學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁鄭州食品工程職業(yè)學(xué)院

《Photoshop海報設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、在圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，需要將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對齊。假設(shè)我們要將一張衛(wèi)星圖像與一張航拍圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，以下哪個因素對于配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性影響最大？（）A.圖像的分辨率差異B.圖像的旋轉(zhuǎn)和平移C.圖像的光照條件D.圖像中的噪聲2、在計算機視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的同一物體的圖像進(jìn)行對齊。以下關(guān)于特征匹配的方法，哪一項是不太可靠的？（）A.使用SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）特征進(jìn)行匹配B.基于像素值的直接比較進(jìn)行匹配C.利用SURF（SpeededUpRobustFeatures）特征進(jìn)行匹配D.通過ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）特征進(jìn)行匹配3、在計算機視覺中，圖像生成是創(chuàng)建新的圖像內(nèi)容。以下關(guān)于圖像生成的說法，錯誤的是（）A.可以通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、變分自編碼器（VAE）等模型進(jìn)行圖像生成B.圖像生成可以用于藝術(shù)創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強和虛擬場景構(gòu)建等任務(wù)C.生成的圖像質(zhì)量和真實性在不斷提高，但仍然存在一些缺陷和不完美之處D.圖像生成可以完全根據(jù)用戶的任意想象生成任何內(nèi)容，不受任何限制4、在計算機視覺中，目標(biāo)檢測是一項關(guān)鍵任務(wù)。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在復(fù)雜的城市交通場景中準(zhǔn)確檢測出各種車輛類型的系統(tǒng)，需要考慮車輛的不同尺寸、形狀和姿態(tài)，以及光照、陰影和遮擋等因素的影響。以下哪種目標(biāo)檢測算法在處理這種復(fù)雜場景時具有較好的性能和魯棒性？（）A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO5、視頻分析是計算機視覺的一個重要領(lǐng)域。假設(shè)要對一段監(jiān)控視頻中的行為進(jìn)行分析和理解，以下關(guān)于視頻分析方法的描述，正確的是：（）A.直接將視頻中的每一幀圖像作為獨立的圖像進(jìn)行處理，就能準(zhǔn)確分析視頻中的行為B.考慮視頻的時序信息和幀間的相關(guān)性對于理解復(fù)雜的行為非常重要C.視頻分析只適用于簡單的動作識別，對于復(fù)雜的多人物交互行為無法處理D.視頻的分辨率和幀率對視頻分析的結(jié)果沒有影響6、計算機視覺中的圖像修復(fù)是填補圖像中的缺失或損壞部分。假設(shè)我們有一張老照片，其中部分區(qū)域被損壞，需要進(jìn)行修復(fù)。以下哪種圖像修復(fù)方法能夠生成自然、合理的內(nèi)容，與周圍區(qū)域融合良好？（）A.基于紋理合成的修復(fù)方法B.基于插值和填充的修復(fù)方法C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)網(wǎng)絡(luò)，如ContextEncoderD.基于圖像分解和重構(gòu)的修復(fù)方法7、計算機視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個商場需要通過監(jiān)控攝像頭進(jìn)行人員異常行為檢測。以下關(guān)于安防監(jiān)控中的計算機視覺的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以實時監(jiān)測人群的流動情況，發(fā)現(xiàn)擁堵和異常聚集B.能夠識別人員的打斗、摔倒等異常行為，并及時發(fā)出警報C.計算機視覺系統(tǒng)能夠完全取代人工監(jiān)控，不需要人類保安的參與D.可以與其他安防設(shè)備（如門禁系統(tǒng)）聯(lián)動，提高安防水平8、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(zhǔn)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(fù)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(zhǔn)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9、在計算機視覺的圖像壓縮任務(wù)中，假設(shè)要在保證圖像質(zhì)量的前提下盡可能減小文件大小。以下關(guān)于壓縮算法的選擇，哪一項是不正確的？（）A.選擇基于變換的壓縮算法，如離散余弦變換（DCT）B.采用無損壓縮算法，確保圖像信息完全不丟失C.只考慮壓縮比，不關(guān)心圖像的視覺質(zhì)量D.根據(jù)圖像的特點和應(yīng)用需求選擇合適的壓縮算法10、假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)ξ奈镞M(jìn)行數(shù)字化保護(hù)和修復(fù)的計算機視覺系統(tǒng)，需要對文物的破損部分進(jìn)行準(zhǔn)確識別和重建。