哈爾濱應用職業(yè)技術(shù)學院《包裝設(shè)計》2023-2024學年第二學期期末試卷

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頁哈爾濱應用職業(yè)技術(shù)學院

《包裝設(shè)計》2023-2024學年第二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30個小題，每小題1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、在計算機視覺的視覺跟蹤任務(wù)中，目標在運動過程中可能會發(fā)生形變、遮擋和光照變化等情況。為了提高跟蹤的穩(wěn)定性和準確性，以下哪種策略可能是有效的？（）A.模型更新機制B.多特征融合C.抗遮擋處理D.以上都是2、在計算機視覺的視頻分析中，假設(shè)要對一段監(jiān)控視頻中的異常行為進行檢測。以下關(guān)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(jié)合時空特征，同時考慮空間和時間維度的信息3、在計算機視覺的應用中，人臉識別技術(shù)受到廣泛關(guān)注。假設(shè)一個人臉識別系統(tǒng)正在進行身份驗證，以下關(guān)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(xiàn)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(jié)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(shù)據(jù)的隱私和安全問題4、在計算機視覺的目標識別任務(wù)中，除了識別目標的類別，還需要確定目標的位置和大小。假設(shè)我們要在一幅復雜的圖像中識別多個不同大小的物體，以下哪種目標識別算法能夠適應不同尺度的目標？（）A.基于滑動窗口的目標識別算法B.基于特征金字塔的目標識別算法C.基于注意力機制的目標識別算法D.基于模板匹配的目標識別算法5、在計算機視覺的目標跟蹤任務(wù)中，需要持續(xù)跟蹤一個或多個運動目標。假設(shè)要跟蹤一個在操場上跑步的人。以下關(guān)于目標跟蹤算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于特征匹配的方法，在連續(xù)的幀中找到目標的相似特征來實現(xiàn)跟蹤B.深度學習中的相關(guān)濾波算法能夠快速準確地跟蹤目標，適應目標的外觀變化C.目標跟蹤算法能夠在目標被遮擋或短暫消失后，仍然準確地恢復跟蹤D.無論目標的運動速度和軌跡如何復雜，目標跟蹤算法都能完美地跟蹤6、在計算機視覺的實際應用中，模型的實時性是一個重要的考慮因素。以下關(guān)于實時性的描述，不正確的是（）A.對于一些需要實時響應的應用，如自動駕駛和工業(yè)檢測，模型的處理速度至關(guān)重要B.模型的復雜度、計算資源和算法效率都會影響實時性C.可以通過模型壓縮、硬件加速和優(yōu)化算法等方法來提高模型的實時性D.實時性只與模型本身有關(guān)，與硬件設(shè)備和系統(tǒng)架構(gòu)無關(guān)7、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(guān)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(wù)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(lǐng)域有重要的應用D.行人重識別技術(shù)已經(jīng)能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上達到100%的準確率8、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的目標檢測中的遮擋處理？（）A.上下文信息B.跟蹤歷史C.多視角融合D.以上都是9、在計算機視覺的圖像去噪任務(wù)中，去除圖像中的噪聲。假設(shè)要處理一張被噪聲嚴重污染的天文圖像，以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.均值濾波和中值濾波等傳統(tǒng)方法可以在一定程度上去除噪聲，但可能會模糊圖像細節(jié)B.基于小波變換的方法能夠在去除噪聲的同時較好地保留圖像的邊緣和細節(jié)C.深度學習方法通過學習噪聲和干凈圖像之間的映射關(guān)系，實現(xiàn)有效的去噪D.圖像去噪可以完全恢復被噪聲破壞的原始圖像信息，沒有任何損失10、在計算機視覺的圖像質(zhì)量評估任務(wù)中，假設(shè)要評估一張經(jīng)過處理后的圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像質(zhì)量評估方法的描述，正確的是：（）A.主觀評估方法通過人的觀察和判斷來評價圖像質(zhì)量，結(jié)果準確可靠B.客觀評估方法中的全參考方法需要原始未失真圖像作為參考，計算復雜度低C.無參考圖像質(zhì)量評估方法能夠在沒有原始圖像的情況下準確評估圖像質(zhì)量D.