學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)河北傳媒學(xué)院

《針織服裝設(shè)計(jì)》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、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的目標(biāo)重識(shí)別任務(wù)旨在在不同的攝像頭視角中識(shí)別出同一目標(biāo)。假設(shè)要在一個(gè)大型商場(chǎng)的多個(gè)攝像頭中尋找一個(gè)特定的人物。以下關(guān)于目標(biāo)重識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)提取目標(biāo)的特征，如顏色、形狀和紋理，來(lái)進(jìn)行重識(shí)別B.深度學(xué)習(xí)中的特征學(xué)習(xí)方法能夠提高目標(biāo)重識(shí)別的準(zhǔn)確率C.目標(biāo)重識(shí)別不受攝像頭視角、光照和人物姿態(tài)變化的影響D.可以通過(guò)建立目標(biāo)的特征庫(kù)，快速在多個(gè)攝像頭中進(jìn)行匹配和搜索2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用于工業(yè)檢測(cè)中，需要檢測(cè)產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵。假設(shè)我們要檢測(cè)手機(jī)屏幕上的劃痕和亮點(diǎn)，以下哪種方法能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準(zhǔn)確的缺陷檢測(cè)，并且適應(yīng)不同的產(chǎn)品批次和生產(chǎn)環(huán)境？（）A.基于機(jī)器視覺(jué)的傳統(tǒng)檢測(cè)方法，結(jié)合閾值和形態(tài)學(xué)操作B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，針對(duì)缺陷進(jìn)行訓(xùn)練C.基于紋理分析和模式識(shí)別的方法D.基于光學(xué)原理和物理模型的檢測(cè)方法3、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維重建任務(wù)中，需要從多視角的圖像中恢復(fù)物體的三維形狀。假設(shè)我們有一組從不同角度拍攝的建筑物圖像，以下哪種方法常用于從這些圖像中重建建筑物的三維模型？（）A.立體匹配方法B.結(jié)構(gòu)光方法C.運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SFM）D.基于投影的方法4、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的車(chē)牌識(shí)別是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分。假設(shè)要在一個(gè)高速公路收費(fèi)站實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的車(chē)牌識(shí)別，以下關(guān)于車(chē)牌識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于邊緣檢測(cè)和字符分割的方法對(duì)車(chē)牌的變形和污漬具有很強(qiáng)的適應(yīng)性B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠直接從車(chē)牌圖像中識(shí)別出字符，但對(duì)車(chē)牌的傾斜和光照不均敏感C.車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)只需要在白天光照良好的條件下工作，夜間和惡劣天氣下無(wú)法正常運(yùn)行D.車(chē)牌識(shí)別的準(zhǔn)確率只取決于車(chē)牌圖像的清晰度，與車(chē)牌的顏色和字體無(wú)關(guān)5、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(lái)，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(zhǎng)的分割方法，從種子點(diǎn)開(kāi)始逐漸擴(kuò)展區(qū)域C.基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)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6、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在無(wú)人駕駛中的應(yīng)用需要應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的環(huán)境和情況。假設(shè)無(wú)人駕駛汽車(chē)要在惡劣天氣下行駛，以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在無(wú)人駕駛中的挑戰(zhàn)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.惡劣天氣會(huì)影響圖像的質(zhì)量和清晰度，增加目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別的難度B.計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)需要與其他傳感器（如雷達(dá)和超聲波傳感器）融合，以提高在惡劣天氣下的感知能力C.深度學(xué)習(xí)模型在惡劣天氣條件下的性能會(huì)顯著下降，無(wú)法正常工作D.針對(duì)惡劣天氣，可以通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)和模型優(yōu)化等方法提高計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的魯棒性7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的場(chǎng)景理解任務(wù)中，需要理解整個(gè)圖像的語(yǔ)義信息。假設(shè)要分析一張城市街道的圖像中包含的物體和它們之間的關(guān)系，以下關(guān)于場(chǎng)景理解方法的描述，正確的是：（）A.單獨(dú)對(duì)圖像中的每個(gè)物體進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi)就能實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景理解B.忽略圖像中的上下文信息和空間布局對(duì)場(chǎng)景理解沒(méi)有影響C.利用深度學(xué)習(xí)中的語(yǔ)義分割和圖模型可以更好地理解場(chǎng)景的結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義關(guān)系D.場(chǎng)景理解只適用于簡(jiǎn)單的室內(nèi)場(chǎng)景，對(duì)于復(fù)雜的戶(hù)外場(chǎng)景無(wú)法處理8、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)?shū)畫(huà)作品進(jìn)行真?zhèn)舞b定的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，需要對(duì)作品的筆觸、線條和風(fēng)格等特征進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)在書(shū)畫(huà)鑒定中可能具有應(yīng)用前景？