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《P與標志設計》2023-2024學年第二學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15個小題，每小題2分，共30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、在計算機視覺的圖像超分辨率重建中，提高低分辨率圖像的清晰度。假設要將一張模糊的圖像重建為清晰的高分辨率圖像，以下關(guān)于圖像超分辨率重建方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于插值的方法通過在像素之間插入新的值來增加圖像的分辨率，但可能會導致圖像模糊B.基于深度學習的方法能夠?qū)W習低分辨率圖像和高分辨率圖像之間的映射關(guān)系，重建出更清晰的圖像C.圖像超分辨率重建可以無限制地提高圖像的分辨率，不受原始圖像信息的限制D.為了獲得更好的重建效果，可以結(jié)合多種超分辨率重建方法或使用先驗知識2、圖像去模糊是計算機視覺中的一個難題。假設一張圖像由于相機抖動而產(chǎn)生模糊，以下哪種去模糊方法可能需要對模糊核有較為準確的估計？（）A.基于深度學習的去模糊方法B.盲去卷積方法C.維納濾波去模糊方法D.均值濾波去模糊方法3、在計算機視覺的應用于工業(yè)檢測中，需要檢測產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵。假設我們要檢測手機屏幕上的劃痕和亮點，以下哪種方法能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準確的缺陷檢測，并且適應不同的產(chǎn)品批次和生產(chǎn)環(huán)境？（）A.基于機器視覺的傳統(tǒng)檢測方法，結(jié)合閾值和形態(tài)學操作B.基于深度學習的目標檢測算法，針對缺陷進行訓練C.基于紋理分析和模式識別的方法D.基于光學原理和物理模型的檢測方法4、圖像分類是計算機視覺中的常見任務之一。對于圖像分類模型的訓練，以下說法錯誤的是（）A.需要大量有標注的圖像數(shù)據(jù)來學習不同類別的特征B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在圖像分類任務中表現(xiàn)出色C.模型的訓練過程是不斷調(diào)整參數(shù)以最小化預測誤差的過程D.圖像分類模型一旦訓練完成，就無法再對新的類別進行學習和分類5、在計算機視覺的圖像分類任務中，假設要處理類別不均衡的數(shù)據(jù)集，即某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別。以下關(guān)于處理類別不均衡的方法描述，正確的是：（）A.直接使用傳統(tǒng)的分類算法，類別不均衡不會對結(jié)果產(chǎn)生明顯影響B(tài).過采樣少數(shù)類別的樣本可以增加其數(shù)量，但可能導致過擬合C.欠采樣多數(shù)類別的樣本能夠平衡數(shù)據(jù)集，但會丟失部分有用信息D.類別不均衡問題無法通過數(shù)據(jù)處理方法解決，只能通過改進分類算法來應對6、計算機視覺中的人臉識別技術(shù)應用廣泛。假設要在一個門禁系統(tǒng)中實現(xiàn)準確的人臉識別，以下關(guān)于人臉識別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的人臉識別方法對姿態(tài)和光照變化具有很強的魯棒性B.基于模板匹配的方法能夠處理大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫，并且識別速度快C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在人臉識別中能夠?qū)W習到更具判別性的特征，但容易受到數(shù)據(jù)偏差的影響D.人臉識別系統(tǒng)一旦訓練完成，就不需要更新和優(yōu)化，能夠一直保持高準確率7、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務中，例如估計人體關(guān)節(jié)的位置和姿態(tài)，以下哪種方法可能在精度和實時性之間取得較好的平衡？（）A.基于模型的方法B.基于深度學習的回歸方法C.基于深度學習的分類方法D.以上都不是8、對于圖像分類任務，假設需要對大量的自然風景圖像進行分類，包括山脈、森林、海灘和沙漠等場景。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行訓練C.選擇簡單的分類模型，避免過擬合D.不進行任何預處理，直接使用原始圖像訓練模型9、圖像超分辨率是指從低分辨率圖像生成高分辨率圖像。假設我們有一張模糊的低分辨率老照片，想要將其清晰化并提高分辨率。