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頁吉林交通職業(yè)技術學院《海報設計課程設計》

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、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2、在計算機視覺中，圖像分類是一項基礎任務。假設我們有一組包含各種動物的圖像數(shù)據(jù)集，需要訓練一個模型來準確區(qū)分不同的動物類別。在選擇圖像分類模型時，以下哪種模型架構(gòu)通常在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)出色？（）A.傳統(tǒng)的機器學習算法，如支持向量機（SVM）B.淺層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）C.深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，如ResNetD.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）3、當利用計算機視覺技術對醫(yī)學影像（如X光、CT等）進行分析，輔助醫(yī)生進行疾病診斷時，需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有價值的特征。以下哪種特征提取方法在醫(yī)學影像分析中可能具有較高的應用價值？（）A.基于形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.基于深度學習的自動特征學習D.基于顏色的特征提取4、在計算機視覺的圖像分割任務中，假設要對細胞圖像進行精細分割。以下關于模型選擇的考慮因素，哪一項是不準確的？（）A.模型對細胞邊界的捕捉能力B.模型在小樣本數(shù)據(jù)上的泛化能力C.模型的訓練時間和計算資源需求D.模型的知名度和在學術圈的引用次數(shù)5、當利用計算機視覺進行圖像分類任務，例如區(qū)分不同種類的動物圖片，為了提高模型的泛化能力和防止過擬合，以下哪種技術可能是有效的？（）A.數(shù)據(jù)增強B.正則化C.模型融合D.以上都是6、在計算機視覺的行人重識別任務中，假設要在多個攝像頭拍攝的畫面中找到同一個行人。以下關于特征融合的方法，哪一項是不太合理的？（）A.將行人的外觀特征和步態(tài)特征進行融合B.簡單地將不同特征進行拼接，不考慮權(quán)重分配C.根據(jù)特征的重要性為其分配不同的權(quán)重進行融合D.利用深度學習模型自動學習特征的融合方式7、假設要開發(fā)一個能夠自動識別水果種類和品質(zhì)的計算機視覺系統(tǒng)，用于水果分揀和質(zhì)量評估。在獲取水果圖像時，可能會受到光照、角度和遮擋等因素的影響。為了提高識別的準確性和魯棒性，以下哪種圖像預處理技術可能是關鍵？（）A.圖像增強B.圖像去噪C.圖像歸一化D.圖像分割8、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(jié)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9、在計算機視覺的圖像去噪任務中，假設要去除一張受到嚴重噪聲污染的圖像中的噪聲，同時盡可能保留圖像的細節(jié)和邊緣信息。以下哪種去噪方法可能更適合？（）A.中值濾波，用鄰域中值代替像素值B.均值濾波，用鄰域平均值代替像素值C.基于深度學習的圖像去噪模型，如DnCNND.不進行任何去噪處理，保留原始噪聲圖像10、圖像去模糊是計算機視覺中的一個難題。假設一張圖像由于相機抖動而產(chǎn)生模糊，以下哪種去模糊方法可能需要對模糊核有較為準確的估計？（）A.基于深度學習的去模糊方法B.盲去卷積方法C.維納濾波去模糊方法D.均值濾波去模糊方法11、計算機視覺在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）中有重要作用。假設要在VR環(huán)境中實現(xiàn)真實感的物體交互，以下哪種技術可能對準確感知物體的位置和姿態(tài)至關重要？（）A.立體視覺B.光場成像C.結(jié)構(gòu)光D.運動捕捉12、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13、圖像超分辨率是指從低分辨率圖像生成高分辨率圖像。假設我們有一張模糊的低分辨率老照片，想要將其清晰化并提高分辨率。以下哪種圖像超分辨率方法能夠生成更逼真的細節(jié)和更清晰的邊緣？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值B.基于重建的方法，如基于字典學習的方法C.基于深度學習的方法，如SRCNND.基于小波變換的方法14、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15、在計算機視覺的車牌識別任務中，需要從車輛圖像中準確提取車牌號碼。