站名：站名：年級(jí)專(zhuān)業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共1頁(yè)安徽糧食工程職業(yè)學(xué)院

《商業(yè)美術(shù)插圖》2023-2024學(xué)年第二學(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15個(gè)小題，每小題2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(jué)中，目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在交通場(chǎng)景中檢測(cè)車(chē)輛的系統(tǒng)。如果圖像中的車(chē)輛存在多種姿態(tài)、大小和光照條件的變化，以下哪種目標(biāo)檢測(cè)算法可能更適合應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜情況？（）A.基于傳統(tǒng)特征的檢測(cè)算法，如HOG特征結(jié)合SVM分類(lèi)器B.基于深度學(xué)習(xí)的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的檢測(cè)算法D.基于顏色特征的檢測(cè)算法2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的姿態(tài)估計(jì)是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.姿態(tài)估計(jì)可以通過(guò)單目相機(jī)、雙目相機(jī)或深度相機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法在姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中表現(xiàn)出了較高的精度C.姿態(tài)估計(jì)在機(jī)器人操作、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價(jià)值D.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果總是非常精確，不受物體形狀和遮擋的影響3、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)行圖像去模糊任務(wù)，恢復(fù)清晰的圖像，以下哪種先驗(yàn)知識(shí)或約束可能有助于解決這個(gè)問(wèn)題？（）A.自然圖像的梯度稀疏性B.圖像的低頻成分C.圖像的邊緣信息D.以上都是4、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)車(chē)輛需要根據(jù)攝像頭采集的圖像來(lái)識(shí)別道路上的交通標(biāo)志，并且要在不同天氣和光照條件下都能準(zhǔn)確識(shí)別。以下哪種方法可能有助于提高交通標(biāo)志識(shí)別的魯棒性？（）A.使用多個(gè)不同類(lèi)型的攝像頭獲取圖像B.僅依賴(lài)顏色特征進(jìn)行識(shí)別C.采用簡(jiǎn)單的線性分類(lèi)器進(jìn)行標(biāo)志分類(lèi)D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的交通標(biāo)志種類(lèi)5、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在文物保護(hù)和修復(fù)中的應(yīng)用逐漸增多。假設(shè)要對(duì)一幅古老的繪畫(huà)進(jìn)行數(shù)字化修復(fù)和增強(qiáng)，以下關(guān)于顏色恢復(fù)的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是最為顯著的？（）A.由于年代久遠(yuǎn)，原畫(huà)作的顏色信息缺失嚴(yán)重B.不同區(qū)域的顏色褪色程度不一致，難以統(tǒng)一恢復(fù)C.缺乏對(duì)原畫(huà)作創(chuàng)作時(shí)所用顏料的了解，難以準(zhǔn)確還原顏色D.修復(fù)過(guò)程中可能引入新的顏色偏差，影響修復(fù)效果6、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維重建任務(wù)中，假設(shè)要從一組不同角度拍攝的二維圖像中重建出物體的三維模型。這些圖像可能存在噪聲和拍攝誤差。為了獲得準(zhǔn)確的三維重建結(jié)果，以下哪種技術(shù)是重要的？（）A.基于立體視覺(jué)的方法，通過(guò)匹配不同圖像中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)B.直接使用二維圖像的平均信息來(lái)估計(jì)三維形狀C.忽略圖像中的噪聲和誤差，進(jìn)行簡(jiǎn)單的重建D.隨機(jī)生成三維模型，然后與二維圖像進(jìn)行匹配7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，圖像分類(lèi)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們要對(duì)大量的動(dòng)物圖片進(jìn)行分類(lèi)，將其分為貓、狗、鳥(niǎo)等類(lèi)別。以下關(guān)于圖像分類(lèi)方法的描述，哪一項(xiàng)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(lèi)任務(wù)中表現(xiàn)出色，能夠自動(dòng)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(shí)，性能通常不如深度學(xué)習(xí)方法C.圖像分類(lèi)只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征，高層語(yǔ)義信息對(duì)分類(lèi)結(jié)果影響不大D.為了提高分類(lèi)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(lái)擴(kuò)充數(shù)據(jù)集8、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中，除了識(shí)別目標(biāo)的類(lèi)別，還需要確定目標(biāo)的位置和大小。假設(shè)我們要在一幅復(fù)雜的圖像中識(shí)別多個(gè)不同大小的物體，以下哪種目標(biāo)識(shí)別算法能夠適應(yīng)不同尺度的目標(biāo)？（）A.基于滑動(dòng)窗口的目標(biāo)識(shí)別算法B.基于特征金字塔的目標(biāo)識(shí)別算法C.基于注意力機(jī)制的目標(biāo)識(shí)別算法D.