遼寧對外經(jīng)貿(mào)學院《書籍裝幀與樣本制作》2023-2024學年第一學期期末試卷

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《書籍裝幀與樣本制作》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一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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，圖像增強技術(shù)用于改善圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像增強的描述，不正確的是（）A.圖像增強可以包括對比度增強、銳化、去噪等操作B.圖像增強的目的是使圖像更適合人類視覺觀察或后續(xù)的處理任務(wù)C.過度的圖像增強可能會導致圖像失真或引入噪聲D.圖像增強只對低質(zhì)量的圖像有效果，對于高質(zhì)量的圖像沒有必要進行增強2、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務(wù)。假設(shè)要在一張包含眾多物體的復(fù)雜圖像中準確檢測出不同類型的車輛，例如轎車、卡車和摩托車。圖像中的車輛可能具有不同的顏色、大小和姿態(tài)，而且背景也較為復(fù)雜。為了實現(xiàn)高精度的車輛檢測，以下哪種方法通常被認為是最有效的？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)，如邊緣檢測和形態(tài)學操作B.使用基于深度學習的目標檢測算法，如FasterR-CNNC.采用簡單的模板匹配方法，根據(jù)預(yù)先定義的車輛模板進行匹配D.對圖像進行全局特征提取，然后基于這些特征進行分類3、在計算機視覺的特征提取中，SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不變特征變換）特征是一種經(jīng)典的方法。假設(shè)我們要對一組包含不同視角和縮放比例的物體圖像進行匹配，SIFT特征的哪個特性使其在這種情況下表現(xiàn)出色？（）A.對旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.計算速度快，效率高C.特征維度低，易于存儲和處理D.對光照變化不敏感4、在計算機視覺的圖像分割任務(wù)中，需要將圖像中的不同物體或區(qū)域準確地劃分出來。假設(shè)要對一張包含多個水果的圖像進行精確分割，每個水果的邊界可能不清晰，且存在部分重疊和陰影。以下哪種圖像分割算法在處理這種具有挑戰(zhàn)性的情況時表現(xiàn)更為出色？（）A.基于閾值的分割B.基于區(qū)域的分割C.基于邊緣檢測的分割D.基于深度學習的語義分割5、在計算機視覺的圖像去噪任務(wù)中，假設(shè)要去除一張受到嚴重噪聲污染的圖像中的噪聲。以下關(guān)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(fù)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(fù)出原始的無噪圖像6、在計算機視覺的目標識別任務(wù)中，假設(shè)要識別不同種類的水果。以下關(guān)于應(yīng)對類內(nèi)差異和類間相似性的策略，哪一項是不正確的？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性，包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具區(qū)分性的特征，減少類內(nèi)差異和類間相似性的影響C.降低模型的復(fù)雜度，避免過度擬合類內(nèi)差異和類間相似性D.忽略類內(nèi)差異和類間相似性，依靠模型的自動適應(yīng)能力7、當利用計算機視覺進行圖像超分辨率重建任務(wù)，將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像，以下哪種深度學習模型可能在重建效果上表現(xiàn)出色？（）A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是8、計算機視覺中的人臉檢測和識別是熱門研究方向。假設(shè)要在一個大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫中進行快速準確的人臉識別，以下哪種特征提取方法可能更具優(yōu)勢？（）A.基于幾何特征的方法B.基于局部二值模式（LBP）的方法C.基于深度學習的方法D.基于主成分分析（PCA）的方法9、在計算機視覺的場景理解任務(wù)中，需要對整個圖像場景進行分析和解釋。假設(shè)我們有一張城市街道的圖像，要理解其中的道路、建筑物、車輛和行人之間的關(guān)系。以下哪種方法能夠提供更全面和深入的場景理解？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于語義分割和圖模型的方法C.基于深度學習的場景解析網(wǎng)絡(luò)D.基于特征匹配和聚類的方法10、在計算機視覺的三維重建任務(wù)中，我們需要從多幅二維圖像中恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們只有少量的、視角有限的圖像，以下哪種重建方法可能面臨較大挑戰(zhàn)？（）A.基于立體視覺的重建方法B.基于運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)（StructurefromMotion）的方法C.利用激光掃描數(shù)據(jù)進行重建D.基于模型擬合的重建方法11、在計算機視覺的自動駕駛應(yīng)用中，車輛需要準確識別道路標志、交通信號燈和其他車輛的狀態(tài)。對于實時性和準確性要求極高的場景，以下哪種傳感器融合技術(shù)能夠為車輛提供更全面和可靠的環(huán)境感知？（）A.攝像頭與激光雷達的融合B.毫米波雷達與超聲波傳感器的融合C.多種攝像頭的融合D.以上都是12、圖像分割是將圖像細分為不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設(shè)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(yīng)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-Net13、計算機視覺中的語義理解旨在理解圖像或視頻中的高層語義信息。以下關(guān)于語義理解的說法，不正確的是（）A.語義理解需要將圖像中的物體、場景和事件等與先驗知識進行關(guān)聯(lián)和解釋B.知識圖譜可以為語義理解提供豐富的語義信息和關(guān)系C.語義理解在圖像描述生成、問答系統(tǒng)等任務(wù)中發(fā)揮著重要作用D.語義理解已經(jīng)達到了非常完美的程度，能夠準確理解任何復(fù)雜的圖像或視頻內(nèi)容14、圖像分類是計算機視覺的基本任務(wù)之一。假設(shè)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(guān)于特征提取的描述，正確的是：（）A.手工設(shè)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(luò)能夠自動學習到具有判別性的圖像特征，無需人工干預(yù)C.特征提取的好壞對圖像分類的結(jié)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(yīng)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15、計算機視覺中的手勢識別用于理解人的手勢動作。假設(shè)要在一個智能交互系統(tǒng)中實現(xiàn)實時準確的手勢識別，以下關(guān)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)在手勢識別中無法處理復(fù)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(shù)應(yīng)用需求二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明計算機視覺中特征提取的作用和常見算法。2、（本題5分）解釋計算機視覺中的遷移學習在圖像識別中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡述圖像的色彩量化方法。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用圖像識別技術(shù)，檢測物流倉庫中包裹的標簽信息。2、（本題5分）使用計算機視覺方法，檢測地鐵站臺的人流擁堵情況。3、（本題5分）利用圖像識別技術(shù)，對不同品牌的電腦顯示器圖像進行識別和分類。4、（本題5分）在物流配送中，使用計算機視覺識別包裹的目的地和收件人信息。5、（本題5分）對舞蹈演出的舞臺燈光效果和演員服裝搭配進行視覺評估。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）觀察某電子產(chǎn)品品牌的產(chǎn)品發(fā)布會視頻設(shè)計，闡述其如何通過視覺效果和演講內(nèi)容展示新產(chǎn)品的特點和創(chuàng)新。2、（本題10分