信陽航空職業(yè)學院《版式與書籍設計》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁信陽航空職業(yè)學院

《版式與書籍設計》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、在目標檢測中，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法的特點是（）A.檢測速度快B.檢測精度高C.適用于小目標檢測D.對遮擋不敏感2、在計算機視覺的視頻分析中，假設要對一段監(jiān)控視頻中的異常行為進行檢測。以下關于特征提取的方法，哪一項是不太適合的？（）A.提取每一幀圖像的顏色、紋理等低級特征B.利用光流信息來捕捉物體的運動特征C.僅分析視頻的音頻信息，忽略圖像內(nèi)容D.結合時空特征，同時考慮空間和時間維度的信息3、在計算機視覺的場景理解任務中，需要理解整個圖像的語義信息。假設要分析一張城市街道的圖像中包含的物體和它們之間的關系，以下關于場景理解方法的描述，正確的是：（）A.單獨對圖像中的每個物體進行識別和分類就能實現(xiàn)場景理解B.忽略圖像中的上下文信息和空間布局對場景理解沒有影響C.利用深度學習中的語義分割和圖模型可以更好地理解場景的結構和語義關系D.場景理解只適用于簡單的室內(nèi)場景，對于復雜的戶外場景無法處理4、計算機視覺中的姿態(tài)估計任務，確定物體在空間中的位置和方向。假設要估計一個機器人手臂的姿態(tài)，以下關于姿態(tài)估計方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何模型的姿態(tài)估計方法在復雜環(huán)境中總是能夠準確估計姿態(tài)B.深度學習中的端到端姿態(tài)估計網(wǎng)絡不需要對物體的結構和運動有先驗了解C.姿態(tài)估計的結果不受相機參數(shù)和拍攝角度的影響D.結合多種傳感器數(shù)據(jù)和深度學習的方法可以提高姿態(tài)估計的精度和魯棒性5、假設要開發(fā)一個能夠對指紋進行識別和認證的計算機視覺系統(tǒng)，以下哪種特征提取和匹配方法可能在指紋識別中具有較高的準確性？（）A.細節(jié)點提取B.方向場提取C.紋理特征提取D.以上都是6、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7、在計算機視覺的圖像增強處理中，目的是改善圖像的質量和可讀性。假設我們要對一張低光照條件下拍攝的圖像進行增強，以下關于圖像增強方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.直方圖均衡化可以通過調(diào)整圖像的灰度分布，增強圖像的對比度B.基于Retinex理論的方法可以分離圖像的光照和反射成分，從而改善圖像的視覺效果C.圖像增強算法可以在不增加噪聲的情況下，顯著提高圖像的亮度和清晰度D.不同的圖像增強方法適用于不同類型的圖像，需要根據(jù)具體情況選擇合適的方法8、在計算機視覺的圖像檢索任務中，根據(jù)用戶提供的圖像或特征在數(shù)據(jù)庫中查找相似的圖像。假設要從一個大型圖像庫中找到與給定圖像相似的圖片，以下關于圖像檢索方法的描述，正確的是：（）A.基于圖像的顏色和紋理特征進行檢索能夠滿足所有的檢索需求B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取的特征在圖像檢索中不如手工設計的特征有效C.考慮圖像的語義信息和高層特征可以提高圖像檢索的準確性和相關性D.圖像檢索的速度和效率不受數(shù)據(jù)庫大小和特征維度的影響9、在一個基于計算機視覺的機器人導航系統(tǒng)中，需要根據(jù)環(huán)境圖像來規(guī)劃機器人的路徑。以下哪種視覺導航方法可能更適合復雜動態(tài)環(huán)境？（）A.基于地圖的導航B.基于視覺里程計的導航C.基于深度學習的端到端導航D.以上都是10、在醫(yī)學圖像分析中，計算機視覺技術有助于疾病的診斷和治療。假設醫(yī)生需要對一組肺部CT圖像進行分析，以檢測是否存在腫瘤。以下關于醫(yī)學圖像分析中的計算機視覺的描述，哪一項是不準確的？（）A.計算機視覺算法可以自動檢測和定位肺部腫瘤，提高診斷的效率和準確性B.能夠對圖像進行增強和預處理，突出病變區(qū)域，便于醫(yī)生觀察和判斷C.由于醫(yī)學圖像的復雜性和個體差異，計算機視覺的結果總是完全準確無誤的D.可以通過大量標注的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)進行訓練，學習正常和異常的圖像特征11、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務中，例如估計人體關節(jié)的位置和姿態(tài)，以下哪種方法可能在精度和實時性之間取得較好的平衡？（）A.基于模型的方法B.基于深度學習的回歸方法C.基于深度學習的分類方法D.以上都不是12、在計算機視覺的目標計數(shù)任務中，統(tǒng)計圖像或視頻中目標的數(shù)量。假設要統(tǒng)計一個果園中蘋果的數(shù)量，以下關于目標計數(shù)方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于圖像分割和對象識別的方法，先分割出每個蘋果，然后進行計數(shù)B.利用深度學習中的回歸模型直接預測蘋果的數(shù)量C.目標計數(shù)不受蘋果的大小、形狀和分布的影響，任何情況下都能準確計數(shù)D.結合多視角圖像或視頻序列可以提高目標計數(shù)的準確性13、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用可以提高生產(chǎn)效率和質量。假設要檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷，以下關于工業(yè)檢測中的計算機視覺技術的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的機器視覺方法在檢測復雜的表面缺陷時比深度學習方法更可靠B.深度學習模型需要大量的有缺陷和無缺陷樣本進行訓練，才能準確檢測出各種缺陷C.工業(yè)檢測中的計算機視覺系統(tǒng)不需要考慮實時性和準確性的平衡D.產(chǎn)品的顏色和材質對表面缺陷檢測的結果沒有影響14、在計算機視覺的場景理解任務中，假設要理解一個室內(nèi)場景的布局和功能，例如判斷是辦公室還是客廳。以下哪種信息對于準確理解場景是至關重要的？（）A.物體的類別和位置B.圖像的顏色分布C.圖像的拍攝角度D.隨機選擇圖像中的部分區(qū)域進行分析15、當利用計算機視覺進行圖像去模糊任務，恢復清晰的圖像，以下哪種先驗知識或約束可能有助于解決這個問題？（）A.自然圖像的梯度稀疏性B.圖像的低頻成分C.圖像的邊緣信息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）簡述計算機視覺中三維重建的原理和方法。2、（本題5分）簡述圖像的多尺度分析方法。3、（本題5分）簡述圖像的角點檢測算法。4、（本題5分）描述計算機視覺在航空故障檢測中的應用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用圖像增強技術，提高夜間監(jiān)控圖像的可視性和清晰度。2、（本題5分）運用圖像分類技術，對不同種類的鼻煙壺進行分類。3、（本題5分）對一批水果圖像進行分類，區(qū)分不同種類的水果。4、（本題5分）設計一個基于計算機視覺的掌紋識別系統(tǒng)。5、（本題5分）使用圖像增強技術，改善低光照條件下拍攝的圖像質量。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）分析某餐廳的品牌形象設計，探討其標志、色彩、裝修風格等如何體現(xiàn)餐廳的特色和定位。2、（本題10分）剖析某藝術展覽的藝術工作坊宣傳海報設計，討論其如何通過視覺