重庆第二师范学院《排版设计》2021-2022学年第一学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页重庆第二师范学院

《排版设计》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一、单选题（本大题共15个小题，每小题2分，共30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、目标检测是计算机视觉中的常见任务，例如在监控视频中检测行人或车辆。假设我们要开发一个目标检测系统，以下关于目标检测算法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于区域建议的方法，如R-CNN系列算法，通过生成候选区域并对其进行分类和定位来实现目标检测B.一阶段目标检测算法，如YOLO和SSD，直接在图像上进行目标的分类和定位，速度相对较快C.目标检测算法的性能通常用准确率、召回率和平均精度均值（mAP）等指标来评估D.目标检测算法的精度和速度是相互独立的，提高精度不会影响速度，反之亦然2、在计算机视觉的目标跟踪任务中，需要在视频序列中持续跟踪特定的目标。假设我们要跟踪一个在人群中快速移动的人物，以下哪种目标跟踪算法能够更好地处理目标的外观变化和遮挡情况？（）A.基于卡尔曼滤波的跟踪算法B.基于粒子滤波的跟踪算法C.基于深度学习的跟踪算法，如Siamese网络D.基于均值漂移的跟踪算法3、计算机视觉在自动驾驶领域有重要应用。假设车辆需要根据摄像头采集的图像来识别道路上的交通标志，并且要在不同天气和光照条件下都能准确识别。以下哪种方法可能有助于提高交通标志识别的鲁棒性？（）A.使用多个不同类型的摄像头获取图像B.仅依赖颜色特征进行识别C.采用简单的线性分类器进行标志分类D.减少训练数据中的交通标志种类4、计算机视觉中的人脸检测和识别是热门研究方向。假设要在一个大规模的人脸数据库中进行快速准确的人脸识别，以下哪种特征提取方法可能更具优势？（）A.基于几何特征的方法B.基于局部二值模式（LBP）的方法C.基于深度学习的方法D.基于主成分分析（PCA）的方法5、在计算机视觉中，深度估计是确定场景中物体距离相机的距离。以下关于深度估计的说法，错误的是（）A.可以通过立体视觉、结构光或飞行时间等技术来获取深度信息B.深度学习方法在单目深度估计中取得了显著进展C.深度估计对于三维重建、虚拟现实和增强现实等应用具有重要意义D.深度估计的结果总是非常精确，不需要进行后处理和优化6、计算机视觉在农业领域的应用可以帮助实现精准农业。假设一个农场需要通过计算机视觉监测农作物的生长状况。以下关于计算机视觉在农业中的描述，哪一项是错误的？（）A.可以检测农作物的病虫害，及时采取防治措施B.能够评估农作物的生长阶段和成熟度，指导收获时间C.计算机视觉在农业中的应用完全不受天气和光照条件的影响D.可以通过无人机搭载摄像头进行大面积的农田监测7、在计算机视觉的行人检测任务中，假设要在一个拥挤的街道场景中准确检测出行人，场景中存在光照变化、人群遮挡和复杂背景。以下哪种特征表示方法在这种情况下可能更具鲁棒性？（）A.基于形状的特征，如行人的轮廓B.基于颜色的特征，如行人衣服的颜色C.基于深度学习的特征，通过卷积神经网络自动学习D.不提取任何特征，直接对原始图像进行检测8、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9、计算机视觉中的光流估计用于计算图像中像素的运动信息。假设要对一段视频中的物体运动进行分析，以下关于光流估计的描述，正确的是：（）A.稀疏光流估计只计算图像中部分特征点的运动，无法反映整体的运动趋势B.稠密光流估计能够得到图像中每个像素的运动向量，但计算复杂度较高C.光流估计的结果不受光照变化和噪声的影响，具有很高的准确性D.光流估计只能用于分析匀速直线运动的物体，对于复杂的运动模式无法处理10、在计算机视觉的全景图像拼接任务中，假设要将多张拍摄的局部图像拼接成一幅完整的全景图。以下关于图像匹配和融合的步骤，哪一项是容易出错的？（）A.准确找到相邻图像之间的特征点进行匹配B.对匹配后的图像进行几何校正和投影变换C.直接将图像拼接在一起，不进行任何过渡处理D.采用合适的融合算法，消除拼接处的明显痕迹11、计算机视觉在医疗手术中的应用可以为医生提供辅助和支持。假设在一个微创手术中，计算机视觉用于引导手术器械。以下关于计算机视觉在医疗手术中的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过实时图像分析，为医生提供器械与组织的相对位置和姿态信息B.能够对手术区域进行精准的分割和标注，帮助医生识别关键结构C.计算机视觉在医疗手术中的应用已经非常成熟，不存在任何风险和误差D.可以与机器人手术系统结合，实现更精确和稳定的手术操作12、在计算机视觉的无人驾驶领域，环境感知是关键环节。假设要让无人驾驶汽车准确感知周围的道路状况、车辆和行人，同时要应对恶劣天气和复杂交通场景。以下哪种环境感知技术在这种高要求的应用中发挥着重要作用？（）A.激光雷达感知B.摄像头视觉感知C.毫米波雷达感知D.以上技术融合感知13、计算机视觉中的图像风格迁移是一项有趣的任务。假设要将一幅油画的风格应用到一张照片上，以下关于模型训练的要点，哪一项是不正确的？（）A.学习油画和照片的特征表示，找到风格和内容的分离方式B.只关注风格的迁移，不考虑照片原始内容的保留C.采用对抗训练，使生成的图像在风格和内容上达到平衡D.调整模型参数，控制风格迁移的强度和效果14、在计算机视觉中，以下哪种方法常用于图像的语义分割中的多尺度特征融合？（）A.特征金字塔B.空洞卷积C.注意力机制D.以上都是15、在计算机视觉的人物姿态估计任务中，需要确定图像中人物的关节位置和姿态。假设要开发一个用于健身应用的姿态估计系统，以下关于模型训练数据的获取，哪一项是比较困难的？（）A.从公开的数据集获取大量的人物姿态图像B.自己拍摄不同人群在各种健身动作下的图像C.利用合成数据生成多样化的人物姿态样本D.从社交媒体上收集用户分享的健身照片二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）说明计算机视觉在海浪监测中的应用。2、（本题5分）解释计算机视觉在能源领域中的设备监测和故障诊断。3、（本题5分）解释计算机视觉在刑侦中的应用。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）设计一个系统，利用计算机视觉检测工厂生产线上的产品缺陷。2、（本题5分）在安防领域，利用计算机视觉检测异常行为和入侵事件。3、（本题5分）使用目标检测技术，从地质勘探图像中检测出潜在的矿产资源开采区域。4、（本题5分）运用深度学习模型，对古代书画作品的修复方案进行评估和建议。5、（本题5分）设计一个系统，利用计算机视觉检测商场电梯的运行安全。四、分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题