濰坊職業(yè)學院《標識系統(tǒng)設計》2023-2024學年第一學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁濰坊職業(yè)學院《標識系統(tǒng)設計》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、計算機視覺中的圖像超分辨率技術用于提高圖像的分辨率。假設要將一張低分辨率的圖像恢復成高分辨率圖像，以下關于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的圖像超分辨率方法能夠生成清晰逼真的高分辨率圖像B.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）在圖像超分辨率任務中無法發(fā)揮作用C.圖像超分辨率的效果不受原始低分辨率圖像的質量和內(nèi)容的限制D.結合先驗知識和深度學習的方法可以改善圖像超分辨率的效果2、在計算機視覺的圖像檢索任務中，根據(jù)用戶的需求從圖像數(shù)據(jù)庫中查找相關圖像。假設要從一個大型的圖像庫中檢索包含特定物體的圖像，以下關于圖像檢索方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于圖像的內(nèi)容特征，如顏色、形狀和紋理等，進行相似性度量和檢索B.深度學習模型能夠提取更具語義和判別力的特征，提高圖像檢索的準確性C.圖像檢索的結果只取決于圖像的特征表示，與檢索算法的效率無關D.可以結合用戶的反饋和交互，不斷優(yōu)化圖像檢索的結果3、計算機視覺中的行人重識別是指在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人。假設要在一個大型商場的監(jiān)控系統(tǒng)中實現(xiàn)行人重識別，以下關于行人重識別方法的描述，正確的是：（）A.基于顏色和紋理特征的方法對行人的姿態(tài)和光照變化不敏感，識別準確率高B.深度學習中的度量學習方法能夠學習到行人的判別性特征，但容易受到背景干擾C.行人重識別系統(tǒng)只需要關注行人的外觀特征，不需要考慮行人的行為特征D.行人重識別在不同場景和攝像頭視角下的性能始終保持穩(wěn)定，不受影響4、在計算機視覺的醫(yī)學影像分析中，例如對腫瘤的檢測和分割，需要高精度和可靠性。假設我們有一組磁共振成像（MRI）數(shù)據(jù)，以下哪種技術能夠有效地輔助醫(yī)生進行準確的診斷和治療規(guī)劃？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學習的分割網(wǎng)絡，結合多模態(tài)數(shù)據(jù)C.基于聚類和分類的方法D.基于形態(tài)學操作和閾值分割的方法5、圖像分類是計算機視覺的基本任務之一。假設要對大量的動物圖像進行分類，將其分為貓、狗、兔子等類別。在進行圖像分類時，以下關于特征提取的描述，正確的是：（）A.手工設計的特征，如顏色直方圖、紋理特征等，總是比自動學習的特征更有效B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠自動學習到具有判別性的圖像特征，無需人工干預C.特征提取的好壞對圖像分類的結果影響不大，主要取決于分類器的性能D.為了提高分類準確率，應該盡可能多地提取圖像的各種特征，而不考慮特征的冗余性6、人臉識別是計算機視覺的一個重要應用。假設一個公司使用人臉識別系統(tǒng)進行員工考勤。以下關于人臉識別技術的描述，哪一項是錯誤的？（）A.它可以通過提取面部特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的形狀和位置，來進行身份識別B.能夠適應不同的表情、姿態(tài)和光照變化，保持較高的識別準確率C.人臉識別系統(tǒng)的安全性極高，不存在被欺騙或誤識別的可能性D.深度學習模型在人臉識別中表現(xiàn)出色，大大提高了識別性能7、在計算機視覺的圖像風格遷移任務中，將一張圖像的風格應用到另一張圖像上。假設要將一幅油畫的風格遷移到一張照片上，以下關于圖像風格遷移方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征提取和風格轉換的方法能夠實現(xiàn)自然逼真的風格遷移B.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）在風格遷移中無法生成多樣化的風格效果C.圖像的內(nèi)容和風格可以完全獨立地進行處理，互不影響D.考慮圖像的局部和全局特征以及語義信息能夠提升風格遷移的質量8、在進行圖像配準（ImageRegistration）時，即對齊兩幅或多幅圖像，假設我們要將不同時間拍攝的同一地區(qū)的衛(wèi)星圖像進行配準，由于地形變化和拍攝角度的差異，以下哪個因素可能對配準精度產(chǎn)生最大影響？（）A.圖像的分辨率B.選擇的特征點數(shù)量C.圖像的灰度值D.地理坐標信息的準確性9、當進行圖像的顯著性檢測時，假設要從一張復雜的圖像中突出顯示出人們視覺上最關注的區(qū)域，例如在一張風景圖像中突出顯示出一座顯眼的山峰。以下哪種方法在計算圖像的顯著性時可能更準確？（）A.基于頻率域分析的方法，計算圖像的頻譜特征B.基于對比度的方法，比較區(qū)域與周圍的差異C.隨機選擇圖像中的部分區(qū)域作為顯著性區(qū)域D.不進行任何計算，主觀判斷顯著性區(qū)域10、計算機視覺在無人駕駛飛行器（UAV）中的應用可以輔助飛行和導航。假設一架UAV需要依靠視覺信息避開障礙物，以下關于UAV計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠單目視覺就能準確估計障礙物的距離和速度B.視覺信息在UAV飛行中的作用有限，主要依靠其他傳感器如GPSC.多目視覺和深度學習算法的結合可以為UAV提供更準確的環(huán)境感知和障礙物避讓能力D.UAV的飛行速度和姿態(tài)對視覺系統(tǒng)的性能沒有影響11、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(shù)據(jù)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(jīng)驗和專業(yè)知識不再重要12、當利用計算機視覺進行圖像語義分割任務，例如將圖像中的不同物體分割出來，以下哪種深度學習架構可能在分割精度和效率方面表現(xiàn)較好？