眉山職業(yè)技術(shù)學(xué)院《展示設(shè)計(jì)與策劃A》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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?！堋狻€…………第1頁(yè)，共1頁(yè)眉山職業(yè)技術(shù)學(xué)院《展示設(shè)計(jì)與策劃A》

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30個(gè)小題，每小題1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、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2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像分類(lèi)任務(wù)中，假設(shè)要處理類(lèi)別不均衡的數(shù)據(jù)集，即某些類(lèi)別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類(lèi)別。以下關(guān)于處理類(lèi)別不均衡的方法描述，正確的是：（）A.直接使用傳統(tǒng)的分類(lèi)算法，類(lèi)別不均衡不會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生明顯影響B(tài).過(guò)采樣少數(shù)類(lèi)別的樣本可以增加其數(shù)量，但可能導(dǎo)致過(guò)擬合C.欠采樣多數(shù)類(lèi)別的樣本能夠平衡數(shù)據(jù)集，但會(huì)丟失部分有用信息D.類(lèi)別不均衡問(wèn)題無(wú)法通過(guò)數(shù)據(jù)處理方法解決，只能通過(guò)改進(jìn)分類(lèi)算法來(lái)應(yīng)對(duì)3、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的特征提取中，SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不變特征變換）特征是一種經(jīng)典的方法。假設(shè)我們要對(duì)一組包含不同視角和縮放比例的物體圖像進(jìn)行匹配，SIFT特征的哪個(gè)特性使其在這種情況下表現(xiàn)出色？（）A.對(duì)旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.計(jì)算速度快，效率高C.特征維度低，易于存儲(chǔ)和處理D.對(duì)光照變化不敏感4、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的特征提取是非常關(guān)鍵的步驟。假設(shè)要從一組圖像中提取具有代表性的特征，以下關(guān)于特征提取方法的描述，正確的是：（）A.手工設(shè)計(jì)的特征，如SIFT和HOG，在任何情況下都比深度學(xué)習(xí)自動(dòng)學(xué)習(xí)的特征更有效B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到圖像的多層次特征，具有很強(qiáng)的表達(dá)能力C.特征提取的結(jié)果對(duì)后續(xù)的圖像分類(lèi)和目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)沒(méi)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5、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）中有重要作用。假設(shè)要在VR環(huán)境中實(shí)現(xiàn)真實(shí)感的物體交互，以下哪種技術(shù)可能對(duì)準(zhǔn)確感知物體的位置和姿態(tài)至關(guān)重要？（）A.立體視覺(jué)B.光場(chǎng)成像C.結(jié)構(gòu)光D.運(yùn)動(dòng)捕捉6、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的表情識(shí)別任務(wù)中，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)于表情識(shí)別方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分析面部肌肉的運(yùn)動(dòng)和特征點(diǎn)的變化來(lái)識(shí)別表情B.深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)不同表情的模式和特征，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的表情分類(lèi)C.表情識(shí)別系統(tǒng)需要考慮光照、頭部姿態(tài)和遮擋等因素的影響D.表情識(shí)別可以準(zhǔn)確地識(shí)別出所有細(xì)微和復(fù)雜的表情，不受個(gè)體差異和文化背景的影響7、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8、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，以下哪種方法常用于圖像的顯著目標(biāo)檢測(cè)中的高層語(yǔ)義信息利用？（）A.深度學(xué)習(xí)B.圖模型C.注意力機(jī)制D.以上都是9、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視覺(jué)跟蹤任務(wù)中，目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中可能會(huì)發(fā)生形變、遮擋和光照變化等情況。為了提高跟蹤的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，以下哪種策略可能是有效的？（）A.模型更新機(jī)制B.多特征融合C.抗遮擋處理D.以上都是10、假設(shè)要開(kāi)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11、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12、當(dāng)進(jìn)行圖像的去霧處理時(shí)，假設(shè)要去除圖像中由于霧氣導(dǎo)致的模糊和低對(duì)比度。以下哪種方法可能更有效？（）A.基于物理模型的去霧方法，估計(jì)大氣光和透射率B.對(duì)圖像進(jìn)行簡(jiǎn)單的對(duì)比度增強(qiáng)C.不進(jìn)行去霧處理，保留有霧的效果D.隨機(jī)調(diào)整圖像的亮度和飽和度13、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的目標(biāo)計(jì)數(shù)是估計(jì)圖像或視頻中目標(biāo)的數(shù)量。