假設車牌存在傾斜、變形和光照不均等問題。以下哪種車牌識別方法在應對這些挑戰(zhàn)時表現(xiàn)更為出色？（）A.基于字符分割的車牌識別B.基于模板匹配的車牌識別C.基于深度學習的車牌識別D.基于特征提取的車牌識別16、在計算機視覺的圖像配準任務中，將不同視角或時間拍攝的圖像進行對齊，以下哪種變換模型可能適用于具有較大形變的圖像配準？（）A.剛性變換B.仿射變換C.投影變換D.非線性變換17、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的語義分割中的多尺度特征融合？（）A.特征金字塔B.空洞卷積C.注意力機制D.以上都是18、在計算機視覺的人臉識別任務中，假設要在一個大型數(shù)據(jù)庫中快速準確地識別出特定人物的面部。數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像可能存在表情、光照和姿態(tài)的變化。為了提高人臉識別的性能，以下哪種方法是常用且有效的？（）A.提取人臉的全局特征，如整體形狀和輪廓B.僅關注人臉的局部特征，如眼睛和嘴巴C.使用多模態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合人臉的紋理和深度信息D.隨機選擇人臉特征進行匹配19、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20、在計算機視覺的視頻壓縮中，為了在保證視覺質(zhì)量的同時減少數(shù)據(jù)量，以下哪種技術可能被廣泛應用？（）A.運動估計和補償B.圖像分割C.特征點檢測D.邊緣檢測21、計算機視覺在自動駕駛領域發(fā)揮著重要作用。假設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22、計算機視覺中的無人駕駛技術是一個綜合性的應用領域。以下關于無人駕駛中的計算機視覺的說法，不正確的是（）A.計算機視覺在無人駕駛中用于環(huán)境感知、目標檢測、路徑規(guī)劃和障礙物避讓等任務B.深度學習方法能夠?qū)崟r準確地識別道路標志、車輛和行人等物體C.無人駕駛中的計算機視覺系統(tǒng)已經(jīng)非常成熟，能夠應對各種復雜的交通場景D.惡劣天氣條件和光照變化等因素仍然是無人駕駛中計算機視覺面臨的挑戰(zhàn)23、在計算機視覺的圖像修復任務中，假設要修復一張有部分缺失的圖像。以下關于圖像修復方法的描述，正確的是：（）A.基于擴散的圖像修復方法能夠自然地填充缺失區(qū)域，但修復速度慢B.基于樣本的圖像修復方法可以快速生成修復結(jié)果，但容易出現(xiàn)重復紋理C.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）在圖像修復中無法保證修復內(nèi)容與周圍區(qū)域的一致性D.所有的圖像修復方法都能夠完美地恢復出圖像缺失部分的真實內(nèi)容24、在計算機視覺的圖像生成任務中，假設要生成逼真的人臉圖像。以下關于生成模型的架構(gòu)選擇，哪一項是需要特別關注的？（）A.選擇傳統(tǒng)的多層感知機（MLP）架構(gòu)B.采用生成對抗網(wǎng)絡（GAN）架構(gòu)，通過對抗訓練生成高質(zhì)量圖像C.運用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）架構(gòu)，但不使用池化層D.構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）架構(gòu)，處理圖像的序列信息25、計算機視覺中的場景理解需要從圖像中推斷出物體之間的關系和場景的語義信息。假設要理解一張室內(nèi)辦公室場景的圖像，包括家具的布局、人員的活動等。以下哪種方法在進行場景理解時最為有效？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于圖模型的場景表示C.基于深度學習的場景解析D.基于規(guī)則推理的方法二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明計算機視覺在藥品生產(chǎn)中的應用。2、（本題5分）簡述圖像的色彩校正方法。3、（本題5分）解釋計算機視覺中的多視圖幾何原理。4、（本題5分）計算機視覺中如何進行橋梁健康監(jiān)測？三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以某化妝品品牌的包裝設計為例，分析其如何在造型、色彩、材質(zhì)等方面展現(xiàn)品牌的高端定位和產(chǎn)品特性，吸引消費者。2、（本題5分）分析某游戲的界面設計，討論其色彩、圖形、交互設計等方面如何提升玩家的游戲體驗。3、（本題5分）某體育賽事的官方網(wǎng)站設計充滿動感和競技氛圍，賽事信息及時準確。請?zhí)接懺摼W(wǎng)站在傳遞賽事信息、吸引觀眾關注、提升賽事影響力方面的策略，以及如何適應不同賽事類型和規(guī)模進行優(yōu)化。4、（本