电子科技大学《信息设计》2023-2024学年第一学期期末试卷

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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20个小题，每小题2分，共40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、在计算机视觉的目标计数任务中，统计图像或视频中目标的数量。假设要统计一个果园中苹果的数量，以下关于目标计数方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以基于图像分割和对象识别的方法，先分割出每个苹果，然后进行计数B.利用深度学习中的回归模型直接预测苹果的数量C.目标计数不受苹果的大小、形状和分布的影响，任何情况下都能准确计数D.结合多视角图像或视频序列可以提高目标计数的准确性2、在计算机视觉的应用于自动驾驶领域，需要实时检测道路上的交通标志和标线。假设车辆在高速行驶中，以下哪种技术能够快速准确地检测到各种交通标志，并且对光照变化和遮挡具有较强的鲁棒性？（）A.基于颜色和形状特征的检测方法B.基于深度学习的检测方法，结合多尺度特征C.基于边缘检测和形态学操作的方法D.基于模板匹配和特征点匹配的方法3、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4、计算机视觉在无人驾驶飞行器（UAV）中的应用可以实现自主导航和环境感知。假设一个UAV需要在复杂的环境中飞行并避开障碍物。以下关于计算机视觉在UAV中的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过视觉传感器获取周围环境的信息，包括地形、建筑物和其他障碍物B.能够实时分析图像，计算与障碍物的距离和相对速度，为飞行决策提供依据C.计算机视觉在UAV中的应用完全不需要与其他传感器（如惯性测量单元）的数据融合D.可以利用深度学习算法进行端到端的飞行控制，实现自主飞行5、计算机视觉中的深度估计是确定场景中物体距离相机的远近。假设要为机器人导航提供深度信息，以下关于深度估计方法的精度要求，哪一项是最为关键的？（）A.能够区分不同物体的大致距离范围即可B.提供精确到毫米级别的深度信息，确保机器人安全导航C.深度估计的精度对机器人导航影响不大，可以忽略D.精度要求取决于机器人的运动速度，速度越快要求精度越低6、计算机视觉在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中有重要作用。假设要在VR环境中实现真实感的物体交互，以下哪种技术可能对准确感知物体的位置和姿态至关重要？（）A.立体视觉B.光场成像C.结构光D.运动捕捉7、计算机视觉在体育赛事分析中的应用可以提供更深入的比赛洞察。假设要分析一场足球比赛中球员的跑位和传球模式，以下关于体育赛事计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.仅依靠球员的位置信息就能全面分析比赛中的战术和策略B.球员的速度和加速度等动态信息对比赛分析的价值不大C.结合深度学习和轨迹分析技术可以更有效地挖掘比赛中的关键模式和趋势D.比赛场地的光照和摄像机视角对计算机视觉分析的结果没有影响8、在计算机视觉中，视频摘要生成是从长视频中提取关键内容并生成简洁的摘要。以下关于视频摘要生成的叙述，不正确的是（）A.视频摘要生成可以基于关键帧提取、内容分析和故事线构建等方法B.深度学习方法能够学习视频的语义信息，生成更有代表性的摘要C.视频摘要生成在视频浏览、检索和存储等方面具有实用价值D.视频摘要生成能够完全准确地反映视频的所有重要内容，没有任何信息丢失9、计算机视觉中的姿态估计任务是估计人体或物体在三维空间中的姿态。假设要估计一个人体模特的姿态。以下关于姿态估计的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过关键点检测和关节角度计算来估计人体姿态B.深度学习中的卷积神经网络可以直接预测人体姿态的参数C.姿态估计在虚拟现实和增强现实等应用中具有重要作用D.姿态估计的结果总是非常准确，不受人体遮挡和复杂动作的影响10、计算机视觉在自动驾驶领域有重要应用。