以下哪種技術(shù)在文物修復(fù)方面可能具有應(yīng)用潛力？（）A.圖像修復(fù)算法B.三維重建技術(shù)C.虛擬增強現(xiàn)實技術(shù)D.以上都是11、計算機視覺中的深度估計是計算場景中物體與相機的距離。假設(shè)我們要為一個增強現(xiàn)實應(yīng)用估計場景的深度信息，以下哪種深度估計方法能夠在實時性和準(zhǔn)確性之間取得較好的平衡？（）A.基于立體視覺的方法B.基于結(jié)構(gòu)光的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的單目深度估計方法D.基于飛行時間（ToF）原理的方法12、在計算機視覺的圖像生成任務(wù)中，假設(shè)要生成具有真實感的自然圖像。以下關(guān)于圖像生成方法的描述，正確的是：（）A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）能夠生成逼真的圖像，但訓(xùn)練過程不穩(wěn)定，容易模式崩潰B.變分自編碼器（VAE）生成的圖像多樣性好，但真實感不如GAN生成的圖像C.自回歸模型在圖像生成中效率高，能夠快速生成高質(zhì)量的圖像D.所有的圖像生成方法都能夠生成與真實世界完全一致的圖像13、在計算機視覺的人臉識別任務(wù)中，需要應(yīng)對姿態(tài)、表情和光照等變化。假設(shè)要構(gòu)建一個能夠在不同環(huán)境下準(zhǔn)確識別人臉的系統(tǒng)，以下哪種人臉識別方法在處理這些變化時具有更高的準(zhǔn)確性和魯棒性？（）A.基于特征點的人臉識別B.基于模板匹配的人臉識別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別D.基于幾何形狀的人臉識別14、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)要檢測電子電路板上的微小缺陷，以下關(guān)于圖像采集設(shè)備的選擇，哪一項是最為關(guān)鍵的？（）A.選擇高分辨率的數(shù)碼相機，獲取清晰的圖像B.選用具有大景深的鏡頭，確保整個電路板都清晰成像C.采用高速攝像機，快速采集大量圖像D.選擇價格低廉的圖像采集設(shè)備，降低成本15、在一個基于計算機視覺的無人駕駛系統(tǒng)中，需要對道路場景進(jìn)行理解和預(yù)測，例如判斷前方是否有行人橫穿馬路。為了實現(xiàn)準(zhǔn)確的場景理解和預(yù)測，以下哪種技術(shù)可能是關(guān)鍵？（）A.語義分割B.實例分割C.場景圖生成D.以上都是16、在計算機視覺中，以下哪種技術(shù)常用于圖像的超分辨率重建的上采樣方法？（）A.反卷積B.亞像素卷積C.最近鄰插值D.以上都是17、在計算機視覺的圖像增強任務(wù)中，假設(shè)要提高一張低光照圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像增強方法的描述，正確的是：（）A.直方圖均衡化能夠均勻分布圖像的灰度級，但可能會導(dǎo)致細(xì)節(jié)丟失B.基于濾波的方法可以有效地去除噪聲，但同時也會模糊圖像的邊緣C.伽馬校正只適用于校正過亮的圖像，對于低光照圖像效果不佳D.所有的圖像增強方法都能夠在不引入任何失真的情況下提高圖像質(zhì)量18、計算機視覺中的圖像分割任務(wù)旨在將圖像分割成不同的區(qū)域。假設(shè)要對一張風(fēng)景圖片進(jìn)行分割，區(qū)分天空、陸地和水面。以下關(guān)于圖像分割方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.基于閾值的分割方法簡單快速，但對于復(fù)雜圖像效果不佳B.區(qū)域生長法從種子點開始，逐步合并相似的區(qū)域C.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）在圖像分割中表現(xiàn)出色，能夠生成精確的分割結(jié)果D.圖像分割的結(jié)果總是清晰明確，不存在模糊或錯誤的邊界19、在計算機視覺的行人重識別任務(wù)中，假設(shè)要在多個攝像頭拍攝的畫面中找到同一個行人。以下關(guān)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(jìn)行融合B.簡單地將不同特征進(jìn)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(jìn)行融合D.利用深度學(xué)習(xí)模型自動學(xué)習(xí)特征的融合方式20、圖像壓縮是為了減少圖像的數(shù)據(jù)量，同時保持可接受的視覺質(zhì)量。假設(shè)我們需要在網(wǎng)絡(luò)上傳輸大量的圖像，以下哪種圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)能夠在保證較高壓縮比的同時，提供較好的圖像質(zhì)量？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP21、在計算機視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，假設(shè)要跟蹤一個在人群中移動的物體。以下關(guān)于跟蹤算法的選擇，哪一項是需要著重考慮的？（）A.算法對目標(biāo)外觀變化的適應(yīng)性B.算法的計算復(fù)雜度，越低越好C.算法是否能夠處理多個同時移動的目標(biāo)D.算法在處理靜態(tài)場景時的性能22、計算機視覺在自動駕駛領(lǐng)域有著至關(guān)重要的應(yīng)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(biāo)志和障礙物。以下關(guān)于自動駕駛中計算機視覺任務(wù)的描述，正確的是：（）A.只需對前方物體進(jìn)行簡單的圖像分類，就能實現(xiàn)安全的自動駕駛B.準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測和語義分割對于理解復(fù)雜的道路場景至關(guān)重要C.