（）A.筆跡分析B.風(fēng)格遷移C.圖像風(fēng)格分析D.以上都是9、在圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，需要將不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對(duì)齊。假設(shè)我們要將一張衛(wèi)星圖像與一張航拍圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，以下哪個(gè)因素對(duì)于配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性影響最大？（）A.圖像的分辨率差異B.圖像的旋轉(zhuǎn)和平移C.圖像的光照條件D.圖像中的噪聲10、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像檢索任務(wù)中，需要根據(jù)用戶(hù)提供的示例圖像從大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中找到相似的圖像。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)高效的圖像搜索引擎，能夠快速準(zhǔn)確地返回相關(guān)圖像。以下哪種圖像檢索方法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)性能更優(yōu)？（）A.基于內(nèi)容的圖像檢索B.基于文本標(biāo)注的圖像檢索C.基于哈希編碼的圖像檢索D.基于深度學(xué)習(xí)特征的圖像檢索11、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要在連續(xù)的圖像幀中持續(xù)跟蹤一個(gè)特定的目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在運(yùn)動(dòng)場(chǎng)上快速移動(dòng)且形狀變化的運(yùn)動(dòng)員，同時(shí)存在其他相似物體的干擾。以下哪種目標(biāo)跟蹤算法在這種具有挑戰(zhàn)性的場(chǎng)景下表現(xiàn)更佳？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤B.基于粒子濾波的跟蹤C(jī).基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤12、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）應(yīng)用需要實(shí)時(shí)生成逼真的視覺(jué)效果。假設(shè)要在一個(gè)VR游戲中為玩家提供沉浸式的視覺(jué)體驗(yàn)，或者在AR應(yīng)用中準(zhǔn)確地將虛擬物體與現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景融合。以下哪種計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在實(shí)現(xiàn)這些效果時(shí)至關(guān)重要？（）A.實(shí)時(shí)渲染技術(shù)B.空間定位與追蹤技術(shù)C.三維重建與建模技術(shù)D.以上技術(shù)綜合應(yīng)用13、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的語(yǔ)義理解旨在理解圖像或視頻中的高層語(yǔ)義信息。以下關(guān)于語(yǔ)義理解的說(shuō)法，不正確的是（）A.語(yǔ)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(yǔ)義理解提供豐富的語(yǔ)義信息和關(guān)系C.語(yǔ)義理解在圖像描述生成、問(wèn)答系統(tǒng)等任務(wù)中發(fā)揮著重要作用D.語(yǔ)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14、目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的重要任務(wù)之一。假設(shè)要在一張城市街道的圖像中檢測(cè)出所有的行人和車(chē)輛，以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)的圖像處理方法的目標(biāo)檢測(cè)算法在復(fù)雜場(chǎng)景中表現(xiàn)優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法B.深度學(xué)習(xí)中的單階段目標(biāo)檢測(cè)算法比兩階段算法速度快，但精度較低C.目標(biāo)檢測(cè)算法只需要關(guān)注目標(biāo)的位置，不需要考慮目標(biāo)的類(lèi)別D.目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率不受圖像質(zhì)量、光照條件和目標(biāo)大小變化的影響15、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜的城市交通場(chǎng)景中準(zhǔn)確檢測(cè)出各種車(chē)輛類(lèi)型的系統(tǒng)，需要考慮車(chē)輛的不同尺寸、形狀和姿態(tài)，以及光照、陰影和遮擋等因素的影響。以下哪種目標(biāo)檢測(cè)算法在處理這種復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)具有較好的性能和魯棒性？（）A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO16、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的醫(yī)學(xué)圖像分析中，例如對(duì)腫瘤的檢測(cè)和分割。假設(shè)醫(yī)學(xué)圖像的質(zhì)量較差，存在噪聲和偽影，以下哪種預(yù)處理方法可能有助于提高后續(xù)分析的準(zhǔn)確性？（）A.圖像平滑B.圖像銳化C.圖像二值化D.圖像翻轉(zhuǎn)17、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視覺(jué)跟蹤與監(jiān)控應(yīng)用中，需要對(duì)特定目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)的跟蹤和監(jiān)測(cè)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)在大型商場(chǎng)中移動(dòng)的可疑人員進(jìn)行跟蹤，同時(shí)要應(yīng)對(duì)人群遮擋和環(huán)境變化。以下哪種視覺(jué)跟蹤與監(jiān)控技術(shù)在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結(jié)果？（）A.多目標(biāo)跟蹤算法B.基于深度學(xué)習(xí)的單目標(biāo)跟蹤C(jī).基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤18、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。假設(shè)要估計(jì)一段視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向，以下關(guān)于光流估計(jì)方法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計(jì)方法在復(fù)雜場(chǎng)景中能夠準(zhǔn)確計(jì)算光流B.