假设要开发一个能够识别道路标志的系统，以下关于应对不同光照条件的策略，哪一项是最为有效的？（）A.使用固定的阈值对图像进行二值化处理B.采用自适应的图像增强算法，根据光照情况调整图像C.忽略光照变化，依靠模型的泛化能力D.只在特定的光照条件下收集训练数据11、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12、在计算机视觉的场景理解任务中，假设要理解一个室内场景的布局和功能，例如判断是办公室还是客厅。以下哪种信息对于准确理解场景是至关重要的？（）A.物体的类别和位置B.图像的颜色分布C.图像的拍摄角度D.随机选择图像中的部分区域进行分析13、在计算机视觉的目标跟踪任务中，目标可能会被遮挡、变形或快速移动。假设要跟踪一个在人群中快速移动的人物，以下哪种跟踪算法可能更适合应对这种复杂情况？（）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.基于均值漂移的跟踪算法D.基于模板匹配的跟踪算法14、在计算机视觉的图像分割任务中，需要将图像中的不同物体或区域准确地划分出来。假设要对一张包含多个水果的图像进行精确分割，每个水果的边界可能不清晰，且存在部分重叠和阴影。以下哪种图像分割算法在处理这种具有挑战性的情况时表现更为出色？（）A.基于阈值的分割B.基于区域的分割C.基于边缘检测的分割D.基于深度学习的语义分割15、当进行图像的目标计数任务时，假设要统计一张图像中某种物体的数量，例如统计羊群中的羊的数量。以下哪种方法可能更准确地完成计数任务？（）A.基于深度学习的目标计数模型B.手动逐个计数C.估计图像中物体的平均大小，然后计算总面积来推算数量D.随机猜测物体的数量16、在医学图像分析中，计算机视觉技术有助于疾病的诊断和治疗。假设医生需要对一组肺部CT图像进行分析，以检测是否存在肿瘤。以下关于医学图像分析中的计算机视觉的描述，哪一项是不准确的？（）A.计算机视觉算法可以自动检测和定位肺部肿瘤，提高诊断的效率和准确性B.能够对图像进行增强和预处理，突出病变区域，便于医生观察和判断C.由于医学图像的复杂性和个体差异，计算机视觉的结果总是完全准确无误的D.可以通过大量标注的医学图像数据进行训练，学习正常和异常的图像特征17、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18、在计算机视觉的图像特征提取中，假设要提取对光照、旋转和缩放具有不变性的特征。以下关于特征提取方法的描述，正确的是：（）A.SIFT特征具有良好的不变性，但计算复杂度高，实时性差B.HOG特征对光照变化适应性强，但对旋转和缩放较敏感C.LBP特征能够快速提取，但特征表达能力有限D.没有一种特征提取方法能够同时满足对光照、旋转和缩放的不变性要求19、当处理低光照条件下拍摄的图像时，为了增强图像的亮度和对比度，同时减少噪声，以下哪种图像处理方法可能更合适？（）A.直方图均衡化B.伽马校正C.简单地增加图像的整体亮度值D.不进行任何处理，保留低光照效果20、在计算机视觉的视频压缩中，为了在保证视觉质量的同时减少数据量，以下哪种技术可能被广泛应用？（）A.运动估计和补偿B.图像分割C.特征点检测D.边缘检测二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释计算机视觉中的强化学习在机器人视觉中的应用。2、（本题5分）解释计算机视觉在车载导航中的作用。3、（本题5分）说明计算机视觉在交通监控中的作用。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析某珠宝定制品牌的宣传海报和店面设计，研究如何通过高端的视觉形象和个性化服务吸引客户。2、（本题5分）一家新兴的电商平台为了提升品牌知名度，设计了一套全新的APP界面。该界面以简洁的布局、清新的色彩和直观的图标为主要特色。请分析这套界面设计在用户体验、信息传达效率、视觉吸引力方面的表现，以及对于平台业务增长可能产生的影响。3、（本题5分）研究某金融机构的年报设计，剖析其如何通过数据可视化、图表设计和文字排版，清晰呈现财务信息和业务发展情况。4、（本题5分）探讨某银行的信用卡设计，研究其如何在卡面设计、安全标识、个性化选项