能夠準(zhǔn)確識別各種字體和風(fēng)格的文字C.文本檢測和識別對于彎曲、傾斜和模糊的文字能夠輕松應(yīng)對，沒有任何困難D.可以結(jié)合光學(xué)字符識別（OCR）技術(shù)，將圖片中的文字轉(zhuǎn)換為可編輯的文本6、在計算機(jī)視覺中，圖像分類是一項重要任務(wù)。假設(shè)我們要對大量的動物圖片進(jìn)行分類，將其分為貓、狗、鳥等類別。以下關(guān)于圖像分類方法的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色，能夠自動學(xué)習(xí)圖像的特征B.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法如支持向量機(jī)（SVM）在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時，性能通常不如深度學(xué)習(xí)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(jié)果影響不大D.為了提高分類準(zhǔn)確率，可以使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作來擴(kuò)充數(shù)據(jù)集7、計算機(jī)視覺中的圖像配準(zhǔn)是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行匹配和對齊。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)的敘述，不正確的是（）A.圖像配準(zhǔn)需要找到圖像之間的對應(yīng)點或特征，然后進(jìn)行變換和對齊B.圖像配準(zhǔn)在醫(yī)學(xué)圖像分析、遙感圖像處理和三維重建等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用C.圖像配準(zhǔn)的精度和魯棒性受到圖像質(zhì)量、噪聲和幾何變形等因素的影響D.圖像配準(zhǔn)是一個簡單的過程，不需要復(fù)雜的算法和優(yōu)化8、計算機(jī)視覺中，以下哪個任務(wù)通常需要對圖像中的目標(biāo)進(jìn)行定位和分類？（）A.圖像生成B.目標(biāo)檢測C.圖像超分辨率D.圖像去噪9、在三維計算機(jī)視覺中，重建物體的三維形狀是一個重要任務(wù)。假設(shè)要從多視角的圖像中重建一個建筑物的三維模型，以下關(guān)于三維重建方法的描述，正確的是：（）A.基于立體視覺的方法能夠直接從兩張圖像中準(zhǔn)確重建出物體的三維形狀B.結(jié)構(gòu)光方法在室外環(huán)境中比在室內(nèi)環(huán)境中更適用C.多視圖幾何和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法可以提高三維重建的精度和完整性D.三維重建的結(jié)果不受圖像拍攝角度和距離的影響10、計算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用中，例如對農(nóng)作物的生長監(jiān)測。假設(shè)要通過圖像分析評估農(nóng)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(nóng)作物的顏色和紋理B.農(nóng)作物的高度和形狀C.農(nóng)田的土壤濕度D.農(nóng)田的地理位置11、計算機(jī)視覺在醫(yī)學(xué)圖像分析中有著重要作用。假設(shè)要通過眼底圖像檢測糖尿病性視網(wǎng)膜病變，以下關(guān)于模型訓(xùn)練中數(shù)據(jù)標(biāo)注的難度，哪一項是最為顯著的？（）A.病變區(qū)域的邊界模糊，難以精確標(biāo)注B.眼底圖像的質(zhì)量參差不齊，影響標(biāo)注準(zhǔn)確性C.標(biāo)注人員的醫(yī)學(xué)知識不足，導(dǎo)致標(biāo)注錯誤D.數(shù)據(jù)量過大，標(biāo)注工作耗時費力12、計算機(jī)視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要通過監(jiān)控攝像頭實時檢測人群中的異常行為，以下哪種方法可能需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練？（）A.基于規(guī)則的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于背景減除的方法D.基于幀差法的方法13、計算機(jī)視覺中的虛擬現(xiàn)實（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）應(yīng)用需要實時生成逼真的視覺效果。假設(shè)要在一個VR游戲中為玩家提供沉浸式的視覺體驗，或者在AR應(yīng)用中準(zhǔn)確地將虛擬物體與現(xiàn)實場景融合。以下哪種計算機(jī)視覺技術(shù)在實現(xiàn)這些效果時至關(guān)重要？（）A.實時渲染技術(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14、計算機(jī)視覺中的圖像修復(fù)是填補(bǔ)圖像中的缺失或損壞部分。