深度學(xué)習(xí)中的光流估計(jì)網(wǎng)絡(luò)不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.光流估計(jì)的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時(shí)空信息的深度學(xué)習(xí)光流估計(jì)方法能夠提高估計(jì)的準(zhǔn)確性和魯棒性19、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要對(duì)細(xì)胞圖像進(jìn)行精細(xì)分割。以下關(guān)于模型選擇的考慮因素，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.模型對(duì)細(xì)胞邊界的捕捉能力B.模型在小樣本數(shù)據(jù)上的泛化能力C.模型的訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源需求D.模型的知名度和在學(xué)術(shù)圈的引用次數(shù)20、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像風(fēng)格遷移任務(wù)中，將一張圖像的風(fēng)格應(yīng)用到另一張圖像上。假設(shè)要將一幅油畫(huà)的風(fēng)格遷移到一張照片上，以下關(guān)于圖像風(fēng)格遷移方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征提取和風(fēng)格轉(zhuǎn)換的方法能夠?qū)崿F(xiàn)自然逼真的風(fēng)格遷移B.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在風(fēng)格遷移中無(wú)法生成多樣化的風(fēng)格效果C.圖像的內(nèi)容和風(fēng)格可以完全獨(dú)立地進(jìn)行處理，互不影響D.考慮圖像的局部和全局特征以及語(yǔ)義信息能夠提升風(fēng)格遷移的質(zhì)量21、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的視頻理解不僅包括對(duì)單個(gè)幀的分析，還需要考慮幀之間的關(guān)系。假設(shè)我們要理解一個(gè)電影片段的情節(jié)和情感，以下哪種方法能夠有效地捕捉視頻中的時(shí)空動(dòng)態(tài)信息和語(yǔ)義信息？（）A.基于幀級(jí)特征和分類(lèi)器的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的視頻理解模型，結(jié)合注意力機(jī)制C.基于光流和運(yùn)動(dòng)軌跡的方法D.基于音頻和視頻融合的方法22、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的場(chǎng)景理解任務(wù)中，需要對(duì)整個(gè)圖像場(chǎng)景進(jìn)行分析和解釋。假設(shè)我們有一張城市街道的圖像，要理解其中的道路、建筑物、車(chē)輛和行人之間的關(guān)系。以下哪種方法能夠提供更全面和深入的場(chǎng)景理解？（）A.基于對(duì)象檢測(cè)和分類(lèi)的方法B.基于語(yǔ)義分割和圖模型的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景解析網(wǎng)絡(luò)D.基于特征匹配和聚類(lèi)的方法23、在目標(biāo)檢測(cè)中，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法的特點(diǎn)是（）A.檢測(cè)速度快B.檢測(cè)精度高C.適用于小目標(biāo)檢測(cè)D.對(duì)遮擋不敏感24、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)重要的任務(wù)。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在城市交通場(chǎng)景中檢測(cè)車(chē)輛和行人的系統(tǒng)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的選擇，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)考慮的因素？（）A.算法的檢測(cè)速度，以滿足實(shí)時(shí)性要求B.算法在小目標(biāo)檢測(cè)上的性能，因?yàn)檐?chē)輛和行人在圖像中可能較小C.算法的模型復(fù)雜度，越復(fù)雜的模型效果越好D.算法是否開(kāi)源，開(kāi)源的算法更易于使用25、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)正在道路上行駛，需要識(shí)別各種交通標(biāo)志、車(chē)輛和行人。以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中計(jì)算機(jī)視覺(jué)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.計(jì)算機(jī)視覺(jué)可以通過(guò)攝像頭實(shí)時(shí)獲取道路信息，為車(chē)輛的決策和控制提供依據(jù)B.它能夠準(zhǔn)確識(shí)別不同光照和天氣條件下的交通對(duì)象，不受任何干擾C.深度學(xué)習(xí)算法在自動(dòng)駕駛的計(jì)算機(jī)視覺(jué)中被廣泛應(yīng)用，用于目標(biāo)檢測(cè)和語(yǔ)義分割D.計(jì)算機(jī)視覺(jué)需要與其他傳感器（如雷達(dá)、激光雷達(dá)）的數(shù)據(jù)融合，以提高感知的可靠性二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述圖像的邊緣檢測(cè)算法。2、（本題5分）說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。3、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的模型剪枝技術(shù)。4、（本題5分）說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在火山活動(dòng)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析某科技公司的產(chǎn)品發(fā)布會(huì)舞臺(tái)設(shè)計(jì)，探討其如何通過(guò)燈光、音響、屏幕展示等元素營(yíng)造科技感和震撼效果，展示產(chǎn)品的創(chuàng)新之處。2、（本題5分）某科技公司發(fā)布了一款新產(chǎn)品，其產(chǎn)品包裝設(shè)計(jì)簡(jiǎn)潔大方，突出了產(chǎn)品的創(chuàng)新特點(diǎn)和品牌標(biāo)識(shí)。請(qǐng)分析這個(gè)包裝設(shè)計(jì)在保護(hù)產(chǎn)品、展示品牌形象、促進(jìn)銷(xiāo)售方面的作用，以及如何在眾多競(jìng)品中脫穎而出。3、（本題5分）觀察某藝術(shù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的宣傳海報(bào)和教室內(nèi)部設(shè)計(jì)，思考如何通過(guò)視覺(jué)元素激發(fā)學(xué)員的藝術(shù)興趣和創(chuàng)造力。4、（本題5分）一家餐廳的