學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共2頁深圳北理莫斯科大學(xué)《CIS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批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40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)我們要對一組包含不同視角和縮放比例的物體圖像進行匹配，SIFT特征的哪個特性使其在這種情況下表現(xiàn)出色？（）A.對旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.計算速度快，效率高C.特征維度低，易于存儲和處理D.對光照變化不敏感2、計算機視覺在智能零售中的應(yīng)用可以改善購物體驗和提高運營效率。假設(shè)一個超市需要通過計算機視覺實現(xiàn)自動結(jié)賬和庫存管理。以下關(guān)于計算機視覺在智能零售中的描述，哪一項是不準確的？（）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，及時提醒補貨C.計算機視覺系統(tǒng)能夠準確識別所有商品的包裝和標簽，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3、計算機視覺在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）中的應(yīng)用可以提供更沉浸式的體驗。假設(shè)要在VR環(huán)境中實時跟蹤用戶的頭部運動并相應(yīng)地更新場景，以下關(guān)于VR/AR計算機視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.簡單的基于傳感器的跟蹤方法能夠滿足VR中高精度的頭部運動跟蹤需求B.計算機視覺在VR/AR中的應(yīng)用主要關(guān)注圖像生成，而不是跟蹤和定位C.結(jié)合視覺特征提取和深度學(xué)習(xí)的頭部運動跟蹤算法可以實現(xiàn)低延遲和高精度的跟蹤D.VR/AR環(huán)境中的光照條件和物體遮擋對計算機視覺算法的性能沒有影響4、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務(wù)。假設(shè)要在一張包含多種物體的圖像中準確檢測出汽車的位置和類別。以下關(guān)于目標檢測算法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于特征提取和分類器的方法在復(fù)雜場景下檢測效果優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的FasterR-CNN算法通過生成候選區(qū)域和分類回歸，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的目標檢測C.目標檢測算法只關(guān)注物體的外觀特征，不考慮物體之間的空間關(guān)系D.所有的目標檢測算法對于小目標的檢測都具有同樣出色的性能5、在計算機視覺的圖像超分辨率重建中，假設(shè)我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像，同時保持圖像的細節(jié)和紋理。以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在這方面表現(xiàn)較好？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）D.自動編碼器（Autoencoder）6、在計算機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)雜情況時可能更具優(yōu)勢？（）A.基于閾值的分割方法，根據(jù)像素值設(shè)定閾值進行分割B.基于區(qū)域生長的分割方法，從種子點開始逐漸擴展區(qū)域C.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法，如U-NetD.隨機分割圖像，然后根據(jù)后續(xù)分析進行調(diào)整7、計算機視覺中的眼底圖像分析對于眼科疾病的診斷具有重要意義。以下關(guān)于眼底圖像分析的描述，不準確的是（）A.可以檢測眼底的病變、血管異常和視網(wǎng)膜結(jié)構(gòu)的改變B.深度學(xué)習(xí)方法在眼底圖像分析中能夠自動提取特征和進行疾病分類C.眼底圖像分析需要高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)和專業(yè)的醫(yī)學(xué)知識標注D.眼底圖像分析技術(shù)已經(jīng)非常成熟，能夠替代醫(yī)生的診斷8、在計算機視覺的場景理解任務(wù)中，假設(shè)要理解一個室內(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，哪一項是不太恰當?shù)?？（）A.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取圖像特征B.運用循環(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9、計算機視覺中的目標計數(shù)是估計圖像或視頻中目標的數(shù)量。假設(shè)要在一張人群圖像中準確計數(shù)人數(shù)，以下關(guān)于目標計數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于檢測的計數(shù)方法通過檢測每個個體來實現(xiàn)計數(shù)，對密集場景效果好B.基于回歸的計數(shù)方法直接預(yù)測目標數(shù)量，計算速度快但精度較低C.深度學(xué)習(xí)中的注意力機制在目標計數(shù)中沒有作用，不能提高計數(shù)準確性D.目標計數(shù)只需要考慮目標的外觀特征，不需要考慮圖像的上下文信息10、在一個基于計算機視覺的農(nóng)業(yè)監(jiān)測系統(tǒng)中，需要對農(nóng)作物的生長狀況進行評估，例如判斷葉片的顏色、形狀和病蟲害情況。以下哪種圖像分析方法可能對農(nóng)作物監(jiān)測較為有效？（）A.顏色空間轉(zhuǎn)換B.形態(tài)學(xué)分析C.紋理分析D.以上都是11、在計算機視覺的視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，異常事件檢測是重要功能之一。假設(shè)要在一個倉庫的監(jiān)控視頻中檢測出異常的人員活動或物品移動。