吉首大学《插画设计A》2021-2022学年第一学期期末试卷

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《插画设计A》2021-2022学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共25个小题，每小题1分，共25分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、在计算机视觉的视频监控系统中，异常事件检测是重要功能之一。假设要在一个仓库的监控视频中检测出异常的人员活动或物品移动。以下哪种异常事件检测方法在处理这种大规模视频数据时能够更有效地发现异常？（）A.基于规则的检测B.基于统计模型的检测C.基于深度学习的检测D.基于人工观察的检测2、计算机视觉中的动作识别是一个具有挑战性的任务。假设要识别一段体育比赛视频中的运动员动作，以下关于特征选择的方法，哪一项是不太可行的？（）A.提取运动员的身体轮廓和关节位置作为特征B.仅使用视频的音频信息来判断运动员的动作C.计算视频帧之间的光流变化作为动作特征D.结合空间和时间维度的特征来描述动作3、在计算机视觉领域中，当需要对监控视频中的行人进行实时检测和跟踪，以实现智能安防系统的功能时，以下哪种方法在处理复杂场景和多目标跟踪方面可能表现更为出色？（）A.基于传统图像处理的方法B.基于深度学习的目标检测算法C.基于特征匹配的跟踪算法D.基于光流法的跟踪算法4、计算机视觉中的图像增强旨在改善图像的质量和视觉效果。假设一张低对比度、有噪声的医学图像需要进行增强处理，以突出病变区域并减少噪声的影响。以下哪种图像增强技术最为适合？（）A.直方图均衡化B.中值滤波C.高斯滤波D.锐化滤波5、在计算机视觉的动作识别任务中，区分不同的人体动作。假设要从一段视频中识别出一个人是在跑步还是走路，以下关于动作识别方法的描述，正确的是：（）A.基于骨架信息的动作识别方法对人体姿态的微小变化不敏感B.只考虑动作的空间特征就能准确识别不同的动作C.融合时空特征和深度学习模型能够提升动作识别的准确率D.动作识别的结果不受视频拍摄角度和背景干扰的影响6、在计算机视觉的图像融合任务中，将多幅图像合成为一幅更完整、更有信息的图像。假设要将一张白天拍摄的风景图像和一张夜晚拍摄的同一地点的图像进行融合，以下关于图像融合方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以基于像素级的融合策略，将两幅图像的像素值进行加权或组合B.特征级融合方法先提取图像的特征，然后进行融合，能够更好地保留图像的语义信息C.图像融合的效果只取决于融合算法的选择，与输入图像的质量和内容无关D.多模态图像融合需要考虑不同图像的特点和互补性，以获得更理想的融合结果7、图像检索是计算机视觉的一个重要应用。假设我们要在一个大型图像数据库中快速找到与给定查询图像相似的图像，以下哪种图像表示方法可能对提高检索效率有帮助？（）A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度学习的特征表示D.基于颜色直方图的特征表示8、当利用计算机视觉进行图像检索任务，例如在海量图像库中查找相似的图像，以下哪种图像表示方法可能对检索效果产生重要影响？（）A.全局特征B.局部特征C.深度学习特征D.以上都是9、计算机视觉中的光流估计是计算图像中像素的运动信息。以下关于光流估计的叙述，不正确的是（）A.光流估计可以用于视频中的运动分析、目标跟踪和动作识别等任务B.基于深度学习的光流估计方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估计只对匀速运动的物体有效，对于复杂的非匀速运动估计不准确D.光流估计的结果可以为后续的计算机视觉任务提供重要的运动线索10、在计算机视觉的图像检索任务中，需要根据用户提供的示例图像从大规模图像数据库中找到相似的图像。假设要构建一个高效的图像搜索引擎，能够快速准确地返回相关图像。以下哪种图像检索方法在处理大规模数据时性能更优？（）A.基于内容的图像检索B.基于文本标注的图像检索C.基于哈希编码的图像检索D.基于深度学习特征的图像检索11、在计算机视觉的人脸识别任务中，假设要在一个大型数据库中快速准确地识别出特定人物的面部。数据库中的人脸图像可能存在表情、光照和姿态的变化。为了提高人脸识别的性能，以下哪种方法是常用且有效的？（）A.提取人脸的全局特征，如整体形状和轮廓B.仅关注人脸的局部特征，如眼睛和嘴巴C.使用多模态数据，结合人脸的纹理和深度信息D.随机选择人脸特征进行匹配12、在计算机视觉的图像风格迁移任务中，假设要将一张照片转换为具有特定艺术风格的图像，以下哪种技术可能对生成逼真的风格效果起到关键作用？（）A.对抗生成网络（GAN）B.自编码器（Autoencoder）C.变分自编码器（VAE）D.玻尔兹曼机（BoltzmannMachine）13、图像分类是计算机视觉的基本任务之一。假设要对大量的动物图像进行分类，将其分为猫、狗、兔子等类别。在进行图像分类时，以下关于特征提取的描述，正确的是：（）A.手工设计的特征，如颜色直方图、纹理特征等，总是比自动学习的特征更有效B.深度学习中的卷积神经网络能够自动学习到具有判别性的图像特征，无需人工干预C.特征提取的好坏对图像分类的结果影响不大，主要取决于分类器的性能D.为了提高分类准确率，应该尽可能多地提取图像的各种特征，而不考虑特征的冗余性14、计算机视觉在自动驾驶领域发挥着重要作用。