自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共2頁江西中醫(yī)藥大學(xué)《設(shè)計(jì)構(gòu)成》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)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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)視覺中，以下哪種方法常用于圖像的顯著目標(biāo)檢測(cè)中的高層語義信息利用？（）A.深度學(xué)習(xí)B.圖模型C.注意力機(jī)制D.以上都是2、在計(jì)算機(jī)視覺的視頻理解任務(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.長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)C.注意力機(jī)制D.以上都是3、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中，需要對(duì)車輛的類型、速度和行駛軌跡進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)在車輛分析方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用？（）A.目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤B.車牌識(shí)別C.軌跡預(yù)測(cè)D.以上都是4、在計(jì)算機(jī)視覺中，目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要在一張包含眾多物體的復(fù)雜圖像中準(zhǔn)確檢測(cè)出不同類型的車輛，例如轎車、卡車和摩托車。圖像中的車輛可能具有不同的顏色、大小和姿態(tài)，而且背景也較為復(fù)雜。為了實(shí)現(xiàn)高精度的車輛檢測(cè)，以下哪種方法通常被認(rèn)為是最有效的？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)，如邊緣檢測(cè)和形態(tài)學(xué)操作B.使用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，如FasterR-CNNC.采用簡單的模板匹配方法，根據(jù)預(yù)先定義的車輛模板進(jìn)行匹配D.對(duì)圖像進(jìn)行全局特征提取，然后基于這些特征進(jìn)行分類5、計(jì)算機(jī)視覺中的語義理解旨在理解圖像或視頻中的高層語義信息。以下關(guān)于語義理解的說法，不正確的是（）A.語義理解需要將圖像中的物體、場(chǎng)景和事件等與先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行關(guān)聯(lián)和解釋B.知識(shí)圖譜可以為語義理解提供豐富的語義信息和關(guān)系C.語義理解在圖像描述生成、問答系統(tǒng)等任務(wù)中發(fā)揮著重要作用D.語義理解已經(jīng)達(dá)到了非常完美的程度，能夠準(zhǔn)確理解任何復(fù)雜的圖像或視頻內(nèi)容6、計(jì)算機(jī)視覺在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車需要識(shí)別道路上的交通標(biāo)志，以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.多攝像頭融合可以提供更全面的道路信息，提高交通標(biāo)志識(shí)別的準(zhǔn)確性B.深度學(xué)習(xí)模型可以實(shí)時(shí)處理攝像頭采集的圖像，快速準(zhǔn)確地識(shí)別交通標(biāo)志C.除了交通標(biāo)志識(shí)別，計(jì)算機(jī)視覺還可以用于車道檢測(cè)、行人檢測(cè)和障礙物檢測(cè)等任務(wù)D.自動(dòng)駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)完全不需要其他傳感器（如雷達(dá)、激光雷達(dá)）的輔助，僅依靠圖像信息就能實(shí)現(xiàn)安全可靠的駕駛7、計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)計(jì)數(shù)是估計(jì)圖像或視頻中目標(biāo)的數(shù)量。假設(shè)要在一張人群圖像中準(zhǔn)確計(jì)數(shù)人數(shù)，以下關(guān)于目標(biāo)計(jì)數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于檢測(cè)的計(jì)數(shù)方法通過檢測(cè)每個(gè)個(gè)體來實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù)，對(duì)密集場(chǎng)景效果好B.基于回歸的計(jì)數(shù)方法直接預(yù)測(cè)目標(biāo)數(shù)量，計(jì)算速度快但精度較低C.深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制在目標(biāo)計(jì)數(shù)中沒有作用，不能提高計(jì)數(shù)準(zhǔn)確性D.目標(biāo)計(jì)數(shù)只需要考慮目標(biāo)的外觀特征，不需要考慮圖像的上下文信息8、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一張低分辨率的衛(wèi)星圖像重建為高分辨率圖像，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是最為突出的？（）A.缺乏足夠的高分辨率衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練B.模型的訓(xùn)練時(shí)間過長，難以在短時(shí)間內(nèi)得到結(jié)果C.難以評(píng)估重建后的圖像質(zhì)量，沒有明確的標(biāo)準(zhǔn)D.