（）A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是13、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14、計算機視覺在安防監(jiān)控領域有廣泛應用。假設要通過監(jiān)控攝像頭實時檢測人群中的異常行為，以下哪種方法可能需要大量的標注數(shù)據(jù)進行訓練？（）A.基于規(guī)則的方法B.基于深度學習的方法C.基于背景減除的方法D.基于幀差法的方法15、在一個基于計算機視覺的無人駕駛系統(tǒng)中，需要對道路場景進行理解和預測，例如判斷前方是否有行人橫穿馬路。為了實現(xiàn)準確的場景理解和預測，以下哪種技術可能是關鍵？（）A.語義分割B.實例分割C.場景圖生成D.以上都是16、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.圖像的旋轉和平移C.圖像的光照條件D.圖像中的噪聲17、計算機視覺中的醫(yī)學圖像分析具有重要的臨床應用價值。假設要從一組X光片中檢測出病變區(qū)域，同時要區(qū)分不同類型的病變。以下哪種技術和方法在醫(yī)學圖像分析中最為常用和有效？（）A.形態(tài)學操作B.圖像分割與分類C.特征提取與選擇D.以上方法綜合運用18、當處理低光照條件下拍攝的圖像時，為了增強圖像的亮度和對比度，同時減少噪聲，以下哪種圖像處理方法可能更合適？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.簡單地增加圖像的整體亮度值D.不進行任何處理，保留低光照效果19、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設要對一段視頻中的物體運動進行分析，以下關于光流估計的描述，正確的是：（）A.稀疏光流估計只計算圖像中部分特征點的運動，無法反映整體的運動趨勢B.稠密光流估計能夠得到圖像中每個像素的運動向量，但計算復雜度較高C.光流估計的結果不受光照變化和噪聲的影響，具有很高的準確性D.光流估計只能用于分析勻速直線運動的物體，對于復雜的運動模式無法處理20、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的顯著目標檢測中的高層語義信息利用？（）A.深度學習B.圖模型C.注意力機制D.以上都是21、計算機視覺中的視頻目標跟蹤中，假設目標在跟蹤過程中發(fā)生了嚴重的形變。以下關于處理目標形變的方法描述，正確的是：（）A.基于模板匹配的跟蹤方法能夠自適應地處理目標形變，保持跟蹤的準確性B.特征點跟蹤方法對目標形變不敏感，在這種情況下仍然能夠可靠跟蹤C.深度學習中的孿生網(wǎng)絡在目標形變時容易丟失目標，無法繼續(xù)跟蹤D.結合多種特征和模型更新策略可以提高對目標形變的跟蹤魯棒性22、假設要構建一個能夠識別人臉表情的計算機視覺系統(tǒng)，用于情感分析和人機交互?？紤]到表情的細微變化和個體差異，以下哪種模型架構可能更適合處理這種復雜的任務？（）A.多層感知機B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡D.生成對抗網(wǎng)絡23、在計算機視覺的三維重建任務中，假設要從一組不同角度拍攝的二維圖像中重建出物體的三維模型。這些圖像可能存在噪聲和拍攝誤差。為了獲得準確的三維重建結果，以下哪種技術是重要的？（）A.基于立體視覺的方法，通過匹配不同圖像中的對應點B.直接使用二維圖像的平均信息來估計三維形狀C.忽略圖像中的噪聲和誤差，進行簡單的重建D.隨機生成三維模型，然后與二維圖像進行匹配24、在計算機視覺的動作識別任務中，識別視頻中的人物動作。假設要識別一段舞蹈視頻中的動作，以下關于動作識別方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以提取視頻中的時空特征，如光流和運動軌跡，來描述動作B.基于深度學習的方法，如3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，能夠直接處理視頻數(shù)據(jù)，進行動作識別C.動作識別需要考慮動作的速度、幅度和節(jié)奏等特征D.動作識別只適用于簡單的、規(guī)范化的動作，對于復雜的、個性化的動作無法準確識別25、計算機視覺中的目標計數(shù)是估計圖像或視頻中目標的數(shù)量。假設要在一張人群圖像中準確計數(shù)人數(shù)，以下關于目標計數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于檢測的計數(shù)方法通過檢測每個個體來實現(xiàn)計數(shù)，對密集場景效果好B.基于回歸的計數(shù)方法直接預測目標數(shù)量，計算速度快但精度較低C.深度學習中的注意力機制在目標計數(shù)中沒有作用，不能提高計數(shù)準確性D.目標計數(shù)只需要考慮目標的外觀特征，不需要考慮圖像的上下文信息二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明計算機視覺在文化遺產(chǎn)數(shù)字化中的作用。2、（本題5分）計算機視覺中如何進行圖像預處理？3、（本題5分）簡述計算機視覺中三維重建的原理和方法。4、（本題5分）說明計算機視覺在地震監(jiān)測中的作用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以一個家居品牌的線上廣告設計為例，分析其如何運用視覺元素展示家居的舒適、時尚和品牌的生活理念，吸引消費者的購買。2、（本題5分）以一個家居品牌的家居展會展示設計為例，分析其視覺效果、產(chǎn)品展示和空間布局，討論如何吸引觀眾的關注和提高品牌的知名度。3、（本題5分）以特斯拉汽車的電池技術廣告為例，分析其如何通過視覺傳達展現(xiàn)先進的電池技術和續(xù)航能力。討論廣告中的色彩、圖形和文案的作用。4、（本題5分）探討某科技公司的產(chǎn)品發(fā)布會舞臺設計，研究其如何通過燈光、