裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè)，共2頁(yè)南陽(yáng)理工學(xué)院《平面設(shè)計(jì)》2024-2025學(xué)年第一學(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15個(gè)小題，每小題1分，共15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)的視頻理解任務(wù)中，例如理解一段體育比賽視頻中的精彩瞬間和戰(zhàn)術(shù)，需要對(duì)視頻中的時(shí)空信息進(jìn)行有效建模。以下哪種方法在時(shí)空建模方面可能具有優(yōu)勢(shì)？（）A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)C.注意力機(jī)制D.以上都是2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的行人重識(shí)別任務(wù)是在不同攝像頭中識(shí)別出特定的行人。假設(shè)要在一個(gè)大型火車站中尋找一個(gè)走失的兒童。以下關(guān)于行人重識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)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(jìn)行重識(shí)別B.深度學(xué)習(xí)中的度量學(xué)習(xí)方法可以學(xué)習(xí)行人的特征表示，提高重識(shí)別的準(zhǔn)確率C.行人重識(shí)別不受行人姿態(tài)變化和攝像頭視角差異的影響D.可以通過(guò)構(gòu)建大規(guī)模的行人數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，提升模型的泛化能力3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）中有著重要的應(yīng)用。假設(shè)要在VR游戲中實(shí)現(xiàn)真實(shí)的場(chǎng)景交互。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在VR/AR中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)對(duì)用戶的動(dòng)作和姿態(tài)進(jìn)行識(shí)別，實(shí)現(xiàn)自然的交互操作B.能夠?qū)⑻摂M物體與真實(shí)場(chǎng)景進(jìn)行準(zhǔn)確的融合和匹配C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)可以提高VR/AR體驗(yàn)的沉浸感和真實(shí)感D.VR/AR中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和限制4、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像增強(qiáng)處理中，目的是改善圖像的質(zhì)量和可讀性。假設(shè)我們要對(duì)一張低光照條件下拍攝的圖像進(jìn)行增強(qiáng)，以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.直方圖均衡化可以通過(guò)調(diào)整圖像的灰度分布，增強(qiáng)圖像的對(duì)比度B.基于Retinex理論的方法可以分離圖像的光照和反射成分，從而改善圖像的視覺(jué)效果C.圖像增強(qiáng)算法可以在不增加噪聲的情況下，顯著提高圖像的亮度和清晰度D.不同的圖像增強(qiáng)方法適用于不同類型的圖像，需要根據(jù)具體情況選擇合適的方法5、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像超分辨率重建的敘述，不正確的是（）A.圖像超分辨率重建可以通過(guò)插值、基于模型的方法或深度學(xué)習(xí)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細(xì)節(jié)C.圖像超分辨率重建在醫(yī)學(xué)圖像、衛(wèi)星圖像和監(jiān)控圖像等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.圖像超分辨率重建可以無(wú)限制地提高圖像的分辨率，不受原始圖像信息的限制6、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的手勢(shì)識(shí)別用于理解人的手勢(shì)動(dòng)作。假設(shè)要在一個(gè)智能交互系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的手勢(shì)識(shí)別，以下關(guān)于手勢(shì)識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于傳感器的手勢(shì)識(shí)別方法能夠精確獲取手勢(shì)的運(yùn)動(dòng)信息，但佩戴傳感器不方便B.基于視覺(jué)的手勢(shì)識(shí)別方法不受環(huán)境光照和背景的影響，識(shí)別穩(wěn)定性高C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在手勢(shì)識(shí)別中無(wú)法處理復(fù)雜的手勢(shì)變化和遮擋D.手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)只要能夠識(shí)別常見(jiàn)的幾種手勢(shì)，就能夠滿足大多數(shù)應(yīng)用需求7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的行人檢測(cè)任務(wù)中，假設(shè)要在一個(gè)擁擠的街道場(chǎng)景中準(zhǔn)確檢測(cè)出行人，場(chǎng)景中存在光照變化、人群遮擋和復(fù)雜背景。以下哪種特征表示方法在這種情況下可能更具魯棒性？（）A.基于形狀的特征，如行人的輪廓B.基于顏色的特征，如行人衣服的顏色C.基于深度學(xué)習(xí)的特征，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)D.不提取任何特征，直接對(duì)原始圖像進(jìn)行檢測(cè)8、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本任務(wù)之一。假設(shè)要對(duì)大量的動(dòng)物圖像進(jìn)行分類，將其分為貓、狗、兔子等類別。在進(jìn)行圖像分類時(shí)，以下關(guān)于特征提取的描述，正確的是：（）A.手工設(shè)計(jì)的特征，如顏色直方圖、紋理特征等，總是比自動(dòng)學(xué)習(xí)的特征更有效B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到具有判別性的圖像特征，無(wú)需人工干預(yù)C.特征提取的好壞對(duì)圖像分類的結(jié)果影響不大，主要取決于分類器的性能D.為了提高分類準(zhǔn)確率，應(yīng)該盡可能多地提取圖像的各種特征，而不考慮特征的冗余性9、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的表情識(shí)別任務(wù)中，判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于在線教育的表情識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情識(shí)別方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析面部肌肉的運(yùn)動(dòng)和特征點(diǎn)的變化來(lái)識(shí)別表情B.