南昌大学《品牌形象专项设计一》2023-2024学年第一学期期末试卷.docVIP

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南昌大学《品牌形象专项设计一》

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、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

2、图像分类是计算机视觉中的常见任务之一。对于图像分类模型的训练，以下说法错误的是（）

A.需要大量有标注的图像数据来学习不同类别的特征

B.卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出色

C.模型的训练过程是不断调整参数以最小化预测误差的过程

D.图像分类模型一旦训练完成，就无法再对新的类别进行学习和分类

3、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要对一个快速运动的物体进行光流估计，同时场景中存在光照变化和噪声干扰。在这种情况下，以下哪种光流计算方法能够提供更准确和稳定的结果？（）

A.Lucas-Kanade方法

B.Horn-Schunck方法

C.Farneback方法

D.DeepFlow方法

4、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

5、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

6、计算机视觉在无人驾驶中的应用至关重要。假设要通过车载摄像头识别道路上的交通标志和标线，以下关于应对复杂环境变化的策略，哪一项是不正确的？（）

A.利用多模态数据融合，如结合摄像头和激光雷达的信息

B.定期更新模型，适应新出现的交通标志和标线

C.只依靠单一摄像头的图像信息，不考虑其他传感器

D.对不同天气和光照条件下的数据进行增强训练

7、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

8、计算机视觉中的图像修复旨在恢复图像中缺失或损坏的部分。假设一张珍贵的老照片有部分区域损坏，需要进行修复以还原其完整的内容。以下哪种图像修复方法在处理这种情况时能够生成更自然和逼真的结果？（）

A.基于扩散的图像修复

B.基于纹理合成的图像修复

C.基于深度学习的图像修复

D.基于样例的图像修复

9、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

10、在计算机视觉的图像检索任务中，假设要从一个大型图像数据库中快速找到与给定图像相似的图像。以下关于图像检索方法的描述，正确的是：（）

A.基于文本