站名：站名：年級(jí)專(zhuān)業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁(yè)，共2頁(yè)咸陽(yáng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)》2025-2026學(xué)年第一學(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1分，共15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)中的動(dòng)作識(shí)別旨在識(shí)別視頻中的人物動(dòng)作。假設(shè)我們要對(duì)一段包含復(fù)雜背景和多人交互的視頻進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別，以下哪種特征表示可能對(duì)提高識(shí)別準(zhǔn)確率有幫助？（）A.基于光流的特征B.基于圖像直方圖的特征C.基于像素值的原始特征D.基于圖像邊緣的特征2、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)行圖像語(yǔ)義分割任務(wù)，例如將圖像中的不同物體分割出來(lái)，以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在分割精度和效率方面表現(xiàn)較好？（）A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像語(yǔ)義分割需要為圖像中的每個(gè)像素分配類(lèi)別標(biāo)簽。假設(shè)要對(duì)一張城市街景圖像進(jìn)行語(yǔ)義分割，包括道路、建筑物、車(chē)輛和行人等。以下哪種圖像語(yǔ)義分割方法在處理這種復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)能夠提供更精細(xì)的分割結(jié)果？（）A.全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）B.U-NetC.SegNetD.DeepLab4、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的遙感圖像分析用于獲取地球表面的信息。假設(shè)要從衛(wèi)星遙感圖像中分析土地利用類(lèi)型和植被覆蓋情況，同時(shí)要克服圖像的大尺度和復(fù)雜的地物分布。以下哪種遙感圖像分析方法最為有效？（）A.基于光譜特征的分析B.基于紋理特征的分析C.基于對(duì)象的圖像分析D.基于深度學(xué)習(xí)的分析5、視頻理解是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)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(shí)間關(guān)系B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在處理視頻序列數(shù)據(jù)時(shí)具有優(yōu)勢(shì)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(chǎng)景下的視頻內(nèi)容，不存在任何挑戰(zhàn)6、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7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，以下哪種方法常用于圖像的語(yǔ)義分割中的邊界優(yōu)化？（）A.條件隨機(jī)場(chǎng)B.全連接條件隨機(jī)場(chǎng)C.深度學(xué)習(xí)D.以上都是8、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，圖像生成是創(chuàng)建新的圖像內(nèi)容。以下關(guān)于圖像生成的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.可以通過(guò)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、變分自編碼器（VAE）等模型進(jìn)行圖像生成B.圖像生成可以用于藝術(shù)創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和虛擬場(chǎng)景構(gòu)建等任務(wù)C.生成的圖像質(zhì)量和真實(shí)性在不斷提高，但仍然存在一些缺陷和不完美之處D.圖像生成可以完全根據(jù)用戶的任意想象生成任何內(nèi)容，不受任何限制9、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，持續(xù)跟蹤視頻中的特定目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在人群中行走的人，以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于濾波的方法，如卡爾曼濾波和粒子濾波，可以預(yù)測(cè)目標(biāo)的位置和狀態(tài)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠?qū)W習(xí)目標(biāo)的外觀特征，提高跟蹤的準(zhǔn)確性和魯棒性C.目標(biāo)跟蹤過(guò)程中，目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素不會(huì)對(duì)跟蹤結(jié)果產(chǎn)生影響D.結(jié)合多種特征和算法的融合跟蹤方法，可以綜合利用不同方法的優(yōu)勢(shì)，提高跟蹤性能10、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有著至關(guān)重要的應(yīng)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)志和障礙物。以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的描述，正確的是：（）A.只需對(duì)前方物體進(jìn)行簡(jiǎn)單的圖像分類(lèi)，就能實(shí)現(xiàn)安全的自動(dòng)駕駛B.準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測(cè)和語(yǔ)義分割對(duì)于理解復(fù)雜的道路場(chǎng)景至關(guān)重要C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛中作用不大，主要依靠其他傳感器如雷達(dá)D.對(duì)于交通標(biāo)志的識(shí)別，顏色信息比形狀和圖案信息更重要11、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)12、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13、對(duì)于視頻中的目標(biāo)跟蹤任務(wù)，假設(shè)目標(biāo)在視頻中經(jīng)歷了快速的外觀變化和嚴(yán)重的遮擋。以下哪種策略有助于保持跟蹤的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性？（）A.結(jié)合目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)模型和外觀模型進(jìn)行預(yù)測(cè)B.僅依賴目標(biāo)的初始外觀特征進(jìn)行跟蹤C(jī).當(dāng)出現(xiàn)遮擋時(shí)，停止跟蹤并等待目標(biāo)重新出現(xiàn)D.隨機(jī)調(diào)整跟蹤算法的參數(shù)14、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的全景圖像拼接任務(wù)中，假設(shè)要將多張拍攝的局部圖像拼接成一幅完整的全景圖。以下關(guān)于圖像匹配和融合的步驟，哪一項(xiàng)是容易出錯(cuò)的？（）A.準(zhǔn)確找到相鄰圖像之間的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配B.對(duì)匹配后的圖像進(jìn)行幾何校正和投影變換C.直接將圖像拼接在一起，不進(jìn)行任何過(guò)渡處理D.采用合適的融合算法，消除拼接處的明顯痕跡15、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究中，數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和規(guī)模對(duì)模型的訓(xùn)練和性能評(píng)估至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.大規(guī)模、多樣化和標(biāo)注準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集有助于訓(xùn)練出泛化能力強(qiáng)的模型B.一些公開(kāi)的數(shù)據(jù)集如ImageNet、COCO等為計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究提供了重要的基準(zhǔn)C.數(shù)據(jù)集的構(gòu)建需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和人力，但可以通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)來(lái)減少對(duì)原始數(shù)據(jù)的需求D.數(shù)據(jù)集一旦構(gòu)建完成，就不需要再進(jìn)行更新和擴(kuò)展，能夠一直滿足研究的需求二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）描述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在水壩安全監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)在軌道交通中的作用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述圖像的多尺度分析方法。4、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)在數(shù)字出版中的作用。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）基于深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)交通信號(hào)燈狀態(tài)的實(shí)時(shí)檢測(cè)。2、（本題5分）運(yùn)用圖像分割技術(shù)，將人物從背景中分離出來(lái)。3、（本題5分）運(yùn)用圖像分類(lèi)技術(shù)，對(duì)不同種類(lèi)的茶葉進(jìn)行分類(lèi)。4、（本題5分）利用圖像增強(qiáng)技術(shù)，提升霧霾天氣下拍攝圖像的清晰度。5、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)系統(tǒng)，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)學(xué)校操場(chǎng)的使用情況。四、分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）某珠寶展覽的宣傳海報(bào)運(yùn)用華麗的珠寶圖片和精致的排版，吸引參觀者。請(qǐng)分析海報(bào)在展示珠寶魅力、傳達(dá)展覽信息、提升展覽檔次方面的手法和效果，以及如何根據(jù)