朔州陶瓷職業(yè)技術學院《視覺傳達設計創(chuàng)意思維》2023-2024學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁朔州陶瓷職業(yè)技術學院

《視覺傳達設計創(chuàng)意思維》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、在計算機視覺的應用中，人臉識別技術受到廣泛關注。假設一個人臉識別系統(tǒng)正在進行身份驗證，以下關于人臉識別的描述，正確的是：（）A.只依靠面部的幾何形狀信息就能實現準確的人臉識別B.光照變化和面部表情對人臉識別的準確率沒有影響C.結合深度學習模型和多模態(tài)信息，如紅外圖像，可以提高人臉識別的性能和可靠性D.人臉識別系統(tǒng)不需要考慮數據的隱私和安全問題2、計算機視覺中的圖像配準是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行匹配和對齊。以下關于圖像配準的敘述，不正確的是（）A.圖像配準需要找到圖像之間的對應點或特征，然后進行變換和對齊B.圖像配準在醫(yī)學圖像分析、遙感圖像處理和三維重建等領域有著廣泛的應用C.圖像配準的精度和魯棒性受到圖像質量、噪聲和幾何變形等因素的影響D.圖像配準是一個簡單的過程，不需要復雜的算法和優(yōu)化3、在計算機視覺的人臉識別任務中，假設要實現一個能夠在不同光照和表情下準確識別的系統(tǒng)。以下關于數據預處理的步驟，哪一項是最重要的？（）A.對人臉圖像進行歸一化處理，統(tǒng)一大小和亮度B.對圖像進行銳化處理，增強面部特征C.給圖像添加藝術效果，提高美觀度D.隨機裁剪圖像，增加數據多樣性4、計算機視覺中的醫(yī)學圖像分析對于疾病的診斷和治療具有重要意義。以下關于醫(yī)學圖像分析的描述，不準確的是（）A.可以對X光、CT、MRI等醫(yī)學圖像進行病灶檢測、器官分割和疾病分類B.深度學習技術在醫(yī)學圖像分析中取得了顯著的成果，但也面臨數據標注困難和模型泛化能力不足的問題C.醫(yī)學圖像分析需要遵循嚴格的醫(yī)學標準和倫理規(guī)范，確保結果的準確性和可靠性D.醫(yī)學圖像分析完全依賴于計算機視覺技術，醫(yī)生的經驗和專業(yè)知識不再重要5、在計算機視覺中，圖像去霧是提高有霧圖像質量的技術。以下關于圖像去霧的描述，不準確的是（）A.圖像去霧可以基于物理模型或深度學習方法來實現B.深度學習方法在圖像去霧中能夠有效地恢復圖像的細節(jié)和顏色C.圖像去霧只對輕度有霧的圖像有效，對于濃霧圖像效果不佳D.圖像去霧可以提高圖像的清晰度和可視性，有助于后續(xù)的處理和分析6、假設要構建一個能夠對衛(wèi)星圖像進行地物分類的計算機視覺系統(tǒng)，用于國土資源調查和環(huán)境監(jiān)測。由于衛(wèi)星圖像的分辨率較高且覆蓋范圍廣，以下哪種處理方式可能是必要的？（）A.圖像分塊處理B.多尺度分析C.特征選擇和降維D.以上都是7、計算機視覺是一門研究如何讓計算機從圖像或視頻中獲取信息和理解內容的學科。在計算機視覺的應用中，目標檢測是一項重要任務。以下關于目標檢測的描述，不準確的是（）A.目標檢測能夠準確識別圖像或視頻中特定類別的物體，并確定其位置和大小B.深度學習技術的發(fā)展極大地提高了目標檢測的準確性和效率C.目標檢測只適用于靜態(tài)圖像，對于動態(tài)視頻的處理效果不佳D.目標檢測在自動駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領域有著廣泛的應用8、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用越來越廣泛。假設要檢測電子電路板上的微小缺陷，以下關于圖像采集設備的選擇，哪一項是最為關鍵的？（）A.選擇高分辨率的數碼相機，獲取清晰的圖像B.選用具有大景深的鏡頭，確保整個電路板都清晰成像C.采用高速攝像機，快速采集大量圖像D.選擇價格低廉的圖像采集設備，降低成本9、假設要開發(fā)一個能夠在低光照條件下清晰拍攝并處理圖像的計算機視覺系統(tǒng)，以下哪種圖像增強方法可能有助于改善圖像質量？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.暗通道先驗去霧D.