裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)常州工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院《Photoshop海報(bào)設(shè)計(jì)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、計(jì)算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用可以幫助監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況。假設(shè)要通過圖像分析判斷農(nóng)作物的病蟲害程度，以下關(guān)于農(nóng)業(yè)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠農(nóng)作物的顏色特征就能準(zhǔn)確判斷病蟲害的程度B.不同農(nóng)作物品種和生長(zhǎng)階段對(duì)病蟲害判斷的影響不大C.結(jié)合圖像的紋理、形狀和顏色等多特征，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估農(nóng)作物的健康狀況D.農(nóng)業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性對(duì)計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用沒有挑戰(zhàn)2、計(jì)算機(jī)視覺中的車牌識(shí)別是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分。假設(shè)要在一個(gè)高速公路收費(fèi)站實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的車牌識(shí)別，以下關(guān)于車牌識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于邊緣檢測(cè)和字符分割的方法對(duì)車牌的變形和污漬具有很強(qiáng)的適應(yīng)性B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠直接從車牌圖像中識(shí)別出字符，但對(duì)車牌的傾斜和光照不均敏感C.車牌識(shí)別系統(tǒng)只需要在白天光照良好的條件下工作，夜間和惡劣天氣下無法正常運(yùn)行D.車牌識(shí)別的準(zhǔn)確率只取決于車牌圖像的清晰度，與車牌的顏色和字體無關(guān)3、計(jì)算機(jī)視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要通過監(jiān)控?cái)z像頭實(shí)時(shí)檢測(cè)人群中的異常行為，以下關(guān)于實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的平衡，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.優(yōu)先保證實(shí)時(shí)性，即使準(zhǔn)確性略有降低B.優(yōu)先保證準(zhǔn)確性，允許一定的延遲C.不考慮實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，只要能檢測(cè)出異常行為即可D.完全無法平衡實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，只能根據(jù)具體情況選擇其一4、在計(jì)算機(jī)視覺的視頻目標(biāo)跟蹤中，假設(shè)目標(biāo)在視頻中被短暫遮擋。以下關(guān)于處理遮擋情況的方法，哪一項(xiàng)是不太有效的？（）A.利用目標(biāo)在遮擋前的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)其位置B.完全放棄對(duì)被遮擋目標(biāo)的跟蹤，等待其重新出現(xiàn)C.結(jié)合目標(biāo)的外觀特征和運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行跟蹤D.借助周圍背景和其他相關(guān)物體的信息輔助跟蹤5、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中，假設(shè)要去除一張受到嚴(yán)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(huì)使圖像變得模糊B.均值濾波在去除噪聲的同時(shí)能夠很好地保留圖像的細(xì)節(jié)信息C.小波變換去噪方法計(jì)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、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行圖像語義分割任務(wù)，例如將圖像中的不同物體分割出來，以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)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7、計(jì)算機(jī)視覺中的表情識(shí)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(gè)用于在線教育的表情識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情特征的提取，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)關(guān)注的？（）A.提取面部肌肉的細(xì)微運(yùn)動(dòng)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(jìn)行任何特征提取，直接使用原始圖像進(jìn)行分類8、在計(jì)算機(jī)視覺中，圖像分類是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們要對(duì)大量的動(dòng)物圖片進(jìn)行分類，將其分為貓、狗、鳥等類別。以下關(guān)于圖像分類方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征B.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法如支持向量機(jī)（SVM）在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時(shí)，性能通常不如深度學(xué)習(xí)方法C.