所有的圖像質(zhì)量評估方法都能夠完全反映人對圖像質(zhì)量的主觀感受11、假設(shè)要構(gòu)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(gòu)可能更適合處理這種復雜的任務(wù)？（）A.多層感知機B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)12、在計算機視覺的圖像融合任務(wù)中，將多幅圖像合成為一幅更完整、更有信息的圖像。假設(shè)要將一張白天拍攝的風景圖像和一張夜晚拍攝的同一地點的圖像進行融合，以下關(guān)于圖像融合方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于像素級的融合策略，將兩幅圖像的像素值進行加權(quán)或組合B.特征級融合方法先提取圖像的特征，然后進行融合，能夠更好地保留圖像的語義信息C.圖像融合的效果只取決于融合算法的選擇，與輸入圖像的質(zhì)量和內(nèi)容無關(guān)D.多模態(tài)圖像融合需要考慮不同圖像的特點和互補性，以獲得更理想的融合結(jié)果13、計算機視覺中的目標計數(shù)任務(wù)，例如統(tǒng)計圖像中物體的數(shù)量。假設(shè)要計算一張果園圖片中蘋果的數(shù)量，以下關(guān)于目標計數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)的圖像分割和對象識別方法可以準確快速地完成目標計數(shù)B.深度學習中的回歸模型不適合用于目標計數(shù)任務(wù)C.目標的大小、形狀和分布對計數(shù)結(jié)果沒有影響D.結(jié)合深度學習的密度估計方法能夠有效地實現(xiàn)目標計數(shù)14、在計算機視覺的遙感圖像分析中，假設(shè)要從衛(wèi)星遙感圖像中提取土地利用信息，以下哪種技術(shù)可能對區(qū)分不同類型的土地覆蓋有幫助？（）A.高光譜分析B.紋理分析C.形狀分析D.以上都有可能15、計算機視覺在自動駕駛領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，需要識別各種交通標志、車輛和行人。以下關(guān)于自動駕駛中計算機視覺的描述，哪一項是不正確的？（）A.計算機視覺可以通過攝像頭實時獲取道路信息，為車輛的決策和控制提供依據(jù)B.它能夠準確識別不同光照和天氣條件下的交通對象，不受任何干擾C.深度學習算法在自動駕駛的計算機視覺中被廣泛應用，用于目標檢測和語義分割D.計算機視覺需要與其他傳感器（如雷達、激光雷達）的數(shù)據(jù)融合，以提高感知的可靠性16、在計算機視覺的圖像壓縮任務(wù)中，假設(shè)要在保證一定圖像質(zhì)量的前提下，盡可能減少圖像的數(shù)據(jù)量。以下哪種圖像壓縮方法可能更有效？（）A.基于離散余弦變換（DCT）的壓縮算法，如JPEGB.無損壓縮方法，如PNGC.不進行任何壓縮，直接存儲原始圖像D.隨機刪除圖像中的部分像素17、計算機視覺在無人駕駛中的應用至關(guān)重要。假設(shè)要通過車載攝像頭識別道路上的交通標志和標線，以下關(guān)于應對復雜環(huán)境變化的策略，哪一項是不正確的？（）A.利用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，如結(jié)合攝像頭和激光雷達的信息B.定期更新模型，適應新出現(xiàn)的交通標志和標線C.只依靠單一攝像頭的圖像信息，不考慮其他傳感器D.對不同天氣和光照條件下的數(shù)據(jù)進行增強訓練18、計算機視覺中的表情識別旨在判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開發(fā)一個用于在線教育的表情識別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情特征的提取，哪一項是需要重點關(guān)注的？（）A.提取面部肌肉的細微運動作為特征B.僅考慮眼睛和嘴巴的形狀變化C.忽略面部的整體輪廓，只關(guān)注局部特征D.不進行任何特征提取，直接使用原始圖像進行分類19、在計算機視覺的行人重識別任務(wù)中，需要在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人。假設(shè)我們要在一個大型商場的監(jiān)控系統(tǒng)中實現(xiàn)行人重識別，以下哪種特征和模型能夠提高識別的準確率和跨攝像頭的泛化能力？（）A.基于顏色和紋理的特征B.基于深度學習的全局特征和度量學習C.基于形狀和輪廓的特征D.基于步態(tài)和姿勢的特征20、計算機視覺中的圖像增強旨在改善圖像的質(zhì)量和視覺效果。假設(shè)一張低對比度、有噪聲的醫(yī)學圖像需要進行增強處理，以突出病變區(qū)域并減少噪聲的影響。以下哪種圖像增強技術(shù)最為適合？（）A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.銳化濾波21、計算機視覺中的醫(yī)學圖像分析中，假設(shè)要對腫瘤進行檢測和分割。以下關(guān)于醫(yī)學圖像分析方法的描述，正確的是：（）A.