以下哪種圖像超分辨率方法能夠生成更逼真的細節(jié)和更清晰的邊緣？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值B.基于重建的方法，如基于字典學習的方法C.基于深度學習的方法，如SRCNND.基于小波變換的方法10、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務中，需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設要估計一個機器人手臂的姿態(tài)，以實現(xiàn)精確的控制和操作。以下哪種姿態(tài)估計方法在處理這種機械結(jié)構(gòu)時準確性更高？（）A.基于模型的姿態(tài)估計B.基于深度學習的姿態(tài)估計C.基于視覺慣性里程計的姿態(tài)估計D.基于幾何約束的姿態(tài)估計11、在計算機視覺的研究中，數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和規(guī)模對模型的訓練和性能評估至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集的描述，不準確的是（）A.大規(guī)模、多樣化和標注準確的數(shù)據(jù)集有助于訓練出泛化能力強的模型B.一些公開的數(shù)據(jù)集如ImageNet、COCO等為計算機視覺研究提供了重要的基準C.數(shù)據(jù)集的構(gòu)建需要耗費大量的時間和人力，但可以通過數(shù)據(jù)增強技術(shù)來減少對原始數(shù)據(jù)的需求D.數(shù)據(jù)集一旦構(gòu)建完成，就不需要再進行更新和擴展，能夠一直滿足研究的需求12、計算機視覺中的三維重建技術(shù)可以從多幅圖像中恢復物體的三維形狀。假設要對一個古老建筑進行三維重建。以下關(guān)于三維重建方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過立體視覺的方法，從不同角度拍攝的圖像中計算深度信息B.基于結(jié)構(gòu)光的方法能夠快速獲取物體表面的三維點云數(shù)據(jù)C.深度學習在三維重建中也有應用，能夠?qū)W習從二維圖像到三維形狀的映射D.三維重建的結(jié)果總是非常精確，與真實物體的形狀完全一致13、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)方法直接預測目標數(shù)量，計算速度快但精度較低C.深度學習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14、在計算機視覺的圖像配準任務中，需要將不同時間或視角拍攝的圖像進行對齊。假設要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進行精確配準，圖像中存在地形變化和云層遮擋。以下哪種圖像配準方法在這種困難情況下能夠取得較好的效果？（）A.基于特征的配準B.基于灰度的配準C.基于變換模型的配準D.基于深度學習的配準15、計算機視覺在自動駕駛領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，需要識別各種交通標志、車輛和行人。以下關(guān)于自動駕駛中計算機視覺的描述，哪一項是不正確的？（）A.計算機視覺可以通過攝像頭實時獲取道路信息，為車輛的決策和控制提供依據(jù)B.它能夠準確識別不同光照和天氣條件下的交通對象，不受任何干擾C.深度學習算法在自動駕駛的計算機視覺中被廣泛應用，用于目標檢測和語義分割D.計算機視覺需要與其他傳感器（如雷達、激光雷達）的數(shù)據(jù)融合，以提高感知的可靠性二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）描述計算機視覺在海洋物理過程研究中的應用。2、（本題5分）說明計算機視覺在智能穿戴設備中的應用。3、（本題5分）描述計算機視覺在安防監(jiān)控中的作用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用深度學習算法，對不同種類的化妝品圖像進行分類。2、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同種類昆蟲幼蟲的計算機視覺系統(tǒng)。3、（本題5分）使用目標跟蹤算法，跟蹤魔術(shù)表演中道具的變化。4、（本題5分）通過圖像分割技術(shù)，將衛(wèi)星圖像中的森林火災區(qū)域和未受災區(qū)域進行劃分。5、（本題5分）對電視劇中的畫面構(gòu)圖和色彩搭配進行視覺分析和評價。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）某化妝品品牌的戶外廣告設計以巨大的產(chǎn)品形象和明星代言人為主要元素。請解析該廣告設計如何在戶外環(huán)境中吸引目光，如何