計(jì)算資源需求過大，普通計(jì)算機(jī)難以承受9、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10、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(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)出原始的無噪圖像11、在計(jì)算機(jī)視覺的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中，需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設(shè)要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài)，以實(shí)現(xiàn)精確的控制和操作。以下哪種姿態(tài)估計(jì)方法在處理這種機(jī)械結(jié)構(gòu)時(shí)準(zhǔn)確性更高？（）A.基于模型的姿態(tài)估計(jì)B.基于深度學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計(jì)C.基于視覺慣性里程計(jì)的姿態(tài)估計(jì)D.基于幾何約束的姿態(tài)估計(jì)12、計(jì)算機(jī)視覺中的場(chǎng)景理解是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要理解一個(gè)城市街道的場(chǎng)景圖像，包括道路、建筑物、車輛和行人等元素。以下關(guān)于場(chǎng)景理解方法的描述，正確的是：（）A.基于語義分割的方法能夠?qū)D像中的每個(gè)像素分類為不同的場(chǎng)景元素，但無法提供元素之間的關(guān)系B.目標(biāo)檢測(cè)結(jié)合語義分割可以實(shí)現(xiàn)對(duì)場(chǎng)景的初步理解，但對(duì)于復(fù)雜的場(chǎng)景結(jié)構(gòu)難以準(zhǔn)確描述C.基于圖模型的方法能夠很好地表示場(chǎng)景元素之間的關(guān)系，但建模過程復(fù)雜，計(jì)算量大D.場(chǎng)景理解只需要對(duì)圖像中的可見元素進(jìn)行分析，不需要考慮潛在的語義信息13、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(duì)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(duì)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14、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像增強(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15、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域精確地分割出來，以便醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。這張醫(yī)學(xué)圖像可能存在噪聲、模糊和不均勻的灰度分布。以下哪種圖像分割方法在處理這種復(fù)雜情況時(shí)可能更具優(yōu)勢(shì)？（）A.基于閾值的分割方法，根據(jù)像素值設(shè)定閾值進(jìn)行分割B.基于區(qū)域生長的分割方法，從種子點(diǎn)開始逐漸擴(kuò)展區(qū)域C.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法，如U-NetD.隨機(jī)分割圖像，然后根據(jù)后續(xù)分析進(jìn)行調(diào)整16、計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設(shè)一個(gè)工廠需要檢測(cè)生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷。以下關(guān)于工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.能夠快速準(zhǔn)確地檢測(cè)出零件的表面缺陷、尺寸偏差等問題B.可以通過機(jī)器視覺系統(tǒng)對(duì)零件進(jìn)行自動(dòng)分類和篩選C.工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)需要高度的穩(wěn)定性和可靠性，對(duì)環(huán)境變化不敏感D.計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要人工干預(yù)和校驗(yàn)17、計(jì)算機(jī)視覺中的無人駕駛技術(shù)是一個(gè)綜合性的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于無人駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺的說法，不正確的是（）A.計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛中用于環(huán)境感知、目標(biāo)檢測(cè)、路徑規(guī)劃和障礙物避讓等任務(wù)B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地識(shí)別道路標(biāo)志、車輛和行人等物體C.無人駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)已經(jīng)非常成熟，能夠應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的交通場(chǎng)景D.惡劣天氣條件和光照變化等因素仍然是無人駕駛中計(jì)算機(jī)視覺面臨的挑戰(zhàn)18、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像生成任務(wù)中，假設(shè)要生成具有真實(shí)感的自然圖像。以下關(guān)于圖像生成方法的描述，正確的是：（）A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）能夠生成逼真的圖像，但訓(xùn)練過程不穩(wěn)定，容易模式崩潰B.變分自編碼器（VAE）生成的圖像多樣性好，但真實(shí)感不如GAN生成的圖像C.自回歸模型在圖像生成中效率高，能夠快速生成高質(zhì)量的圖像D.所有的圖像生成方法都能夠生成與真實(shí)世界完全一致的圖像19、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像語義分割需要為圖像中的每個(gè)像素分配類別標(biāo)簽。