由于醫(yī)學圖像的特殊性，傳統(tǒng)的計算機視覺方法無法應用于醫(yī)學圖像分析B.深度學習方法在醫(yī)學圖像分析中能夠準確檢測腫瘤，但對小腫瘤容易漏檢C.多模態(tài)醫(yī)學圖像融合可以提供更豐富的信息，但融合算法復雜，效果不穩(wěn)定D.醫(yī)學圖像分析的結(jié)果不需要經(jīng)過醫(yī)生的審核和確認，可以直接用于診斷22、在進行計算機視覺的三維重建時，需要從多個視角的圖像中恢復物體的三維形狀和結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對一個復雜的古建筑進行三維重建，圖像采集存在視角偏差和部分遮擋。以下哪種三維重建方法在處理這種不完整和有噪聲的數(shù)據(jù)時效果較好？（）A.基于立體視覺的重建B.基于運動恢復結(jié)構(gòu)（SfM）的重建C.基于激光掃描的重建D.基于深度學習的重建23、在計算機視覺的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學圖像中的病變區(qū)域精確地分割出來，以便醫(yī)生進行診斷和治療。這張醫(yī)學圖像可能存在噪聲、模糊和不均勻的灰度分布。以下哪種圖像分割方法在處理這種復雜情況時可能更具優(yōu)勢？（）A.基于閾值的分割方法，根據(jù)像素值設(shè)定閾值進行分割B.基于區(qū)域生長的分割方法，從種子點開始逐漸擴展區(qū)域C.基于深度學習的語義分割算法，如U-NetD.隨機分割圖像，然后根據(jù)后續(xù)分析進行調(diào)整24、當利用計算機視覺進行圖像檢索任務(wù)，例如在海量圖像庫中查找相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對檢索效果產(chǎn)生重要影響？（）A.全局特征B.局部特征C.深度學習特征D.以上都是25、在計算機視覺的圖像配準任務(wù)中，需要將不同視角或時間拍攝的圖像進行對齊。假設(shè)要將兩張具有一定旋轉(zhuǎn)和平移差異的圖像進行配準，以下關(guān)于圖像配準方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點匹配的圖像配準方法對圖像的變形和光照變化不敏感B.直接使用像素值的相似性度量就能實現(xiàn)準確的圖像配準C.圖像配準不需要考慮圖像的分辨率和比例尺差異D.深度學習在圖像配準中的應用還不成熟，不如傳統(tǒng)方法有效26、計算機視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有廣泛應用。假設(shè)要通過監(jiān)控攝像頭實時檢測人群中的異常行為，以下關(guān)于實時性和準確性的平衡，哪一項是最為關(guān)鍵的？（）A.優(yōu)先保證實時性，即使準確性略有降低B.優(yōu)先保證準確性，允許一定的延遲C.不考慮實時性和準確性，只要能檢測出異常行為即可D.完全無法平衡實時性和準確性，只能根據(jù)具體情況選擇其一27、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠?qū)πl(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(diào)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28、假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)χ讣y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29、在計算機視覺的圖像超分辨率任務(wù)中，假設(shè)要將一張低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像。以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的方法簡單快速，但恢復出的圖像細節(jié)不夠清晰B.基于深度學習的方法能夠生成逼真的高分辨率圖像，但需要大量的訓練數(shù)據(jù)和計算資源C.圖像超分辨率技術(shù)可以無限制地提高圖像的分辨率，不受硬件限制D.所有的圖像超分辨率方法都能夠完全恢復出原始高分辨率圖像的所有信息30、計算機視覺中的動作識別是對視頻中人物或物體的動作進行分類和理解。假設(shè)要識別一段舞蹈視頻中的各種舞蹈動作，同時要考慮動作的速度、幅度和風格的變化。以下哪種動作識別方法在處理這種復雜的動作模式時表現(xiàn)更好？（）A.基于手工特征的動作識別B.基于時空興趣點的動作識別C.基于深度學習的時空卷積網(wǎng)絡(luò)D.基于隱馬爾可夫模型的動作識別二、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）設(shè)計一個基于計算機視覺的步態(tài)識別系統(tǒng)。2、（本題5分）運用圖像分類技術(shù)，對不同種類的茶葉進行分類。3、（本題5分）使用目標跟蹤算法，跟蹤魔術(shù)表演中道具的變化。4、（本題5分）設(shè)計一個程序，通過計算機視覺識別不同品牌的電腦。5、（本題5分）運用圖像識別算法，對不同類型的手表圖像進行分類和識別。三、簡