自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共2頁(yè)太原科技大學(xué)《創(chuàng)意U設(shè)計(jì)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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、在圖像去噪中，BM3D（Block-Matchingand3DFiltering）算法的優(yōu)勢(shì)在于（）A.去噪效果好B.保持圖像細(xì)節(jié)C.計(jì)算效率高D.以上都是2、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3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的語(yǔ)義分割旨在為圖像中的每個(gè)像素分配一個(gè)類(lèi)別標(biāo)簽。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)影像中的腫瘤區(qū)域進(jìn)行語(yǔ)義分割，以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的選擇，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.準(zhǔn)確率，即正確分類(lèi)的像素比例B.召回率，即正確分割出腫瘤像素的比例C.F1分?jǐn)?shù)，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.平均交并比（MIoU），衡量分割結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽的重合程度4、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，深度估計(jì)是確定場(chǎng)景中物體距離相機(jī)的距離。以下關(guān)于深度估計(jì)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.可以通過(guò)立體視覺(jué)、結(jié)構(gòu)光或飛行時(shí)間等技術(shù)來(lái)獲取深度信息B.深度學(xué)習(xí)方法在單目深度估計(jì)中取得了顯著進(jìn)展C.深度估計(jì)對(duì)于三維重建、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用具有重要意義D.深度估計(jì)的結(jié)果總是非常精確，不需要進(jìn)行后處理和優(yōu)化5、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的場(chǎng)景理解需要從圖像中推斷出物體之間的關(guān)系和場(chǎng)景的語(yǔ)義信息。假設(shè)要理解一張室內(nèi)辦公室場(chǎng)景的圖像，包括家具的布局、人員的活動(dòng)等。以下哪種方法在進(jìn)行場(chǎng)景理解時(shí)最為有效？（）A.基于對(duì)象檢測(cè)和分類(lèi)的方法B.基于圖模型的場(chǎng)景表示C.基于深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景解析D.基于規(guī)則推理的方法6、假設(shè)我們要開(kāi)發(fā)一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，用于檢測(cè)生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷。由于產(chǎn)品的種類(lèi)繁多、缺陷類(lèi)型復(fù)雜，以下哪種方法可能需要更多的計(jì)算資源和時(shí)間來(lái)訓(xùn)練模型？（）A.基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法B.基于淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于模板匹配的方法7、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8、在進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維重建時(shí)，需要從多個(gè)視角的圖像中恢復(fù)物體的三維形狀和結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)復(fù)雜的古建筑進(jìn)行三維重建，圖像采集存在視角偏差和部分遮擋。以下哪種三維重建方法在處理這種不完整和有噪聲的數(shù)據(jù)時(shí)效果較好？（）A.基于立體視覺(jué)的重建B.基于運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）的重建C.基于激光掃描的重建D.基于深度學(xué)習(xí)的重建9、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能零售中的應(yīng)用可以改善購(gòu)物體驗(yàn)和提高運(yùn)營(yíng)效率。假設(shè)一個(gè)超市需要通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)結(jié)賬和庫(kù)存管理。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能零售中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)商品識(shí)別技術(shù)自動(dòng)識(shí)別顧客購(gòu)買(mǎi)的商品，實(shí)現(xiàn)快速結(jié)賬B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)貨架上商品的庫(kù)存水平，及時(shí)提醒補(bǔ)貨C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別所有商品的包裝和標(biāo)簽，不受商品擺放方式和遮擋的影響D.可以分析顧客在店內(nèi)的行為和偏好，為營(yíng)銷(xiāo)策略提供數(shù)據(jù)支持10、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)Ψb進(jìn)行款式和顏色識(shí)別的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，用于時(shí)尚推薦和庫(kù)存管理。在處理服裝圖像時(shí)，由于服裝的款式和顏色變化多樣，以下哪種特征表示方法可能更適合？（）A.手工設(shè)計(jì)的特征B.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征C.顏色直方圖D.以上都是11、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)我們要分析一個(gè)視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向，以下哪種光流估計(jì)算法在復(fù)雜場(chǎng)景下能夠提供更準(zhǔn)確的結(jié)果？（）A.Lucas-Kanade算法B.Horn-Schunck算法C.Farneback算法D.DeepFlow算法12、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像語(yǔ)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(shí)包含大物體和小物體的場(chǎng)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(duì)多尺度問(wèn)題，通過(guò)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(jìn)行處理后再融合結(jié)果，能夠有效解決多尺度問(wèn)題，但計(jì)算量大C.空洞卷積在處理多尺度特征時(shí)會(huì)引入大量的噪聲，降低分割精度D.圖像語(yǔ)義分割中多尺度問(wèn)題無(wú)法解決，只能盡量避免處理這類(lèi)圖像13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的醫(yī)學(xué)圖像分析任務(wù)中，假設(shè)要檢測(cè)醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤區(qū)域。以下哪種方法可能更適合處理醫(yī)學(xué)圖像的特殊性？（）A.結(jié)合先驗(yàn)醫(yī)學(xué)知識(shí)和圖像特征B.使用通用的圖像檢測(cè)算法，不考慮醫(yī)學(xué)背景C.