假設(shè)要對(duì)一張城市街景圖像進(jìn)行語義分割，包括道路、建筑物、車輛和行人等。以下哪種圖像語義分割方法在處理這種復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)能夠提供更精細(xì)的分割結(jié)果？（）A.全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）B.U-NetC.SegNetD.DeepLab20、在計(jì)算機(jī)視覺的特征提取中，SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不變特征變換）特征是一種經(jīng)典的方法。假設(shè)我們要對(duì)一組包含不同視角和縮放比例的物體圖像進(jìn)行匹配，SIFT特征的哪個(gè)特性使其在這種情況下表現(xiàn)出色？（）A.對(duì)旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.計(jì)算速度快，效率高C.特征維度低，易于存儲(chǔ)和處理D.對(duì)光照變化不敏感21、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像增強(qiáng)技術(shù)可以改善圖像質(zhì)量。假設(shè)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，正確的是：（）A.簡單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照?qǐng)D像的質(zhì)量B.直方圖均衡化方法總是能夠在不引入噪聲的情況下增強(qiáng)圖像對(duì)比度C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像增強(qiáng)方法能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)到適合的增強(qiáng)策略D.圖像增強(qiáng)不會(huì)改變圖像的原始信息和內(nèi)容22、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要持續(xù)跟蹤一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在操場(chǎng)上跑步的人。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以基于特征匹配的方法，在連續(xù)的幀中找到目標(biāo)的相似特征來實(shí)現(xiàn)跟蹤B.深度學(xué)習(xí)中的相關(guān)濾波算法能夠快速準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)，適應(yīng)目標(biāo)的外觀變化C.目標(biāo)跟蹤算法能夠在目標(biāo)被遮擋或短暫消失后，仍然準(zhǔn)確地恢復(fù)跟蹤D.無論目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度和軌跡如何復(fù)雜，目標(biāo)跟蹤算法都能完美地跟蹤23、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，根據(jù)用戶提供的圖像或特征在數(shù)據(jù)庫中查找相似的圖像。假設(shè)要從一個(gè)大型圖像庫中找到與給定圖像相似的圖片，以下關(guān)于圖像檢索方法的描述，正確的是：（）A.基于圖像的顏色和紋理特征進(jìn)行檢索能夠滿足所有的檢索需求B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的特征在圖像檢索中不如手工設(shè)計(jì)的特征有效C.考慮圖像的語義信息和高層特征可以提高圖像檢索的準(zhǔn)確性和相關(guān)性D.圖像檢索的速度和效率不受數(shù)據(jù)庫大小和特征維度的影響24、在計(jì)算機(jī)視覺的立體視覺任務(wù)中，通過兩個(gè)或多個(gè)相機(jī)獲取的圖像來計(jì)算深度信息。以下哪種立體匹配算法在精度和效率方面可能表現(xiàn)較好？（）A.基于區(qū)域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度學(xué)習(xí)的匹配算法D.以上都是25、計(jì)算機(jī)視覺中的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)是估計(jì)人體或物體在三維空間中的姿態(tài)。假設(shè)要估計(jì)一個(gè)人體模特的姿態(tài)。以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)和關(guān)節(jié)角度計(jì)算來估計(jì)人體姿態(tài)B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以直接預(yù)測(cè)人體姿態(tài)的參數(shù)C.姿態(tài)估計(jì)在虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用中具有重要作用D.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果總是非常準(zhǔn)確，不受人體遮擋和復(fù)雜動(dòng)作的影響二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺中紋理分析的意義和方法。2、（本題5分）說明計(jì)算機(jī)視覺在海洋監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡述圖像壓縮的基本原理。4、（本題5分）說明計(jì)算機(jī)視覺在環(huán)境監(jiān)測(cè)中的作用。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）以一個(gè)電子產(chǎn)品品牌的平板電腦保護(hù)套設(shè)計(jì)為例，分析其如何運(yùn)用視覺元素展示保護(hù)套的功能和美觀性。2、（本題5分）分析某時(shí)尚家居展會(huì)的展示空間設(shè)計(jì)，研究如何通過家具陳列和裝飾搭配展示最新的家居潮流和設(shè)計(jì)理念。3、（本題5分）分析某品牌的電商平臺(tái)節(jié)日促銷活動(dòng)頁面設(shè)計(jì)，研究其在色彩、排版、商品推薦等方面如何營造節(jié)