漯河医学高等专科学校《设计素描》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《设计素描》2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共30个小题，每小题1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、视频分析是计算机视觉的一个重要领域。假设要对一段监控视频中的行为进行分析和理解，以下关于视频分析方法的描述，正确的是：（）A.直接将视频中的每一帧图像作为独立的图像进行处理，就能准确分析视频中的行为B.考虑视频的时序信息和帧间的相关性对于理解复杂的行为非常重要C.视频分析只适用于简单的动作识别，对于复杂的多人物交互行为无法处理D.视频的分辨率和帧率对视频分析的结果没有影响2、在计算机视觉的姿态估计任务中，需要确定物体在三维空间中的方向和位置。假设我们要估计一个机器人手臂的姿态，以下哪种技术通常被用于获取准确的姿态信息？（）A.基于视觉标记的姿态估计B.基于深度学习的姿态估计C.基于几何约束的姿态估计D.基于惯性测量单元（IMU）的姿态估计3、计算机视觉在工业检测中的应用越来越广泛。假设要检测电子电路板上的微小缺陷，以下哪种图像采集设备可能提供更高的分辨率和精度？（）A.普通数码相机B.工业线阵相机C.手机摄像头D.监控摄像头4、假设要开发一个能够在低光照条件下清晰拍摄并处理图像的计算机视觉系统，以下哪种图像增强方法可能有助于改善图像质量？（）A.直方图均衡化B.伽马校正C.暗通道先验去雾D.以上都是5、在计算机视觉的图像去噪任务中，去除图像中的噪声。假设要处理一张被噪声严重污染的天文图像，以下关于图像去噪方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.均值滤波和中值滤波等传统方法可以在一定程度上去除噪声，但可能会模糊图像细节B.基于小波变换的方法能够在去除噪声的同时较好地保留图像的边缘和细节C.深度学习方法通过学习噪声和干净图像之间的映射关系，实现有效的去噪D.图像去噪可以完全恢复被噪声破坏的原始图像信息，没有任何损失6、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7、计算机视觉在文物保护和数字化中的应用可以帮助记录和分析文物信息。假设要对一件古老的雕塑进行三维数字化和表面纹理分析，以下关于文物保护计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.传统的摄影测量方法在文物数字化中比基于深度学习的方法更精确B.文物的复杂形状和表面材质对数字化和分析过程没有挑战C.结合多种成像技术和计算机视觉算法能够更全面地获取文物的信息D.文物保护中的计算机视觉应用不需要考虑对文物的非接触性和无损性要求8、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9、在计算机视觉的三维重建任务中，我们需要从多幅二维图像中恢复物体的三维结构。假设我们只有少量的、视角有限的图像，以下哪种重建方法可能面临较大挑战？（）A.基于立体视觉的重建方法B.基于运动恢复结构（StructurefromMotion）的方法C.利用激光扫描数据进行重建D.基于模型拟合的重建方法10、在进行计算机视觉的三维重建时，需要从多个视角的图像中恢复物体的三维形状和结构。假设要对一个复杂的古建筑进行三维重建，图像采集存在视角偏差和部分遮挡。以下哪种三维重建方法在处理这种不完整和有噪声的数据时效果较好？（）A.基于立体视觉的重建B.基于运动恢复结构（SfM）的重建C.基于激光扫描的重建D.基于深度学习的重建11、在三维计算机视觉中，重建物体的三维形状是一个重要任务。假设要从多视角的图像中重建一个建筑物的三维模型，以下关于三维重建方法的描述，正确的是：（）A.基于立体视觉的方法能够直接从两张图像中准确重建出物体的三维形状B.结构光方法在室外环境中比在室内环境中更适用C.多视图几何和深度学习相结合的方法可以提高三维重建的精度和完整性D.三维重建的结果不受图像拍摄角度和距离的影响12、在计算机视觉中，目标检测是一项重要任务。假设要在一张包含多种物体的图像中准确检测出汽车的位置和类别。以下关于目标检测算法的描述，正确的是：（）A.传统的基于特征提取和分类器的方法在复杂场景下检测效果优于深度学习方法B.深度学习中的FasterR-CNN算法通过生成候选区域和分类回归，能够实现高精度的目标检测C.目标检测算法只关注物体的外观特征，不考虑物体之间的空间关系D.所有的目标检测算法对于小目标的检测都具有同样出色的性能13、在计算机视觉中，三维重建是从二维图像恢复物体的三维结构。以下关于三维重建的叙述，不正确的是（）A.可以通过多视图几何、结构光或深度学习方法进行三维重建B.三维重建在虚拟现实、文物保护和工业设计等领域有着广泛的应用C.三维重建的结果总是精确无误的，能够完全还原物体的真实三维结构D.噪声、遮挡和图像质量等因素会对三维重建的结果产生影响14、在一个基于计算机视觉的无人驾驶系统中，需要对道路场景进行理解和预测，例如判断前方是否有行人横穿马路。为了实现准确的场景理解和预测，以下哪种技术可能是关键？（）A.语义分割B.实例分割C.场景图生成D.以上都是15、计算机视觉中的特征提取是非常关键的一步。以下关于特征提取方法的描述，不准确的是（）A.传统的特征提取方法如SIFT（尺度不变特征变换）和HOG（方向梯度直方图）在特定场景下仍然有效B.深度学习中的自动特征提取能够学习到更具代表性和鲁棒性的特征C.特征提取的好坏直接影响后续的图像分类、目标检测等任务的性能D.特征提取只关注图像的局部信息，而忽略了全局信息16、计算机视觉中的纹理分析用于描述图像中重复出现的模式和结构。