站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁桂林信息科技學院

《視覺傳達與編拍設計》2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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配準任務中，假設要將兩張拍攝角度不同的同一物體的圖像進行對齊。以下關于特征匹配的方法，哪一項是不太可靠的？（）A.使用SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）特征進行匹配B.基于像素值的直接比較進行匹配C.利用SURF（SpeededUpRobustFeatures）特征進行匹配D.通過ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）特征進行匹配2、在一個基于計算機視覺的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中，需要對車輛的類型、速度和行駛軌跡進行分析。以下哪種技術在車輛分析方面可能發(fā)揮關鍵作用？（）A.目標檢測和跟蹤B.車牌識別C.軌跡預測D.以上都是3、計算機視覺中的圖像配準任務是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設要將兩張拍攝角度不同的城市風景照片進行配準。以下關于圖像配準方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于特征點匹配的方法，找到兩張圖像中的對應點，然后計算變換矩陣B.基于灰度信息的配準方法通過比較圖像的像素值來實現(xiàn)配準C.深度學習中的自監(jiān)督學習方法可以用于圖像配準，自動學習圖像之間的對應關系D.圖像配準總是能夠達到像素級別的精確對齊，不存在任何誤差4、在計算機視覺中，圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質(zhì)量的技術。以下關于圖像超分辨率重建的敘述，不正確的是（）A.圖像超分辨率重建可以通過插值、基于模型的方法或深度學習方法來實現(xiàn)B.深度學習方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細節(jié)C.圖像超分辨率重建在醫(yī)學圖像、衛(wèi)星圖像和監(jiān)控圖像等領域有重要的應用D.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5、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。假設要檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷，以下關于工業(yè)檢測中的計算機視覺技術的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的機器視覺方法在檢測復雜的表面缺陷時比深度學習方法更可靠B.深度學習模型需要大量的有缺陷和無缺陷樣本進行訓練，才能準確檢測出各種缺陷C.工業(yè)檢測中的計算機視覺系統(tǒng)不需要考慮實時性和準確性的平衡D.產(chǎn)品的顏色和材質(zhì)對表面缺陷檢測的結果沒有影響6、計算機視覺在醫(yī)學圖像分析中有著重要作用。假設要通過眼底圖像檢測糖尿病性視網(wǎng)膜病變，以下關于模型訓練中數(shù)據(jù)標注的難度，哪一項是最為顯著的？（）A.病變區(qū)域的邊界模糊，難以精確標注B.眼底圖像的質(zhì)量參差不齊，影響標注準確性C.標注人員的醫(yī)學知識不足，導致標注錯誤D.數(shù)據(jù)量過大，標注工作耗時費力7、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設要估計一段視頻中物體的運動速度和方向，以下關于光流估計方法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計方法在復雜場景中能夠準確計算光流B.深度學習中的光流估計網(wǎng)絡不需要大量的標注數(shù)據(jù)進行訓練C.光流估計的結果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結合時空信息的深度學習光流估計方法能夠提高估計的準確性和魯棒性8、計算機視覺中的圖像增強技術可以改善圖像質(zhì)量。假設要對一張低光照條件下拍攝的圖像進行增強，以下關于圖像增強方法的描述，正確的是：（）A.簡單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照圖像的質(zhì)量B.直方圖均衡化方法總是能夠在不引入噪聲的情況下增強圖像對比度C.基于深度學習的圖像增強方法能夠自適應地學習到適合的增強策略D.圖像增強不會改變圖像的原始信息和內(nèi)容9、在計算機視覺的場景理解任務中，假設要理解一個室內(nèi)場景的布局和功能，例如判斷是辦公室還是客廳。以下哪種信息對于準確理解場景是至關重要的？（）A.物體的類別和位置B.圖像的顏色分布C.圖像的拍攝角度D.隨機選擇圖像中的部分區(qū)域進行分析10、在進行圖像增強時，我們常常需要在保持圖像細節(jié)的同時改善圖像質(zhì)量。假設一張低光照條件下拍攝的圖像存在大量噪聲，以下哪種圖像增強方法可能不太適合處理這種情況？（）A.直方圖均衡化B.基于小波變換的去噪方法C.中值濾波D.高斯濾波11、計算機視覺中的視覺注意力機制用于聚焦圖像中的重要區(qū)域。以下關于視覺注意力機制的說法，不正確的是（）A.視覺注意力機制可以根據(jù)圖像的特征和任務需求動態(tài)地選擇關注的區(qū)域B.注意力機制能夠提高模型的效率和性能，減少對無關信息的處理C.視覺注意力機制在圖像分類、目標檢測和圖像生成等任務中得到了廣泛應用D.視覺注意力機制的引入會增加模型的復雜度和計算量，降低模型的訓練速度12、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設要對一個快速運動的物體進行光流估計，同時場景中存在光照變化和噪聲干擾。