深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)不同表情的模式和特征，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的表情分類C.表情識(shí)別系統(tǒng)需要考慮光照、頭部姿態(tài)和遮擋等因素的影響D.表情識(shí)別可以準(zhǔn)確地識(shí)別出所有細(xì)微和復(fù)雜的表情，不受個(gè)體差異和文化背景的影響10、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的表情識(shí)別旨在識(shí)別圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要在一個(gè)情感分析系統(tǒng)中準(zhǔn)確識(shí)別表情，以下關(guān)于表情識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的表情識(shí)別方法對(duì)表情的細(xì)微變化不敏感，識(shí)別準(zhǔn)確率低B.基于紋理特征的表情識(shí)別方法能夠很好地捕捉表情的局部特征，但容易受到光照影響C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在表情識(shí)別中能夠?qū)W習(xí)到全局和局部的特征，但對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集依賴嚴(yán)重D.表情識(shí)別系統(tǒng)只適用于正面清晰的人臉表情，對(duì)于側(cè)臉和遮擋的表情無(wú)法識(shí)別11、對(duì)于圖像分類任務(wù)，假設(shè)需要對(duì)大量的自然風(fēng)景圖像進(jìn)行分類，包括山脈、森林、海灘和沙漠等場(chǎng)景。這些圖像在光照、拍攝角度和季節(jié)等方面存在較大差異。為了提高圖像分類的準(zhǔn)確性和泛化能力，以下哪種策略是至關(guān)重要的？（）A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和顏色變換B.只使用少量具有代表性的圖像進(jìn)行訓(xùn)練C.選擇簡(jiǎn)單的分類模型，避免過(guò)擬合D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接使用原始圖像訓(xùn)練模型12、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，圖像去霧是提高有霧圖像質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像去霧的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.圖像去霧可以基于物理模型或深度學(xué)習(xí)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像去霧中能夠有效地恢復(fù)圖像的細(xì)節(jié)和顏色C.圖像去霧只對(duì)輕度有霧的圖像有效，對(duì)于濃霧圖像效果不佳D.圖像去霧可以提高圖像的清晰度和可視性，有助于后續(xù)的處理和分析13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像風(fēng)格遷移任務(wù)中，假設(shè)要將一張照片轉(zhuǎn)換為具有特定藝術(shù)風(fēng)格的圖像，以下哪種技術(shù)可能對(duì)生成逼真的風(fēng)格效果起到關(guān)鍵作用？（）A.對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)（GAN）B.自編碼器（Autoencoder）C.變分自編碼器（VAE）D.玻爾茲曼機(jī)（BoltzmannMachine）14、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流估計(jì)是計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。以下關(guān)于光流估計(jì)的敘述，不正確的是（）A.光流估計(jì)可以用于視頻中的運(yùn)動(dòng)分析、目標(biāo)跟蹤和動(dòng)作識(shí)別等任務(wù)B.基于深度學(xué)習(xí)的光流估計(jì)方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估計(jì)只對(duì)勻速運(yùn)動(dòng)的物體有效，對(duì)于復(fù)雜的非勻速運(yùn)動(dòng)估計(jì)不準(zhǔn)確D.光流估計(jì)的結(jié)果可以為后續(xù)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)提供重要的運(yùn)動(dòng)線索15、對(duì)于視頻中的異常檢測(cè)任務(wù)，假設(shè)要在一段監(jiān)控視頻中檢測(cè)出異常事件，如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準(zhǔn)確檢測(cè)異常？（）A.建立正常行為模型，對(duì)比檢測(cè)異常B.只關(guān)注視頻中的顯著運(yùn)動(dòng)區(qū)域C.隨機(jī)判斷視頻中的幀是否異常D.不進(jìn)行異常檢測(cè)，直接忽略異常事件二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在文化遺產(chǎn)數(shù)字化中的作用。2、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)在塑料制品行業(yè)中的應(yīng)用。3、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何進(jìn)行婦女服務(wù)中的需求分析？4、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在遠(yuǎn)程教育中的應(yīng)用。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用圖像識(shí)別技術(shù)，檢測(cè)火車站安檢口的危險(xiǎn)物品。2、（本題5分）開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別不同樂(lè)器的計(jì)算機(jī)視覺(jué)程序。3、（本題5分）使用目標(biāo)跟蹤算法，對(duì)田徑比賽中的跨欄動(dòng)作進(jìn)行分析和評(píng)估。4、（本題5分）使用目標(biāo)跟蹤算法，對(duì)足球比賽中的足球進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。5、（本題5分）基于深度學(xué)習(xí)的圖像實(shí)例分割技術(shù)，準(zhǔn)確分割出圖像中的多個(gè)目標(biāo)實(shí)例。四、分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）分析某酒店的客房服務(wù)手冊(cè)設(shè)計(jì)，研究其如何通過(guò)圖片、文字、排版等傳