假设一辆自动驾驶汽车正在道路上行驶，需要识别各种交通标志、车辆和行人。以下关于自动驾驶中计算机视觉的描述，哪一项是不正确的？（）A.计算机视觉可以通过摄像头实时获取道路信息，为车辆的决策和控制提供依据B.它能够准确识别不同光照和天气条件下的交通对象，不受任何干扰C.深度学习算法在自动驾驶的计算机视觉中被广泛应用，用于目标检测和语义分割D.计算机视觉需要与其他传感器（如雷达、激光雷达）的数据融合，以提高感知的可靠性15、计算机视觉中的表情识别用于分析人脸的表情状态。假设要在一个在线教育平台中检测学生的学习状态。以下关于表情识别的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过提取面部肌肉的运动特征来判断表情B.深度学习中的卷积神经网络能够自动学习表情的特征表示C.表情识别能够准确区分细微的表情变化，如困惑和专注D.表情识别不受面部遮挡和光照变化的影响，始终能够准确判断16、计算机视觉中的行人检测是智能监控系统中的重要任务。假设要在一个拥挤的公共场所中准确检测出行人，同时要排除其他类似物体的干扰。以下哪种行人检测方法在这种复杂环境下具有更高的检测率和较低的误检率？（）A.基于HOG特征的行人检测B.基于深度学习的行人检测C.基于运动信息的行人检测D.基于形状模板的行人检测17、当利用计算机视觉进行图像语义分割任务，例如将图像中的不同物体分割出来，以下哪种深度学习架构可能在分割精度和效率方面表现较好？（）A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是18、在计算机视觉的图像修复任务中，假设图像中有大面积的损坏或缺失区域，以下哪种方法可能更依赖于对图像全局结构的理解？（）A.基于纹理合成的方法B.基于扩散的方法C.基于深度学习的方法D.基于样例的方法19、人脸识别是计算机视觉的一个重要应用。假设一个公司使用人脸识别系统进行员工考勤。以下关于人脸识别技术的描述，哪一项是错误的？（）A.它可以通过提取面部特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的形状和位置，来进行身份识别B.能够适应不同的表情、姿态和光照变化，保持较高的识别准确率C.人脸识别系统的安全性极高，不存在被欺骗或误识别的可能性D.深度学习模型在人脸识别中表现出色，大大提高了识别性能20、计算机视觉中的姿态估计是确定物体在三维空间中的位置和方向。假设要估计一个机器人手臂的姿态，以下关于姿态估计方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于视觉的姿态估计可以通过分析物体在图像中的特征点来计算其姿态B.可以结合多个摄像头的图像信息，提高姿态估计的精度和鲁棒性C.姿态估计通常需要先对物体进行建模，然后通过匹配图像和模型来确定姿态D.姿态估计的结果总是非常准确，不受图像噪声、遮挡和物体形状变化的影响21、计算机视觉中的动作识别旨在识别视频中的人物动作。假设我们要对一段包含复杂背景和多人交互的视频进行动作识别，以下哪种特征表示可能对提高识别准确率有帮助？（）A.基于光流的特征B.基于图像直方图的特征C.基于像素值的原始特征D.基于图像边缘的特征22、在计算机视觉的姿态估计任务中，例如估计人体关节的位置和姿态，以下哪种方法可能在精度和实时性之间取得较好的平衡？（）A.基于模型的方法B.基于深度学习的回归方法C.基于深度学习的分类方法D.以上都不是23、在计算机视觉的图像压缩任务中，需要在减少数据量的同时尽量保持图像的质量。假设要对一组高清图像进行压缩，以节省存储空间和传输带宽，同时要求解压后的图像能够满足一定的视觉要求。以下哪种图像压缩算法在这种情况下效果较好？（）A.JPEG压缩算法B.PNG压缩算法C.WebP压缩算法D.BPG压缩算法24、计算机视觉中的场景理解需要从图像中推断出物体之间的关系和场景的语义信息。假设要理解一张室内办公室场景的图像，包括家具的布局、人员的活动等。以下哪种方法在进行场景理解时最为有效？（）A.基于对象检测和分类的方法B.基于图模型的场景表示C.基于深度学习的场景解析D.基于规则推理的方法25、在计算机视觉的图像配准任务中，假设要将两张拍摄角度和时间不同的同一物体的图像进行精确对齐。这两张图像可能存在缩放、旋转和平移等差异。以下哪种配准方法可能更适合处理这种情况？（）A.基于特征点匹配的方法，如SIFT特征B.直接将两张图像叠加，不进行任何配准操作C.基于图像灰度值的配准方法，计算灰度差异D.随机选择图像中的点进行匹配二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）描述计算机视觉在旱灾监测中的应用。2、（本题5分）解释计算机视觉中的字符识别技术。3、（本题5分）简述计算机视觉在自动驾驶中的应用。4、（本题5分）解释计算机视觉中的图像质量评价指标。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析某茶叶品牌的电商详情页设计，观察其如何通过图片、文字和用户评价，全面展示产品特点和优势。2、（本题5分）解读某体育赛事的官方网站设计，分析其在用户体验、赛事信息传达和视觉风格方面的表现。3、（本题5分）以一款手机应用的界面设计为例，分析其视觉风格、交互设计、功能布局如何满足用户需求，提高用户满意度。4、（本题5分）一家餐厅的品牌形象升级，新的设计更加时尚和独特。请研究品牌形象在标