假設(shè)我們有一張老照片，其中部分區(qū)域被損壞，需要進(jìn)行修復(fù)。以下哪種圖像修復(fù)方法能夠生成自然、合理的內(nèi)容，與周圍區(qū)域融合良好？（）A.基于紋理合成的修復(fù)方法B.基于插值和填充的修復(fù)方法C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)網(wǎng)絡(luò)，如ContextEncoderD.基于圖像分解和重構(gòu)的修復(fù)方法15、計算機(jī)視覺在智能零售中的應(yīng)用可以改善購物體驗和提高運(yùn)營效率。假設(shè)一個超市需要通過計算機(jī)視覺實現(xiàn)自動結(jié)賬和庫存管理。以下關(guān)于計算機(jī)視覺在智能零售中的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過商品識別技術(shù)自動識別顧客購買的商品，實現(xiàn)快速結(jié)賬B.能夠?qū)崟r監(jiān)測貨架上商品的庫存水平，及時提醒補(bǔ)貨C.計算機(jī)視覺系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識別所有商品的包裝和標(biāo)簽，不受商品擺放方式和遮擋的影響D.可以分析顧客在店內(nèi)的行為和偏好，為營銷策略提供數(shù)據(jù)支持16、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠識別人臉表情的計算機(jī)視覺系統(tǒng)，用于情感分析和人機(jī)交互?？紤]到表情的細(xì)微變化和個體差異，以下哪種模型架構(gòu)可能更適合處理這種復(fù)雜的任務(wù)？（）A.多層感知機(jī)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)17、在醫(yī)學(xué)圖像分析中，計算機(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)圖像分析中的計算機(jī)視覺的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.計算機(jī)視覺算法可以自動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)雜性和個體差異，計算機(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18、目標(biāo)檢測是計算機(jī)視覺中的重要任務(wù)之一，旨在定位和識別圖像中的多個目標(biāo)。假設(shè)我們要在城市街道的圖像中檢測行人和車輛。對于處理這種復(fù)雜場景的目標(biāo)檢測任務(wù)，以下哪種技術(shù)通常能提供更準(zhǔn)確的檢測結(jié)果？（）A.基于滑動窗口的傳統(tǒng)目標(biāo)檢測方法B.基于區(qū)域提議的目標(biāo)檢測算法，如R-CNN系列C.基于回歸的一階段目標(biāo)檢測算法，如YOLO系列D.基于聚類的目標(biāo)檢測方法19、在計算機(jī)視覺的目標(biāo)識別任務(wù)中，假設(shè)要識別不同種類的水果。以下關(guān)于應(yīng)對類內(nèi)差異和類間相似性的策略，哪一項是不正確的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具區(qū)分性的特征，減少類內(nèi)差異和類間相似性的影響C.降低模型的復(fù)雜度，避免過度擬合類內(nèi)差異和類間相似性D.忽略類內(nèi)差異和類間相似性，依靠模型的自動適應(yīng)能力20、在計算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，目標(biāo)可能會被遮擋、變形或快速移動。假設(shè)要跟蹤一個在人群中快速移動的人物，以下哪種跟蹤算法可能更適合應(yīng)對這種復(fù)雜情況？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于均值漂移的跟蹤算法D.基于模板匹配的跟蹤算法二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋計算機(jī)視覺中的目標(biāo)檢測與圖像分類的區(qū)別。2、（本題5分）說明計算機(jī)視覺中數(shù)據(jù)增強(qiáng)的常用技術(shù)。3、（本題5分）簡述圖像的多尺度分析方法。4、（本題5分）描述計算機(jī)視覺在海洋環(huán)境保護(hù)中的應(yīng)用。5、（本題5分）解釋計算機(jī)視覺中的行為分析任務(wù)。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究一款具有地域特色的旅游紀(jì)念品包裝設(shè)計，剖析其如何運(yùn)用當(dāng)?shù)氐牟牧?、工藝、文化符號展示產(chǎn)品的獨特性和吸引力。2、（本題5分）以某化妝品品牌的新品發(fā)布會設(shè)計為例，分析其舞臺布置、產(chǎn)品展示、嘉賓邀請如何吸引媒體和消費者關(guān)注。3、（本題5分）觀察某游戲公司的品牌形象設(shè)計，闡述其如何通過標(biāo)志、色彩和視覺風(fēng)格傳達(dá)品牌價值觀。4、（本題5分）以某化妝品品牌的包裝設(shè)計為例，分析其外觀造型