假設(shè)要在一張人群圖像中準(zhǔn)確計(jì)數(shù)人數(shù)，以下關(guān)于目標(biāo)計(jì)數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于檢測(cè)的計(jì)數(shù)方法通過(guò)檢測(cè)每個(gè)個(gè)體來(lái)實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù)，對(duì)密集場(chǎng)景效果好B.基于回歸的計(jì)數(shù)方法直接預(yù)測(cè)目標(biāo)數(shù)量，計(jì)算速度快但精度較低C.深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制在目標(biāo)計(jì)數(shù)中沒(méi)有作用，不能提高計(jì)數(shù)準(zhǔn)確性D.目標(biāo)計(jì)數(shù)只需要考慮目標(biāo)的外觀特征，不需要考慮圖像的上下文信息14、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)檢測(cè)中，對(duì)于小目標(biāo)的檢測(cè)往往具有較大的挑戰(zhàn)性。為了提高小目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率，以下哪種策略可能是有效的？（）A.多尺度特征融合B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的小目標(biāo)樣本C.使用更高分辨率的輸入圖像D.以上都是15、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16、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，圖像分類(lèi)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們要對(duì)大量的動(dòng)物圖片進(jìn)行分類(lèi)，將其分為貓、狗、鳥(niǎo)等類(lèi)別。以下關(guān)于圖像分類(lèi)方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類(lèi)任務(wù)中表現(xiàn)出色，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征B.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法如支持向量機(jī)（SVM）在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時(shí)，性能通常不如深度學(xué)習(xí)方法C.圖像分類(lèi)只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征，高層語(yǔ)義信息對(duì)分類(lèi)結(jié)果影響不大D.為了提高分類(lèi)準(zhǔn)確率，可以使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作來(lái)擴(kuò)充數(shù)據(jù)集17、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)要識(shí)別不同種類(lèi)的水果。以下關(guān)于應(yīng)對(duì)類(lèi)內(nèi)差異和類(lèi)間相似性的策略，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具區(qū)分性的特征，減少類(lèi)內(nèi)差異和類(lèi)間相似性的影響C.降低模型的復(fù)雜度，避免過(guò)度擬合類(lèi)內(nèi)差異和類(lèi)間相似性D.忽略類(lèi)內(nèi)差異和類(lèi)間相似性，依靠模型的自動(dòng)適應(yīng)能力18、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像去噪任務(wù)中，假設(shè)要去除一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像中的噪聲。以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.中值濾波能夠有效地去除椒鹽噪聲，但會(huì)使圖像變得模糊B.均值濾波在去除噪聲的同時(shí)能夠很好地保留圖像的細(xì)節(jié)信息C.小波變換去噪方法計(jì)算復(fù)雜度高，不適合處理大規(guī)模圖像D.所有的圖像去噪方法都能夠完全恢復(fù)出原始的無(wú)噪圖像19、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，假設(shè)要將兩張拍攝角度和時(shí)間不同的同一物體的圖像進(jìn)行精確對(duì)齊。這兩張圖像可能存在縮放、旋轉(zhuǎn)和平移等差異。以下哪種配準(zhǔn)方法可能更適合處理這種情況？（）A.基于特征點(diǎn)匹配的方法，如SIFT特征B.直接將兩張圖像疊加，不進(jìn)行任何配準(zhǔn)操作C.基于圖像灰度值的配準(zhǔn)方法，計(jì)算灰度差異D.隨機(jī)選擇圖像中的點(diǎn)進(jìn)行匹配20、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在衛(wèi)星遙感圖像分析中的應(yīng)用可以幫助監(jiān)測(cè)地球環(huán)境和資源。假設(shè)要通過(guò)衛(wèi)星圖像分析森林的覆蓋面積變化。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在衛(wèi)星遙感中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)圖像分類(lèi)和分割技術(shù)區(qū)分森林、草地和建筑物等不同地物類(lèi)型B.能夠?qū)Χ鄷r(shí)相的衛(wèi)星圖像進(jìn)行比較，監(jiān)測(cè)森林的生長(zhǎng)和砍伐情況C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在衛(wèi)星遙感中的應(yīng)用不受衛(wèi)星圖像的分辨率和光譜信息的限制D.可以結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）數(shù)據(jù)，進(jìn)行更深入的空間分析和決策支持21、圖像壓縮是為了減少圖像的數(shù)據(jù)量，同時(shí)保持可接受的視覺(jué)質(zhì)量。假設(shè)我們需要在網(wǎng)絡(luò)上傳輸大量的圖像，以下哪種圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)能夠在保證較高壓縮比的同時(shí)，提供較好的圖像質(zhì)量？