學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共2頁黃岡職業(yè)技術(shù)學(xué)院《字體與版式設(shè)計》2024-2025學(xué)年第一學(xué)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20個小題，每小題2分，共40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.運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SFM）D.基于投影的方法2、計算機視覺中，以下哪種技術(shù)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3、計算機視覺中的視頻理解不僅包括對單個幀的分析，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空動態(tài)信息和語義信息？（）A.基于幀級特征和分類器的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的視頻理解模型，結(jié)合注意力機制C.基于光流和運動軌跡的方法D.基于音頻和視頻融合的方法4、視頻理解是計算機視覺中的一個具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。以下關(guān)于視頻理解的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內(nèi)容，還需要考慮幀之間的時間關(guān)系B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在處理視頻序列數(shù)據(jù)時具有優(yōu)勢C.視頻理解在視頻監(jiān)控、行為分析和內(nèi)容推薦等方面具有廣泛的應(yīng)用前景D.目前的視頻理解技術(shù)已經(jīng)能夠完全理解復(fù)雜場景下的視頻內(nèi)容，不存在任何挑戰(zhàn)5、在計算機視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，跟蹤一個移動的物體具有挑戰(zhàn)性。假設(shè)要在一段視頻中跟蹤一個快速移動的車輛，以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述，正確的是：（）A.基于卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤算法在處理非線性運動時效果最佳B.深度學(xué)習(xí)中的相關(guān)濾波方法能夠快速適應(yīng)目標(biāo)的外觀變化和遮擋情況C.目標(biāo)跟蹤算法不需要考慮目標(biāo)的尺度變化和旋轉(zhuǎn)D.目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確性只取決于初始幀中目標(biāo)的定位精度6、在計算機視覺的發(fā)展中，模型的可解釋性是一個重要的研究方向。以下關(guān)于模型可解釋性的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.模型可解釋性旨在理解模型是如何做出決策和生成輸出的B.可解釋性對于建立用戶對模型的信任和確保模型的公正性具有重要意義C.一些可視化技術(shù)，如特征圖可視化和類激活映射，可以幫助解釋模型的決策過程D.目前的計算機視覺模型都具有良好的可解釋性，能夠清晰地解釋其決策依據(jù)7、計算機視覺中的目標(biāo)跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標(biāo)。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤的敘述，不正確的是（）A.目標(biāo)跟蹤可以基于特征匹配、濾波算法或深度學(xué)習(xí)方法來實現(xiàn)B.目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會給目標(biāo)跟蹤帶來挑戰(zhàn)C.目標(biāo)跟蹤在智能監(jiān)控、人機交互和自動駕駛等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用D.目標(biāo)跟蹤算法能夠在任何情況下都準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)，不受復(fù)雜環(huán)境的影響8、計算機視覺中的深度估計是確定場景中物體距離相機的遠(yuǎn)近。假設(shè)要為機器人導(dǎo)航提供深度信息，以下關(guān)于深度估計方法的精度要求，哪一項是最為關(guān)鍵的？（）A.能夠區(qū)分不同物體的大致距離范圍即可B.提供精確到毫米級別的深度信息，確保機器人安全導(dǎo)航C.深度估計的精度對機器人導(dǎo)航影響不大，可以忽略D.精度要求取決于機器人的運動速度，速度越快要求精度越低9、在計算機視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，需要將不同視角或時間拍攝的圖像進行對齊。假設(shè)要將兩張具有一定旋轉(zhuǎn)和平移差異的圖像進行配準(zhǔn)，以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點匹配的圖像配準(zhǔn)方法對圖像的變形和光照變化不敏感B.直接使用像素值的相似性度量就能實現(xiàn)準(zhǔn)確的圖像配準(zhǔn)C.圖像配準(zhǔn)不需要考慮圖像的分辨率和比例尺差異D.深度學(xué)習(xí)在圖像配準(zhǔn)中的應(yīng)用還不成熟，不如傳統(tǒng)方法有效10、在計算機視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要持續(xù)跟蹤一個或多個運動目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個在操場上跑步的人。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于特征匹配的方法，在連續(xù)的幀中找到目標(biāo)的相似特征來實現(xiàn)跟蹤B.深度學(xué)習(xí)中的相關(guān)濾波算法能夠快速準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)，適應(yīng)目標(biāo)的外觀變化C.目標(biāo)跟蹤算法能夠在目標(biāo)被遮擋或短暫消失后，仍然準(zhǔn)確地恢復(fù)跟蹤D.無論目標(biāo)的運動速度和軌跡如何復(fù)雜，目標(biāo)跟蹤算法都能完美地跟蹤11、在計算機視覺的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像。這些圖像可能在內(nèi)容、風(fēng)格和主題上存在差異。為了提高檢索的效率和準(zhǔn)確性，以下哪種方法通常被采用？（）A.