圖像分類只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征，高層語義信息對(duì)分類結(jié)果影響不大D.為了提高分類準(zhǔn)確率，可以使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作來擴(kuò)充數(shù)據(jù)集9、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中，例如從多視角圖像恢復(fù)物體的三維形狀，需要解決相機(jī)位姿估計(jì)、特征匹配等問題。以下哪種方法在相機(jī)位姿估計(jì)方面可能具有更高的精度？（）A.基于直接線性變換的方法B.基于BundleAdjustment的方法C.基于特征點(diǎn)的方法D.基于深度學(xué)習(xí)的方法10、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的無人駕駛系統(tǒng)中，需要對(duì)道路場(chǎng)景進(jìn)行理解和預(yù)測(cè)，例如判斷前方是否有行人橫穿馬路。為了實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的場(chǎng)景理解和預(yù)測(cè)，以下哪種技術(shù)可能是關(guān)鍵？（）A.語義分割B.實(shí)例分割C.場(chǎng)景圖生成D.以上都是11、計(jì)算機(jī)視覺中的顯著性檢測(cè)旨在找出圖像中引人注目的區(qū)域。假設(shè)要在一張復(fù)雜的自然風(fēng)景圖像中檢測(cè)顯著性區(qū)域，以下關(guān)于顯著性檢測(cè)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于對(duì)比度的方法通過計(jì)算圖像區(qū)域與周圍區(qū)域的差異來確定顯著性B.基于頻域分析的方法可以從圖像的頻譜中提取顯著性信息C.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)圖像的全局和局部特征，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的顯著性檢測(cè)D.顯著性檢測(cè)的結(jié)果總是與人類的視覺注意力機(jī)制完全一致，沒有偏差12、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)Ψb進(jìn)行款式和顏色識(shí)別的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，用于時(shí)尚推薦和庫(kù)存管理。在處理服裝圖像時(shí)，由于服裝的款式和顏色變化多樣，以下哪種特征表示方法可能更適合？（）A.手工設(shè)計(jì)的特征B.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征C.顏色直方圖D.以上都是13、在計(jì)算機(jī)視覺的自動(dòng)駕駛應(yīng)用中，車輛需要準(zhǔn)確識(shí)別道路標(biāo)志、交通信號(hào)燈和其他車輛的狀態(tài)。對(duì)于實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性要求極高的場(chǎng)景，以下哪種傳感器融合技術(shù)能夠?yàn)檐囕v提供更全面和可靠的環(huán)境感知？（）A.攝像頭與激光雷達(dá)的融合B.毫米波雷達(dá)與超聲波傳感器的融合C.多種攝像頭的融合D.以上都是14、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中，假設(shè)圖像中有大面積的損壞或缺失區(qū)域，以下哪種方法可能更依賴于對(duì)圖像全局結(jié)構(gòu)的理解？（）A.基于紋理合成的方法B.基于擴(kuò)散的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于樣例的方法15、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中，去除圖像中的噪聲。假設(shè)要對(duì)一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像進(jìn)行去噪處理，以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.均值濾波方法能夠在去除噪聲的同時(shí)很好地保留圖像的細(xì)節(jié)B.中值濾波對(duì)椒鹽噪聲的去除效果不佳C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪方法可以自適應(yīng)地學(xué)習(xí)噪聲模式和圖像特征D.圖像去噪不會(huì)引入任何新的失真或模糊二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺中目標(biāo)跟蹤的方法和挑戰(zhàn)。2、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺在造紙業(yè)中的質(zhì)量控制。3、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺中如何檢測(cè)圖像中的直線和圓？4、（本題5分）描述計(jì)算機(jī)視覺在礦產(chǎn)資源勘探中的應(yīng)用。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）利用圖像分割技術(shù)，從衛(wèi)星云圖中分割出云層。2、（本題5分）開發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別不同種類龜類的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)。3、（本題5分）基于深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)舉重比賽中運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作的標(biāo)準(zhǔn)性檢測(cè)。4、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)程序，通過計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別不同品牌的電腦。5、（本題5分）對(duì)地質(zhì)勘探圖像中的礦物質(zhì)分布進(jìn)行分析和提取。四、分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）剖析某高端定制服裝品牌的品牌宣傳冊(cè)和店面陳列設(shè)計(jì)，探討如何通過精致的視覺呈現(xiàn)突出品牌的高端定位和個(gè)性化服務(wù)。2、（本題10分）分析某游戲的游戲