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP22、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23、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的行人檢測(cè)是智能監(jiān)控系統(tǒng)中的重要任務(wù)。假設(shè)要在一個(gè)擁擠的公共場(chǎng)所中準(zhǔn)確檢測(cè)出行人，同時(shí)要排除其他類(lèi)似物體的干擾。以下哪種行人檢測(cè)方法在這種復(fù)雜環(huán)境下具有更高的檢測(cè)率和較低的誤檢率？（）A.基于HOG特征的行人檢測(cè)B.基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)C.基于運(yùn)動(dòng)信息的行人檢測(cè)D.基于形狀模板的行人檢測(cè)24、圖像檢索是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)重要應(yīng)用。假設(shè)我們要在一個(gè)大型圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對(duì)提高檢索效率有幫助？（）A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度學(xué)習(xí)的特征表示D.基于顏色直方圖的特征表示25、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視頻目標(biāo)跟蹤中，假設(shè)目標(biāo)在視頻中被短暫遮擋。以下關(guān)于處理遮擋情況的方法，哪一項(xiàng)是不太有效的？（）A.利用目標(biāo)在遮擋前的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)其位置B.完全放棄對(duì)被遮擋目標(biāo)的跟蹤，等待其重新出現(xiàn)C.結(jié)合目標(biāo)的外觀特征和運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行跟蹤D.借助周?chē)尘昂推渌嚓P(guān)物體的信息輔助跟蹤26、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像去噪任務(wù)中，去除圖像中的噪聲。假設(shè)要處理一張被噪聲嚴(yán)重污染的天文圖像，以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.均值濾波和中值濾波等傳統(tǒng)方法可以在一定程度上去除噪聲，但可能會(huì)模糊圖像細(xì)節(jié)B.基于小波變換的方法能夠在去除噪聲的同時(shí)較好地保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)C.深度學(xué)習(xí)方法通過(guò)學(xué)習(xí)噪聲和干凈圖像之間的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)有效的去噪D.圖像去噪可以完全恢復(fù)被噪聲破壞的原始圖像信息，沒(méi)有任何損失27、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像去霧任務(wù)中，假設(shè)要去除一張有霧圖像中的霧氣，恢復(fù)清晰的場(chǎng)景。以下關(guān)于圖像去霧方法的描述，正確的是：（）A.基于物理模型的去霧方法需要準(zhǔn)確估計(jì)霧的濃度和傳播參數(shù)，否則效果不佳B.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)霧的特征，但對(duì)濃霧的處理能力有限C.圖像去霧后，顏色和對(duì)比度會(huì)發(fā)生嚴(yán)重失真，影響視覺(jué)效果D.所有的圖像去霧方法都能夠在各種復(fù)雜的霧天條件下取得理想的效果28、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29、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)域準(zhǔn)確分割出來(lái)。以下關(guān)于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的分割方法簡(jiǎn)單高效，適用于所有類(lèi)型的醫(yī)學(xué)圖像分割B.區(qū)域生長(zhǎng)法能夠根據(jù)像素的相似性進(jìn)行分割，但容易受到噪聲的影響C.圖割算法在處理復(fù)雜的圖像結(jié)構(gòu)時(shí)表現(xiàn)不佳，難以得到準(zhǔn)確的分割結(jié)果D.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）在圖像分割中無(wú)法處理不同大小的病變區(qū)域30、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的立體視覺(jué)中，需要通過(guò)兩個(gè)或多個(gè)相機(jī)獲取的圖像來(lái)計(jì)算深度信息。假設(shè)要為一個(gè)自動(dòng)駕駛汽車(chē)構(gòu)建立體視覺(jué)系統(tǒng)，以測(cè)量與前方障礙物的距離，同時(shí)要考慮實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的要求。以下哪種立體匹配算法在這種應(yīng)用場(chǎng)景中表現(xiàn)最優(yōu)？（）A.基于區(qū)域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度學(xué)習(xí)的匹配D.全局優(yōu)化匹配二、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用目標(biāo)檢測(cè)算法，在衛(wèi)星遙感圖像中檢測(cè)森林火災(zāi)區(qū)域。2、（本題5分）在自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)道路標(biāo)志和交通信號(hào)燈。3、（本題5分）運(yùn)用圖像識(shí)別算法，對(duì)不同類(lèi)型的廚房電器圖像進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別。4、（本題5分）運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，對(duì)工廠車(chē)間的工人操作規(guī)范進(jìn)行監(jiān)測(cè)和評(píng)估。5、（本題5分）基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的智能農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)，根據(jù)作物生長(zhǎng)情況精準(zhǔn)控制灌溉量。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題