以上都是10、在計算機視覺的圖像配準任務中，假設要將兩張拍攝角度不同的同一物體的圖像進行對齊。以下關于特征匹配的方法，哪一項是不太可靠的？（）A.使用SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）特征進行匹配B.基于像素值的直接比較進行匹配C.利用SURF（SpeededUpRobustFeatures）特征進行匹配D.通過ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）特征進行匹配11、在計算機視覺的圖像去噪任務中，假設要去除一張受到嚴重噪聲污染的圖像中的噪聲。以下關于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.中值濾波能夠有效地去除椒鹽噪聲，但會使圖像變得模糊B.均值濾波在去除噪聲的同時能夠很好地保留圖像的細節(jié)信息C.小波變換去噪方法計算復雜度高，不適合處理大規(guī)模圖像D.所有的圖像去噪方法都能夠完全恢復出原始的無噪圖像12、計算機視覺中的手勢識別用于理解人的手勢動作。假設要在一個智能交互系統(tǒng)中實現實時準確的手勢識別，以下關于手勢識別方法的描述，正確的是：（）A.基于傳感器的手勢識別方法能夠精確獲取手勢的運動信息，但佩戴傳感器不方便B.基于視覺的手勢識別方法不受環(huán)境光照和背景的影響，識別穩(wěn)定性高C.深度學習中的卷積神經網絡在手勢識別中無法處理復雜的手勢變化和遮擋D.手勢識別系統(tǒng)只要能夠識別常見的幾種手勢，就能夠滿足大多數應用需求13、計算機視覺在體育賽事分析中的應用可以提供更多的數據和見解。假設要分析一場足球比賽中球員的跑動軌跡和動作。以下關于計算機視覺在體育賽事中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過對視頻的分析，自動跟蹤球員的位置和運動軌跡B.能夠對球員的動作進行分類，如傳球、射門和防守C.計算機視覺在體育賽事分析中的結果可以直接作為裁判的判罰依據，無需人工復查D.可以結合多攝像頭的信息，獲取更全面和準確的比賽數據14、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務。假設要在一張包含多種物體的圖像中準確檢測出汽車的位置和類別。以下關于目標檢測算法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于特征提取和分類器的方法在復雜場景下檢測效果優(yōu)于深度學習方法B.深度學習中的FasterR-CNN算法通過生成候選區(qū)域和分類回歸，能夠實現高精度的目標檢測C.目標檢測算法只關注物體的外觀特征，不考慮物體之間的空間關系D.所有的目標檢測算法對于小目標的檢測都具有同樣出色的性能15、在計算機視覺的應用于自動駕駛領域，需要實時檢測道路上的交通標志和標線。假設車輛在高速行駛中，以下哪種技術能夠快速準確地檢測到各種交通標志，并且對光照變化和遮擋具有較強的魯棒性？（）A.基于顏色和形狀特征的檢測方法B.基于深度學習的檢測方法，結合多尺度特征C.基于邊緣檢測和形態(tài)學操作的方法D.基于模板匹配和特征點匹配的方法二、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檢測與圖像分類的區(qū)別。2、（本題5分）簡述圖像的顯著性檢測的目的。3、（本題5分）描述計算機視覺在地下管道檢測中的應用。4、（本題5分）簡述圖像的色彩匹配方法。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過計算機視覺，對不同類型的雕塑作品進行分類。2、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同種類貓科動物的計算機視覺系統(tǒng)。3、（本題5分）基于計算機視覺的智能停車場管理系統(tǒng)，實現車輛的自動入場和出場管理。4、（本題5分）通過圖像分割技術，將醫(yī)學圖像中的骨骼和軟組織進行分離。5、（本題5分）設計一個基于計算機視覺的簽名識別系統(tǒng)。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）選取某食品品牌的食品標簽設計，分析其如何運用文字、圖案等元素傳達食品信息和吸引消費