站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共1頁(yè)山東財(cái)經(jīng)大學(xué)

《VI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、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流計(jì)算用于估計(jì)圖像中像素的運(yùn)動(dòng)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)快速運(yùn)動(dòng)的物體進(jìn)行光流估計(jì)，同時(shí)場(chǎng)景中存在光照變化和噪聲干擾。在這種情況下，以下哪種光流計(jì)算方法能夠提供更準(zhǔn)確和穩(wěn)定的結(jié)果？（）A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）中有著重要的應(yīng)用。假設(shè)要在VR游戲中實(shí)現(xiàn)真實(shí)的場(chǎng)景交互。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在VR/AR中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)對(duì)用戶的動(dòng)作和姿態(tài)進(jìn)行識(shí)別，實(shí)現(xiàn)自然的交互操作B.能夠?qū)⑻摂M物體與真實(shí)場(chǎng)景進(jìn)行準(zhǔn)確的融合和匹配C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)可以提高VR/AR體驗(yàn)的沉浸感和真實(shí)感D.VR/AR中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和限制3、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中，例如估計(jì)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(shí)時(shí)性之間取得較好的平衡？（）A.基于模型的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的回歸方法C.基于深度學(xué)習(xí)的分類方法D.以上都不是4、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)行視頻監(jiān)控中的異常行為檢測(cè)，例如打架、盜竊等，以下哪種方法可能有助于準(zhǔn)確識(shí)別異常行為？（）A.建立正常行為模型B.運(yùn)動(dòng)軌跡分析C.人群密度估計(jì)D.以上都是5、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用可以優(yōu)化交通流量和提高安全性。假設(shè)要通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)監(jiān)測(cè)道路上的車輛擁堵情況。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能交通中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過(guò)車輛檢測(cè)和計(jì)數(shù)來(lái)評(píng)估道路的擁堵程度B.能夠識(shí)別車輛的類型和行駛方向，為交通管理提供數(shù)據(jù)支持C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能交通中的應(yīng)用完全不受惡劣天氣和光照條件的影響D.可以與交通信號(hào)控制系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的交通信號(hào)配時(shí)6、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在低光照條件下清晰拍攝并處理圖像的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，以下哪種圖像增強(qiáng)方法可能有助于改善圖像質(zhì)量？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.暗通道先驗(yàn)去霧D.以上都是7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(jué)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)8、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，視頻摘要生成是從長(zhǎng)視頻中提取關(guān)鍵內(nèi)容并生成簡(jiǎn)潔的摘要。以下關(guān)于視頻摘要生成的敘述，不正確的是（）A.視頻摘要生成可以基于關(guān)鍵幀提取、內(nèi)容分析和故事線構(gòu)建等方法B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)視頻的語(yǔ)義信息，生成更有代表性的摘要C.視頻摘要生成在視頻瀏覽、檢索和存儲(chǔ)等方面具有實(shí)用價(jià)值D.視頻摘要生成能夠完全準(zhǔn)確地反映視頻的所有重要內(nèi)容，沒(méi)有任何信息丟失9、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，以下哪種方法常用于圖像的語(yǔ)義分割中的多尺度特征融合？（）A.特征金字塔B.空洞卷積C.注意力機(jī)制D.以上都是10、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11、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)出各種車輛類型的系統(tǒng)，需要考慮車輛的不同尺寸、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.YOLO12、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，假設(shè)要將兩張不同視角拍攝的同一物體的圖像進(jìn)行對(duì)齊。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)方法對(duì)圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和平移具有不變性，但特征點(diǎn)的提取容易出錯(cuò)B.基于灰度的配準(zhǔn)方法計(jì)算簡(jiǎn)單，但對(duì)光照變化和噪聲敏感C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在圖像配準(zhǔn)中無(wú)法學(xué)習(xí)到有效的特征表示D.圖像配準(zhǔn)的精度只取決于配準(zhǔn)算法的選擇，與圖像的質(zhì)量和特征無(wú)關(guān)13、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的視頻目標(biāo)跟蹤中，假設(shè)目標(biāo)在跟蹤過(guò)程中發(fā)生了嚴(yán)重的形變。以下關(guān)于處理目標(biāo)形變的方法描述，正確的是：（）A.基于模板匹配的跟蹤方法能夠自適應(yīng)地處理目標(biāo)形變，保持跟蹤的準(zhǔn)確性B.特征點(diǎn)跟蹤方法對(duì)目標(biāo)形變不敏感，在這種情況下仍然能夠可靠跟蹤C(jī).深度學(xué)習(xí)中的孿生網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)形變時(shí)容易丟失目標(biāo)，無(wú)法繼續(xù)跟蹤D.結(jié)合多種特征和模型更新策略可以提高對(duì)目標(biāo)形變的跟蹤魯棒性14、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)C.注意力機(jī)制D.以上都是15、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的動(dòng)作識(shí)別旨在識(shí)別視頻中的人體動(dòng)作。假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的人員動(dòng)作進(jìn)行分類，以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征和傳統(tǒng)分類器的方法能夠處理復(fù)雜的動(dòng)作變化，準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在動(dòng)作識(shí)別中無(wú)法捕捉動(dòng)作的時(shí)空特征C.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠同時(shí)處理空間和時(shí)間維度的信息，適用于動(dòng)作識(shí)別任務(wù)D.動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)對(duì)視頻的拍攝角度和背景變化不敏感，具有很強(qiáng)的通用性二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何處理小目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題？2、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在工業(yè)檢測(cè)中的任務(wù)和優(yōu)勢(shì)。3、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何進(jìn)行食品包裝檢測(cè)？三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）對(duì)舞蹈比賽的評(píng)分公正性進(jìn)行基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的輔助評(píng)估。2、（本題5分）對(duì)天文望遠(yuǎn)鏡拍攝的星系圖像進(jìn)行分析和分類。3、（本題5分）基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的垃圾分類系統(tǒng)，自動(dòng)識(shí)別垃圾的種類并進(jìn)行分類。4、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)古代書法作品的作者和流派進(jìn)行鑒定。5、（本題5分）基于深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)花樣滑冰比賽中運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作的優(yōu)美度檢測(cè)。四、分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）分析某時(shí)尚品牌的新品發(fā)布活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)計(jì)，研究其如何通過(guò)空間布局、