嘉興南洋職業(yè)技術學院《招貼設計》2023-2024學年第一學期期末試卷

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2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在計算機視覺中，以下哪種技術常用于圖像的超分辨率重建的上采樣方法？（）A.反卷積B.亞像素卷積C.最近鄰插值D.以上都是2、在圖像分類任務中，深度學習模型取得了顯著的成果。假設要對一組包含不同動物的圖像進行分類，以下關于圖像分類模型的描述，正確的是：（）A.模型的層數(shù)越多，分類準確率一定越高B.數(shù)據(jù)增強技術，如旋轉(zhuǎn)、裁剪等，對模型的性能提升沒有幫助C.結(jié)合多種特征提取方法和分類器，可以提高圖像分類的準確性和魯棒性D.圖像分類模型不需要考慮圖像的空間信息，只關注像素值的統(tǒng)計特征3、圖像分割是將圖像細分為不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設我們需要對醫(yī)學圖像中的腫瘤進行精確分割，以輔助醫(yī)生進行診斷和治療。在這種對精度要求很高的應用中，以下哪種圖像分割方法可能更合適？（）A.基于閾值的圖像分割B.基于邊緣檢測的圖像分割C.基于區(qū)域生長的圖像分割D.基于深度學習的語義分割算法，如U-Net4、在圖像配準任務中，需要將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設我們要將一張衛(wèi)星圖像與一張航拍圖像進行配準，以下哪個因素對于配準的準確性影響最大？（）A.圖像的分辨率差異B.圖像的旋轉(zhuǎn)和平移C.圖像的光照條件D.圖像中的噪聲5、計算機視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率和細節(jié)。假設要將一張低分辨率的老照片重建為高分辨率的清晰圖像，同時要保持圖像的自然度和真實性。以下哪種圖像超分辨率重建方法最為適合？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學習的方法D.基于學習字典的方法6、在計算機視覺中，圖像分類是一項重要任務。假設我們要對大量的動物圖片進行分類，將其分為貓、狗、鳥等類別。以下關于圖像分類方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于深度學習的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在圖像分類任務中表現(xiàn)出色，能夠自動學習圖像的特征B.傳統(tǒng)的機器學習方法如支持向量機（SVM）在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時，性能通常不如深度學習方法C.圖像分類只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征，高層語義信息對分類結(jié)果影響不大D.為了提高分類準確率，可以使用數(shù)據(jù)增強技術，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作來擴充數(shù)據(jù)集7、在計算機視覺的視頻壓縮中，為了在保證視覺質(zhì)量的同時減少數(shù)據(jù)量，以下哪種技術可能被廣泛應用？（）A.運動估計和補償B.圖像分割C.特征點檢測D.邊緣檢測8、在計算機視覺的視頻分析中，需要處理連續(xù)的圖像幀。假設要分析一段監(jiān)控視頻中的人員行為，以下關于視頻分析方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.光流法可以用于計算相鄰幀之間的像素運動，從而跟蹤物體的運動軌跡B.可以通過對視頻幀進行分類和檢測，來識別和分析人員的行為模式C.視頻分析需要考慮時間維度上的信息，不僅僅是單個圖像幀的特征D.視頻分析只適用于簡單的場景和行為，對于復雜的多人交互場景無法進行有效的分析9、當進行圖像的去霧處理時，假設要去除圖像中由于霧氣導致的模糊和低對比度。以下哪種方法可能更有效？（）A.基于物理模型的去霧方法，估計大氣光和透射率B.對圖像進行簡單的對比度增強C.不進行去霧處理，保留有霧的效果D.隨機調(diào)整圖像的亮度和飽和度10、物體檢測是計算機視覺中的一項關鍵任務。假設一個智能監(jiān)控系統(tǒng)需要檢測場景中的特定物體，如背包、自行車等。以下關于物體檢測算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于深度學習的物體檢測算法能夠同時檢測多個物體，并給出它們的位置和類別B.可以通過滑動窗口的方法在圖像中搜索可能的物體區(qū)域，然后進行分類判斷C.物體檢測算法需要對大量的標注圖像進行訓練，以學習不同物體的特征D.無論物體的大小、形狀和顏色如何變化，物體檢測算法都能準確檢測到11、在一個基于計算機視覺的工業(yè)質(zhì)量檢測系統(tǒng)中，需要檢測產(chǎn)品表面的微小缺陷，如劃痕、凹坑等。由于缺陷的尺寸較小且形態(tài)多樣，以下哪種圖像處理算法可能對缺陷檢測最為有效？（）A.邊緣檢測算法B.形態(tài)學操作C.閾值分割算法D.霍夫變換12、計算機視覺中的行人重識別是在不同攝像頭拍攝的圖像或視頻中識別出特定的行人。以下關于行人重識別的敘述，不正確的是（）A.行人重識別需要提取具有判別性的行人特征，克服視角、光照和姿態(tài)的變化B.深度學習方法在行人重識別任務中取得了顯著的性能提升C.行人重識別在智能安防、視頻監(jiān)控和人員追蹤等領域有重要的應用D.行人重識別技術已經(jīng)能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上達到100%的準確率13、當進行圖像的光流估計時，假設要計算圖像中像素的運動速度和方向。以下哪種光流估計算法在復雜場景下可能更準確？（）A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.隨機估計光流D.不進行光流估計，忽略像素的運動信息14、當利用計算機視覺技術對醫(yī)學影像（如X光、CT等）進行分析，輔助醫(yī)生進行疾病診斷時，需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有價值的特征。以下哪種特征提取方法在醫(yī)學影像分析中可能具有較高的應用價值？（）A.基于形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.基于深度學習的自動特征學習D.基于顏色的特征提取15、在一個基于計算機視覺的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中，需要對車輛的類型、速度和行駛軌跡進行分析。以下哪種技術在車輛分析方面可能發(fā)揮關鍵作用？（）A.目標檢測和跟蹤B.車牌識別C.軌跡預測D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋計算機視覺中的目標遮擋處理方法。2、（本題5分）描述計算機視覺在建筑行業(yè)的應用。3、（本題5分）簡述圖像的中值濾波的作用。4、（本題5分）計算機視覺中如何進行食品包裝檢測？三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）對演唱會的視頻進行觀眾情緒分析和熱度評估。2、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同種類蜂類的程序。3、（本題5分）基于深度學習，實現(xiàn)對田徑比賽中運動員起跑反應時間的檢測。4、（本題5分）基于深度學習，實現(xiàn)對乒乓球比賽中擦邊球的檢測。5、（本題5分）利用目標檢測算法，在氣象雷達圖像中檢測龍卷風區(qū)域。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）解析某電商平臺的首頁設計，探討其在商品展示、用戶引導、視覺效果方面的優(yōu)點和不足，以及如何進行優(yōu)化。2、（本題10分）分析某瑜伽館的課程表設計