以下哪種異常事件檢測方法在處理這種大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)時能夠更有效地發(fā)現(xiàn)異常？（）A.基于規(guī)則的檢測B.基于統(tǒng)計模型的檢測C.基于深度學(xué)習(xí)的檢測D.基于人工觀察的檢測12、圖像檢索是計算機視覺的一個重要應(yīng)用。假設(shè)我們要在一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對提高檢索效率有幫助？（）A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度學(xué)習(xí)的特征表示D.基于顏色直方圖的特征表示13、在計算機視覺的自動駕駛應(yīng)用中，車輛需要準確識別道路標志、交通信號燈和其他車輛的狀態(tài)。對于實時性和準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.攝像頭與激光雷達的融合B.毫米波雷達與超聲波傳感器的融合C.多種攝像頭的融合D.以上都是14、圖像分類是計算機視覺的基礎(chǔ)任務(wù)之一。假設(shè)要對一組動物圖片進行分類，區(qū)分貓、狗、兔子等。以下關(guān)于圖像分類方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法，如支持向量機（SVM），也可以用于圖像分類任務(wù)B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類中取得了顯著的效果C.圖像分類只需要考慮圖像的內(nèi)容，不需要考慮圖像的拍攝角度和背景等因素D.可以通過數(shù)據(jù)增強技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、裁剪、翻轉(zhuǎn)等，增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性15、在計算機視覺的圖像壓縮任務(wù)中，假設(shè)要在保證圖像質(zhì)量的前提下盡可能減小文件大小。以下關(guān)于壓縮算法的選擇，哪一項是不正確的？（）A.選擇基于變換的壓縮算法，如離散余弦變換（DCT）B.采用無損壓縮算法，確保圖像信息完全不丟失C.只考慮壓縮比，不關(guān)心圖像的視覺質(zhì)量D.根據(jù)圖像的特點和應(yīng)用需求選擇合適的壓縮算法16、計算機視覺在自動駕駛領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)車輛需要根據(jù)攝像頭采集的圖像來識別道路上的交通標志，并且要在不同天氣和光照條件下都能準確識別。以下哪種方法可能有助于提高交通標志識別的魯棒性？（）A.使用多個不同類型的攝像頭獲取圖像B.僅依賴顏色特征進行識別C.采用簡單的線性分類器進行標志分類D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的交通標志種類17、計算機視覺中的行人重識別是在不同攝像頭拍攝的圖像或視頻中識別出特定的行人。以下關(guān)于行人重識別的敘述，不正確的是（）A.行人重識別需要提取具有判別性的行人特征，克服視角、光照和姿態(tài)的變化B.深度學(xué)習(xí)方法在行人重識別任務(wù)中取得了顯著的性能提升C.行人重識別在智能安防、視頻監(jiān)控和人員追蹤等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.行人重識別技術(shù)已經(jīng)能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上達到100%的準確率18、計算機視覺在人臉識別領(lǐng)域取得了顯著進展。假設(shè)要開發(fā)一個人臉識別系統(tǒng)，以下關(guān)于人臉識別技術(shù)的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過提取人臉的幾何特征、紋理特征或深度學(xué)習(xí)特征進行識別B.人臉識別系統(tǒng)通常需要進行活體檢測，以防止使用照片或視頻等欺詐手段C.大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)集和深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)合，大大提高了人臉識別的準確率D.人臉識別技術(shù)在任何光照條件、姿態(tài)變化和表情變化下都能準確識別，不受這些因素的影響19、在計算機視覺的人物姿態(tài)估計任務(wù)中，需要確定圖像中人物的關(guān)節(jié)位置和姿態(tài)。假設(shè)要開發(fā)一個用于健身應(yīng)用的姿態(tài)估計系統(tǒng)，以下關(guān)于模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取，哪一項是比較困難的？（）A.從公開的數(shù)據(jù)集獲取大量的人物姿態(tài)圖像B.自己拍攝不同人群在各種健身動作下的圖像C.利用合成數(shù)據(jù)生成多樣化的人物姿態(tài)樣本D.從社交媒體上收集用戶分享的健身照片20、在計算機視覺的目標跟蹤任務(wù)中，假設(shè)要跟蹤一個在人群中移動的物體。以下關(guān)于跟蹤算法的選擇，哪一項是需要著重考慮的？（）A.算法對目標外觀變化的適應(yīng)性B.算法的計算復(fù)雜度，越低越好C.算法是否能夠處理多個同時移動的目標D.算法在處理靜態(tài)場景時的性能二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述圖像分類任務(wù)中常用的深度學(xué)習(xí)模型。2、（本題5分）解釋計算機視覺中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)在圖像特征提取中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋計算機視覺在音響設(shè)備制造中的檢測。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以麥當勞的兒童套餐玩具設(shè)計為例，分析其如何通過視覺元素吸引兒童消費者。討論品牌標志、色彩和玩具造型的作用。2、（本題5分）選取一本暢銷書籍的封面設(shè)計，研究其如何通過視覺元素吸引讀者并傳達書籍的主題和風(fēng)格。3、（本題5分）研究一款具有文化內(nèi)涵的郵票設(shè)計，剖析其在圖案選擇、色彩運用、面值標注等方面如何體現(xiàn)國家文化和歷史