河北科技师范学院《插画设计》2023-2024学年第二学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页河北科技师范学院《插画设计》

2023-2024学年第二学期期末试卷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、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2、对于视频中的目标跟踪任务，假设目标在视频中经历了快速的外观变化和严重的遮挡。以下哪种策略有助于保持跟踪的准确性和稳定性？（）A.结合目标的运动模型和外观模型进行预测B.仅依赖目标的初始外观特征进行跟踪C.当出现遮挡时，停止跟踪并等待目标重新出现D.随机调整跟踪算法的参数3、计算机视觉中的场景理解任务旨在理解图像或视频中的整体场景信息。假设要理解一张城市街道的图片中的场景。以下关于场景理解的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过对物体、人物和环境的分析来理解场景的语义信息B.深度学习中的语义分割技术可以帮助区分场景中的不同区域和物体类别C.场景理解只需要考虑图像中的视觉元素，不需要考虑上下文和先验知识D.可以结合地理信息和时间信息，进一步丰富对场景的理解4、在计算机视觉的图像生成任务中，假设要生成逼真的人脸图像。以下关于生成模型的架构选择，哪一项是需要特别关注的？（）A.选择传统的多层感知机（MLP）架构B.采用生成对抗网络（GAN）架构，通过对抗训练生成高质量图像C.运用卷积神经网络（CNN）架构，但不使用池化层D.构建循环神经网络（RNN）架构，处理图像的序列信息5、在计算机视觉的人脸识别任务中，需要应对姿态、表情和光照等变化。假设要构建一个能够在不同环境下准确识别人脸的系统，以下哪种人脸识别方法在处理这些变化时具有更高的准确性和鲁棒性？（）A.基于特征点的人脸识别B.基于模板匹配的人脸识别C.基于深度学习的人脸识别D.基于几何形状的人脸识别6、在计算机视觉的图像语义分割任务中，假设要处理具有多尺度特征的图像，例如同时包含大物体和小物体的场景。以下关于处理多尺度特征的方法描述，正确的是：（）A.使用单一尺度的特征提取网络可以应对多尺度问题，通过调整网络参数即可B.采用多尺度输入图像，分别进行处理后再融合结果，能够有效解决多尺度问题，但计算量大C.空洞卷积在处理多尺度特征时会引入大量的噪声，降低分割精度D.图像语义分割中多尺度问题无法解决，只能尽量避免处理这类图像7、在计算机视觉中，目标检测是一项重要任务。假设我们要开发一个能够在交通场景中检测车辆的系统。如果图像中的车辆存在多种姿态、大小和光照条件的变化，以下哪种目标检测算法可能更适合应对这种复杂情况？（）A.基于传统特征的检测算法，如HOG特征结合SVM分类器B.基于深度学习的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的检测算法D.基于颜色特征的检测算法8、计算机视觉中的图像超分辨率重建旨在提高图像的分辨率。假设要将一张低分辨率的卫星图像重建为高分辨率图像，以下关于模型训练的挑战，哪一项是最为突出的？（）A.缺乏足够的高分辨率卫星图像数据用于训练B.模型的训练时间过长，难以在短时间内得到结果C.难以评估重建后的图像质量，没有明确的标准D.计算资源需求过大，普通计算机难以承受9、当进行图像的风格迁移任务时，假设要将一张照片的风格转换为著名绘画的风格，同时保留照片的内容结构。以下哪种方法在实现这一目标时可能更有效？（）A.使用基于卷积神经网络的风格迁移算法，如Gatys等人提出的方法B.对图像进行简单的色彩变换和滤镜处理C.随机改变图像的像素值来模拟风格迁移D.只对图像的边缘进行处理，忽略内部区域10、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11、对于视频中的异常检测任务，假设要在一段监控视频中检测出异常事件，如闯入、打斗等。以下哪种方法可能更有助于准确检测异常？（）A.建立正常行为模型，对比检测异常B.只关注视频中的显著运动区域C.随机判断视频中的帧是否异常D.不进行异常检测，直接忽略异常事件12、计算机视觉在体育赛事分析中的应用可以提供更多的数据和见解。假设要分析一场足球比赛中球员的跑动轨迹和动作。以下关于计算机视觉在体育赛事中的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过对视频的分析，自动跟踪球员的位置和运动轨迹B.能够对球员的动作进行分类，如传球、射门和防守C.计算机视觉在体育赛事分析中的结果可以直接作为裁判的判罚依据，无需人工复查D.可以结合多摄像头的信息，获取更全面和准确的比赛数据13、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要分析一段视频中物体的运动速度和方向。以下关于光流计算的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过比较连续帧之间的像素差异来计算光流B.光流计算能够为视频中的目标跟踪和行为分析提供重要信息C.无论视频的帧率和分辨率如何，光流计算都能准确地估计像素运动D.深度学习方法也被应用于光流计算，提高了计算的准确性和效率14、在一个基于计算机视觉的机器人导航系统中，需要根据环境图像来规划机器人的路径。以下哪种视觉导航方法可能更适合复杂动态环境？（）A.基于地图的导航B.基于视觉里程计的导航C.基于深度学习的端到端导航D.以上都是15、在计算机视觉的图像分割任务中，假设要对细胞图像进行精细分割。以下关于模型选择的考虑因素，哪一项是不准确的？（）A.模型对细胞边界的捕捉能力B.模型在小样本数据上的泛化能力C.模型的训练时间和计算资源需求D.模型的知名度和在学术圈的引用次数二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）描述计算机视觉在金融领域的应用。2、（本题5分）简述计算机视觉在智能安防中的应用场景。3、（本题5分）计算机视觉中如何进行社区服务中的人员识别和行为分析？三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）基于深度学习的图像超分辨率重建技术，提高监控图像的清晰度。2、（本题5分）设计一个基于计算机视觉的掌形识别系统。3、（本题5分）使用目标检测技术，从环保监测图像中检测出非法排放的污水口。4、（本题5分）基于计算机视觉的智能仓储管理系统，实现货物的自动识别和定位。5、（本题5分）利用目标检测算法，在气象图像中检测暴雨区域。四、分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）以某品牌的线下活动现场布置为例，分析其在空间规划、色彩搭配、装饰元素等方面如