在這種情況下，以下哪種光流計算方法能夠提供更準確和穩(wěn)定的結果？（）A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法13、計算機視覺在醫(yī)療手術中的應用可以為醫(yī)生提供輔助和支持。假設在一個微創(chuàng)手術中，計算機視覺用于引導手術器械。以下關于計算機視覺在醫(yī)療手術中的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過實時圖像分析，為醫(yī)生提供器械與組織的相對位置和姿態(tài)信息B.能夠?qū)κ中g區(qū)域進行精準的分割和標注，幫助醫(yī)生識別關鍵結構C.計算機視覺在醫(yī)療手術中的應用已經(jīng)非常成熟，不存在任何風險和誤差D.可以與機器人手術系統(tǒng)結合，實現(xiàn)更精確和穩(wěn)定的手術操作14、在計算機視覺的場景理解任務中，需要對圖像中的物體、關系和上下文進行綜合分析。假設要理解一個室內(nèi)場景的布局和功能，以下哪種信息可能是最關鍵的？（）A.物體的形狀和顏色B.物體之間的空間位置關系C.圖像的亮度和對比度D.圖像的拍攝角度15、目標檢測是計算機視覺中的重要任務之一。假設要在一張城市街道的圖像中檢測出所有的行人和車輛，以下關于目標檢測算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)的圖像處理方法的目標檢測算法在復雜場景中表現(xiàn)優(yōu)于深度學習算法B.深度學習中的單階段目標檢測算法比兩階段算法速度快，但精度較低C.目標檢測算法只需要關注目標的位置，不需要考慮目標的類別D.目標檢測的準確率不受圖像質(zhì)量、光照條件和目標大小變化的影響16、計算機視覺中的特征提取是非常關鍵的步驟。假設要從一組圖像中提取具有代表性的特征，以下關于特征提取方法的描述，正確的是：（）A.手工設計的特征，如SIFT和HOG，在任何情況下都比深度學習自動學習的特征更有效B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠自動學習到圖像的多層次特征，具有很強的表達能力C.特征提取的結果對后續(xù)的圖像分類和目標檢測任務沒有影響D.特征提取只需要考慮圖像的局部信息，全局信息不重要17、計算機視覺中的圖像風格遷移是一項有趣的任務。假設要將一幅油畫的風格應用到一張照片上，以下關于模型訓練的要點，哪一項是不正確的？（）A.學習油畫和照片的特征表示，找到風格和內(nèi)容的分離方式B.只關注風格的遷移，不考慮照片原始內(nèi)容的保留C.采用對抗訓練，使生成的圖像在風格和內(nèi)容上達到平衡D.調(diào)整模型參數(shù)，控制風格遷移的強度和效果18、在計算機視覺的車牌識別任務中，需要從車輛圖像中準確提取車牌號碼。假設車牌存在傾斜、變形和光照不均等問題。以下哪種車牌識別方法在應對這些挑戰(zhàn)時表現(xiàn)更為出色？（）A.基于字符分割的車牌識別B.基于模板匹配的車牌識別C.基于深度學習的車牌識別D.基于特征提取的車牌識別19、計算機視覺中，以下哪種技術常用于圖像的超分辨率重建的損失函數(shù)？（）A.L1損失B.L2損失C.感知損失D.以上都是20、計算機視覺中，以下哪個任務通常需要對圖像中的目標進行定位和分類？（）A.圖像生成B.目標檢測C.圖像超分辨率D.圖像去噪21、當進行圖像的風格遷移任務時，假設要將一張照片的風格轉(zhuǎn)換為著名繪畫的風格，同時保留照片的內(nèi)容結構。以下哪種方法在實現(xiàn)這一目標時可能更有效？（）A.使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的風格遷移算法，如Gatys等人提出的方法B.對圖像進行簡單的色彩變換和濾鏡處理C.隨機改變圖像的像素值來模擬風格遷移D.只對圖像的邊緣進行處理，忽略內(nèi)部區(qū)域22、在計算機視覺的圖像檢索任務中，需要根據(jù)用戶提供的查詢圖像找到相似的圖像。假設我們有一個大型的圖像數(shù)據(jù)庫，以下哪種圖像表示方法能夠提高圖像檢索的效率和準確性？（）A.基于全局特征的圖像表示B.基于局部特征的圖像表示C.基于深度學習的圖像嵌入表示D.基于顏色直方圖的圖像表示23、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。假設我們要估計一個機器人手臂的姿態(tài)，以下哪種技術通常被用于獲取準確的姿態(tài)信息？（）A.基于視覺標記的姿態(tài)估計B.基于深度學習的姿態(tài)估計C.基于幾何約束的姿態(tài)估計D.基于慣性測量單元（IMU）的姿態(tài)估計24、在計算機視覺的圖像分割任務中，假設要對細胞圖像進行精細分割。以下關于模型選擇的考慮因素，哪一項是不準確的？（）A.模型對細胞邊界的捕捉能力B.模型在小樣本數(shù)據(jù)上的泛化能力C.模型的訓練時間和計算資源需求D.模型的知名度和在學術圈的引用次數(shù)25、計算機視覺中的醫(yī)學圖像分析具有重要的臨床應用價值。假設要從一組X光片中檢測出病變區(qū)域，同時要區(qū)分不同類型的病變。以下哪種技術和方法在醫(yī)學圖像分析中最為常用和有效？（）A.形態(tài)學操作B.圖像分割與分類C.特征提取與選擇D.以上方法綜合運用二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋計算機視覺中的行為分析任務。2、（本題5分）簡述計算機視覺在少數(shù)民族服務中的應用。3、（本題5分）簡述計算機視覺在煤礦開采中的應用。4、（本題5分）說明計算機視覺在港口管理中的應用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究某汽車品牌的廣告設計，分析其高端大氣的畫面、流暢的線條、科技感的元素如何展示汽車的性能和品質(zhì)。2、（本題5分）分析某電商平臺的節(jié)日促銷頁面設計，思考其如何通過氛圍營造、優(yōu)惠信息展示、商品推薦等引導消費者進行購物。3、（本題5分）探討某運動俱樂部的會員招募海報設計，研究其如何通過視覺語言展示俱樂部的優(yōu)勢和活動，