基于全局特征的圖像表示和相似性度量B.只對圖像的標(biāo)簽進行文本匹配，忽略圖像內(nèi)容C.隨機選擇數(shù)據(jù)庫中的圖像作為檢索結(jié)果D.不進行任何預(yù)處理，直接在原始圖像上進行檢索12、在計算機視覺中，圖像分類是一項基礎(chǔ)任務(wù)。假設(shè)我們有一組包含各種動物的圖像數(shù)據(jù)集，需要訓(xùn)練一個模型來準(zhǔn)確區(qū)分不同的動物類別。在選擇圖像分類模型時，以下哪種模型架構(gòu)通常在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)出色？（）A.傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機（SVM）B.淺層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如ResNetD.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）13、在計算機視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，假設(shè)要在一段視頻中持續(xù)跟蹤一個移動的物體，例如跟蹤一只飛行的鳥。物體可能會被其他物體遮擋，并且外觀可能會發(fā)生變化。以下哪種目標(biāo)跟蹤方法在這種復(fù)雜情況下更有可能成功？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤方法，預(yù)測物體的位置和速度B.基于深度學(xué)習(xí)的Siamese網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.只在視頻的起始幀確定目標(biāo)位置，后續(xù)幀不再跟蹤D.隨機選擇視頻中的區(qū)域作為跟蹤目標(biāo)14、當(dāng)進行圖像的風(fēng)格遷移任務(wù)時，假設(shè)要將一張照片的風(fēng)格轉(zhuǎn)換為著名繪畫的風(fēng)格，同時保留照片的內(nèi)容結(jié)構(gòu)。以下哪種方法在實現(xiàn)這一目標(biāo)時可能更有效？（）A.使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)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(fēng)格遷移D.只對圖像的邊緣進行處理，忽略內(nèi)部區(qū)域15、在計算機視覺的應(yīng)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(shè)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(zhǔn)確的缺陷檢測，并且適應(yīng)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(xué)操作B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法，針對缺陷進行訓(xùn)練C.基于紋理分析和模式識別的方法D.基于光學(xué)原理和物理模型的檢測方法16、當(dāng)利用計算機視覺技術(shù)對醫(yī)學(xué)影像（如X光、CT等）進行分析，輔助醫(yī)生進行疾病診斷時，需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有價值的特征。以下哪種特征提取方法在醫(yī)學(xué)影像分析中可能具有較高的應(yīng)用價值？（）A.基于形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.基于深度學(xué)習(xí)的自動特征學(xué)習(xí)D.基于顏色的特征提取17、在計算機視覺的圖像檢索任務(wù)中，需要根據(jù)用戶提供的示例圖像從大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)庫中找到相似的圖像。假設(shè)要構(gòu)建一個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18、在計算機視覺的場景理解任務(wù)中，需要對整個圖像場景進行分析和解釋。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景理解？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于語義分割和圖模型的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的場景解析網(wǎng)絡(luò)D.基于特征匹配和聚類的方法19、在計算機視覺的圖像語義分割任務(wù)中，假設(shè)要處理具有多尺度特征的圖像，例如同時包含大物體和小物體的場景。以下關(guān)于處理多尺度特征的方法描述，正確的是：（）A.使用單一尺度的特征提取網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)對多尺度問題，通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)即可B.采用多尺度輸入圖像，分別進行處理后再融合結(jié)果，能夠有效解決多尺度問題，但計算量大C.空洞卷積在處理多尺度特征時會引入大量的噪聲，降低分割精度D.圖像語義分割中多尺度問題無法解決，只能盡量避免處理這類圖像20、圖像分類是計算機視覺中的常見任務(wù)之一。對于圖像分類模型的訓(xùn)練，以下說法錯誤的是（）A.需要大量有標(biāo)注的圖像數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)不同類別的特征B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色C.模型的訓(xùn)練過程是不斷調(diào)整參數(shù)以最小化預(yù)測誤差的過程D.圖像分類模型一旦訓(xùn)練完成，就無法再對新的類別進行學(xué)習(xí)和分類二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述圖像的色彩量化方法。2、（本題5分）說明計算機視覺在海洋化學(xué)分析中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡述計算機視覺在消防救援中的作用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某農(nóng)產(chǎn)品品牌的包裝設(shè)計采用了手繪田園風(fēng)光，色彩柔和。請分析該包裝設(shè)計如何傳遞產(chǎn)品的天然綠色屬性，如何在貨架上吸引消費者注意，以及在提升品牌形象方面的策略。2、（本題5分）選取某時尚品牌的店鋪櫥窗設(shè)計，分析其如何通過視覺陳列吸引顧客和展示品牌風(fēng)格。3、（本題5分）研究某銀行的信用卡設(shè)計，探討其在外觀設(shè)計、功能設(shè)計和品牌傳達方面的特色。4、（本題5分）觀察某高端