假设要对一块布料的纹理进行分析，以判断其材质和质量，同时布料可能存在褶皱和变形。以下哪种纹理分析方法在处理这种复杂情况时更为准确？（）A.统计纹理分析B.结构纹理分析C.基于模型的纹理分析D.基于深度学习的纹理分析17、在计算机视觉的视频目标跟踪中，假设目标在视频中被短暂遮挡。以下关于处理遮挡情况的方法，哪一项是不太有效的？（）A.利用目标在遮挡前的运动轨迹预测其位置B.完全放弃对被遮挡目标的跟踪，等待其重新出现C.结合目标的外观特征和运动信息进行跟踪D.借助周围背景和其他相关物体的信息辅助跟踪18、在计算机视觉的图像配准任务中，假设要将两张拍摄角度不同的同一物体的图像进行对齐。以下关于特征匹配的方法，哪一项是不太可靠的？（）A.使用SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）特征进行匹配B.基于像素值的直接比较进行匹配C.利用SURF（SpeededUpRobustFeatures）特征进行匹配D.通过ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）特征进行匹配19、在计算机视觉的三维重建中，从多幅二维图像恢复物体的三维结构。假设要对一个古建筑进行三维重建，以下关于三维重建方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于立体视觉的方法通过匹配不同视角下的图像特征点来计算深度信息，实现三维重建B.运动恢复结构（SfM）算法可以从一系列无序的图像中重建场景的三维结构C.激光扫描技术能够直接获取物体表面的三维点云数据，是一种高精度的三维重建方法D.三维重建的结果只取决于输入的图像质量，与重建算法的选择无关20、在计算机视觉的图像压缩任务中，假设要在保证一定图像质量的前提下，尽可能减少图像的数据量。以下哪种图像压缩方法可能更有效？（）A.基于离散余弦变换（DCT）的压缩算法，如JPEGB.无损压缩方法，如PNGC.不进行任何压缩，直接存储原始图像D.随机删除图像中的部分像素21、在计算机视觉中，图像生成是创建新的图像内容。以下关于图像生成的说法，错误的是（）A.可以通过生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等模型进行图像生成B.图像生成可以用于艺术创作、数据增强和虚拟场景构建等任务C.生成的图像质量和真实性在不断提高，但仍然存在一些缺陷和不完美之处D.图像生成可以完全根据用户的任意想象生成任何内容，不受任何限制22、在计算机视觉的视觉跟踪与监控应用中，需要对特定目标进行持续的跟踪和监测。假设要对一个在大型商场中移动的可疑人员进行跟踪，同时要应对人群遮挡和环境变化。以下哪种视觉跟踪与监控技术在这种情况下能够提供更可靠的跟踪结果？（）A.多目标跟踪算法B.基于深度学习的单目标跟踪C.基于粒子滤波的跟踪D.基于特征匹配的跟踪23、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24、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25、在计算机视觉的视觉跟踪与定位任务中，实时跟踪物体并确定其在空间中的位置。假设要在一个室内环境中跟踪一个移动的机器人并确定其位置，以下关于视觉跟踪与定位方法的描述，正确的是：（）A.基于标志物的跟踪与定位方法在标志物被遮挡时仍能准确工作B.视觉里程计方法能够独立实现高精度的长期跟踪与定位C.同时使用多个相机进行观测不能提高跟踪与定位的性能D.环境的光照变化和动态障碍物对视觉跟踪与定位的结果影响较小26、计算机视觉中的视频压缩是为了减少视频数据的存储空间和传输带宽。假设要对一段高清视频进行压缩，同时保持较好的视觉质量。以下关于视频压缩方法的描述，正确的是：（）A.帧内压缩通过去除图像内部的冗余信息实现压缩，对图像质量影响较小B.帧间压缩利用相邻帧之间的相似性进行压缩，但会引入明显的失真C.运动估计在帧间压缩中不重要，对压缩效率提升作用不大D.视频压缩的码率越低，压缩效果越好，视觉质量也越高27、视频分析是计算机视觉的一个重要领域。假设我们要分析一段监控视频，以检测异常行为，如打架、盗窃等。对于这种实时性要求较高的视频分析任务，以下哪种方法更适合用于快速处理和检测？（）A.对每一帧图像单独进行分析B.基于光流的方法跟踪对象运动C.利用深度学习模型直接对视频进行分析D.采用传统的图像处理方法，如背景减除28、在计算机视觉的遥感图像分析中，假设要从卫星遥感图像中提取土地利用信息，以下哪种技术可能对区分不同类型的土地覆盖有帮助？（）A.高光谱分析B.纹理分析C.形状分析D.以上都有可能29、计算机视觉中的目标计数任务，例如统计图像中物体的数量。假设要计算一张果园图片中苹果的数量，以下关于目标计数方法的描述，正确的是：（）A.基于传统的图像分割和对象识别方法可以准确快速地完成目标计数B.深度学习中的回归模型不适合用于目标计数任务C.目标的大小、形状和分布对计数结果没有影响D.结合深度学习的密度估计方法能够有效地实现目标计数30、在计算机视觉的立体视觉任务中，通过两个或多个相机获取的图像来计算深度信息。以下哪种立体匹配算法在精度和效率方面可能表现较好？（）A.基于区域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度学习的匹配算法D.以上都是二、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用目标跟踪算法，对足球比赛中的足球进行实时跟踪。2、（本题5分）运用深度学习模型，对古代书法作品的作者和流派进行鉴定。3、（本题5分）使用目标跟踪算法，跟踪马戏表演中动物的表演动作。4、（本题5分）设计一个系统，利用计算机视觉检测商场内的火灾隐患。5、（本题5分）运用计算机视觉技术，对飞机发