只對(duì)圖像的部分區(qū)域進(jìn)行分析，忽略其他部分D.隨機(jī)標(biāo)記圖像中的區(qū)域?yàn)槟[瘤區(qū)域14、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用中，例如對(duì)農(nóng)作物的生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)。假設(shè)要通過(guò)圖像分析評(píng)估農(nóng)作物的健康狀況，以下哪種特征可能對(duì)判斷病蟲(chóng)害的存在較為敏感？（）A.農(nóng)作物的顏色和紋理B.農(nóng)作物的高度和形狀C.農(nóng)田的土壤濕度D.農(nóng)田的地理位置15、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，跟蹤一個(gè)移動(dòng)的物體具有挑戰(zhàn)性。假設(shè)要在一段視頻中跟蹤一個(gè)快速移動(dòng)的車(chē)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(yùn)動(dòng)時(shí)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16、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)行圖像分類(lèi)任務(wù)，例如區(qū)分不同種類(lèi)的動(dòng)物圖片，為了提高模型的泛化能力和防止過(guò)擬合，以下哪種技術(shù)可能是有效的？（）A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.正則化C.模型融合D.以上都是17、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要持續(xù)跟蹤一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在操場(chǎng)上跑步的人。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述，哪一項(xiàng)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(lái)實(shí)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(wú)論目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度和軌跡如何復(fù)雜，目標(biāo)跟蹤算法都能完美地跟蹤18、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19、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的醫(yī)學(xué)圖像分析具有重要的臨床應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)要從一組X光片中檢測(cè)出病變區(qū)域，同時(shí)要區(qū)分不同類(lèi)型的病變。以下哪種技術(shù)和方法在醫(yī)學(xué)圖像分析中最為常用和有效？（）A.形態(tài)學(xué)操作B.圖像分割與分類(lèi)C.特征提取與選擇D.以上方法綜合運(yùn)用20、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)πl(wèi)星圖像進(jìn)行地物分類(lèi)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，用于國(guó)土資源調(diào)查和環(huán)境監(jiān)測(cè)。由于衛(wèi)星圖像的分辨率較高且覆蓋范圍廣，以下哪種處理方式可能是必要的？（）A.圖像分塊處理B.多尺度分析C.特征選擇和降維D.以上都是21、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的表情識(shí)別旨在判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于在線教育的表情識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情特征的提取，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)關(guān)注的？（）A.提取面部肌肉的細(xì)微運(yùn)動(dòng)作為特征B.僅考慮眼睛和嘴巴的形狀變化C.忽略面部的整體輪廓，只關(guān)注局部特征D.不進(jìn)行任何特征提取，直接使用原始圖像進(jìn)行分類(lèi)22、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用中，人臉識(shí)別是一個(gè)常見(jiàn)的任務(wù)。假設(shè)一個(gè)公司要建立一個(gè)門(mén)禁系統(tǒng)，通過(guò)人臉識(shí)別來(lái)允許員工進(jìn)入。為了提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性，以下哪種技術(shù)通常會(huì)被采用？（）A.基于幾何特征的人臉識(shí)別B.基于模板匹配的人臉識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)D.基于顏色特征的人臉識(shí)別23、對(duì)于圖像的語(yǔ)義理解任務(wù)，假設(shè)要理解一張圖像所表達(dá)的場(chǎng)景和事件，例如判斷一張圖像是在舉行婚禮還是在舉辦音樂(lè)會(huì)。圖像中的信息可能比較隱晦和復(fù)雜。以下哪種方法可能有助于提高語(yǔ)義理解的準(zhǔn)確性？（）A.構(gòu)建圖像的語(yǔ)義圖，分析物體之間的關(guān)系B.只關(guān)注圖像中的主要物體，忽略背景信息C.對(duì)圖像進(jìn)行簡(jiǎn)單的分類(lèi)，不進(jìn)行深入的語(yǔ)義分析D.隨機(jī)猜測(cè)圖像的語(yǔ)義24、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25、人臉識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)重要應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)公司使用人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行員工考勤。以下關(guān)于人臉識(shí)別技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.它可以通過(guò)提取面部特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的形狀和位置，來(lái)進(jìn)行身份識(shí)別B.能夠適應(yīng)不同的表情、姿態(tài)和光照變化，保持較高的識(shí)別準(zhǔn)確率C.人臉識(shí)別系統(tǒng)的安全性極高，不存在被欺騙或誤識(shí)別的可能性D.深度學(xué)習(xí)模型在人臉識(shí)別中表現(xiàn)出色，大大提高了識(shí)別性能二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在美容美發(fā)行業(yè)中的形象設(shè)計(jì)和效果評(píng)估。2、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何進(jìn)行人臉識(shí)別？3、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何進(jìn)行賽事裁判輔助？4、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何進(jìn)行公證服務(wù)中的身份驗(yàn)證？三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某音樂(lè)演出的舞臺(tái)背景設(shè)計(jì)配合音樂(lè)主題，運(yùn)用多媒體技術(shù)營(yíng)造出震撼的視覺(jué)效果。請(qǐng)分析舞臺(tái)背景設(shè)計(jì)在增強(qiáng)演出感染力、提升觀眾體驗(yàn)、突出演出特色方面的手法和成效，以及如何與音樂(lè)表演完美融合。2、（本題5分）分析某旅游景區(qū)的官方網(wǎng)站設(shè)計(jì)，探討其在界面設(shè)計(jì)、內(nèi)容展示、交互功能等方面如何為游客提供全面的旅游信息和服務(wù)，吸引游客。3、（本題5分）分析某品牌的戶(hù)外廣告創(chuàng)意設(shè)計(jì)，討論其如何運(yùn)用獨(dú)特的創(chuàng)意和視覺(jué)效果，吸