基于模板匹配的目標(biāo)識(shí)別算法9、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在文物保護(hù)和修復(fù)中的應(yīng)用可以幫助記錄和分析文物的狀態(tài)。假設(shè)要對(duì)一件古老的雕塑進(jìn)行數(shù)字化保存和修復(fù)建議。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在文物保護(hù)中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過(guò)三維掃描技術(shù)獲取文物的精確形狀和表面細(xì)節(jié)B.能夠?qū)ξ奈锏念伾图y理進(jìn)行分析，為修復(fù)提供參考C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)可以完全替代人工的文物修復(fù)工作，保證修復(fù)的質(zhì)量和效果D.可以建立文物的數(shù)字檔案，方便后續(xù)的研究和展示10、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(duì)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(cè)，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(guò)模型壓縮、硬件加速和優(yōu)化算法等方法來(lái)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(wú)關(guān)11、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(jué)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(wèn)題B.可以通過(guò)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)零件進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)和篩選C.工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(jué)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)12、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，特征提取是非常關(guān)鍵的一步。假設(shè)我們要對(duì)一組風(fēng)景圖像進(jìn)行特征提取，以便后續(xù)的圖像檢索和分類(lèi)任務(wù)。以下哪種特征提取方法能夠捕捉到圖像的全局和局部特征，并且對(duì)圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放等變換具有較好的不變性？（）A.尺度不變特征變換（SIFT）B.方向梯度直方圖（HOG）C.局部二值模式（LBP）D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)的特征13、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，需要對(duì)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況進(jìn)行評(píng)估，例如判斷葉片的顏色、形狀和病蟲(chóng)害情況。以下哪種圖像分析方法可能對(duì)農(nóng)作物監(jiān)測(cè)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14、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，需要實(shí)時(shí)檢測(cè)道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線。假設(shè)車(chē)輛在高速行駛中，以下哪種技術(shù)能夠快速準(zhǔn)確地檢測(cè)到各種交通標(biāo)志，并且對(duì)光照變化和遮擋具有較強(qiáng)的魯棒性？（）A.基于顏色和形狀特征的檢測(cè)方法B.基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)方法，結(jié)合多尺度特征C.基于邊緣檢測(cè)和形態(tài)學(xué)操作的方法D.基于模板匹配和特征點(diǎn)匹配的方法15、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像超分辨率技術(shù)用于提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)成高分辨率圖像，以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的圖像超分辨率方法能夠生成清晰逼真的高分辨率圖像B.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像超分辨率任務(wù)中無(wú)法發(fā)揮作用C.圖像超分辨率的效果不受原始低分辨率圖像的質(zhì)量和內(nèi)容的限制D.結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)和深度學(xué)習(xí)的方法可以改善圖像超分辨率的效果二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述圖像的雙邊濾波的優(yōu)勢(shì)。2、（本題5分）描述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在氣象災(zāi)害預(yù)警中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的模型蒸餾技術(shù)。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)歷史文物圖像進(jìn)行年代和風(fēng)格的鑒定。2、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)系統(tǒng)，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)電影院內(nèi)觀眾是否遵守觀影秩序。3、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的簽名識(shí)別系統(tǒng)。4、（本題5分）運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，對(duì)鐵路軌道的安全性進(jìn)行檢測(cè)和預(yù)警。5、（本題5分）利用圖像增強(qiáng)技術(shù)，改善逆光拍攝圖像的質(zhì)量。四、分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（