計算機視覺在自動駕駛中作用不大，主要依靠其他傳感器如雷達(dá)D.對于交通標(biāo)志的識別，顏色信息比形狀和圖案信息更重要23、計算機視覺中的目標(biāo)跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個在復(fù)雜場景中運動的人物，以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述，正確的是：（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法能夠準(zhǔn)確預(yù)測目標(biāo)的運動軌跡，但對目標(biāo)外觀變化適應(yīng)性差B.基于粒子濾波的跟蹤算法計算復(fù)雜度低，適用于實時跟蹤要求高的場景C.基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤算法需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并且在目標(biāo)被遮擋時容易丟失D.目標(biāo)跟蹤算法只要在初始幀中準(zhǔn)確檢測到目標(biāo)，就能夠在后續(xù)幀中一直保持跟蹤的準(zhǔn)確性24、在計算機視覺中，目標(biāo)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(zhǔn)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(rèn)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(xué)操作B.使用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)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(jìn)行匹配D.對圖像進(jìn)行全局特征提取，然后基于這些特征進(jìn)行分類25、在計算機視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，持續(xù)跟蹤視頻中的特定目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個在人群中行走的人，以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于濾波的方法，如卡爾曼濾波和粒子濾波，可以預(yù)測目標(biāo)的位置和狀態(tài)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠?qū)W習(xí)目標(biāo)的外觀特征，提高跟蹤的準(zhǔn)確性和魯棒性C.目標(biāo)跟蹤過程中，目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素不會對跟蹤結(jié)果產(chǎn)生影響D.結(jié)合多種特征和算法的融合跟蹤方法，可以綜合利用不同方法的優(yōu)勢，提高跟蹤性能26、視頻分析是計算機視覺的一個重要領(lǐng)域。假設(shè)我們要分析一段監(jiān)控視頻，以檢測異常行為，如打架、盜竊等。對于這種實時性要求較高的視頻分析任務(wù)，以下哪種方法更適合用于快速處理和檢測？（）A.對每一幀圖像單獨進(jìn)行分析B.基于光流的方法跟蹤對象運動C.利用深度學(xué)習(xí)模型直接對視頻進(jìn)行分析D.采用傳統(tǒng)的圖像處理方法，如背景減除27、在計算機視覺中，深度估計是確定場景中物體距離相機的距離。以下關(guān)于深度估計的說法，錯誤的是（）A.可以通過立體視覺、結(jié)構(gòu)光或飛行時間等技術(shù)來獲取深度信息B.深度學(xué)習(xí)方法在單目深度估計中取得了顯著進(jìn)展C.深度估計對于三維重建、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等應(yīng)用具有重要意義D.深度估計的結(jié)果總是非常精確，不需要進(jìn)行后處理和優(yōu)化28、當(dāng)進(jìn)行圖像的去霧處理時，假設(shè)要去除圖像中由于霧氣導(dǎo)致的模糊和低對比度。以下哪種方法可能更有效？（）A.基于物理模型的去霧方法，估計大氣光和透射率B.對圖像進(jìn)行簡單的對比度增強C.不進(jìn)行去霧處理，保留有霧的效果D.隨機調(diào)整圖像的亮度和飽和度29、計算機視覺中的動作識別是對視頻中的人體動作進(jìn)行分類和理解。假設(shè)我們要分析一段體育比賽的視頻，識別其中運動員的各種動作，以下哪種方法能夠有效地捕捉動作的時空特征？（）A.基于手工特征和分類器的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的時空卷積網(wǎng)絡(luò)C.基于光流和軌跡的方法D.基于隱馬爾可夫模型的方法30、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(xì)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(jìn)行任何特征提取，直接使用原始圖像進(jìn)行分類二、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）開發(fā)一個可以識別不同種類珊瑚的計算機視覺應(yīng)用。2、（本題5分）利用圖像分割技術(shù)，從醫(yī)學(xué)CT圖像中分割出病灶區(qū)域。3、（本題5分）設(shè)計一個系統(tǒng)，利用計算機視覺檢測超市顧客是否有未結(jié)賬商品。4、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同種類哺乳動物的計算機視覺系統(tǒng)。5、（本題5分）利用深度學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)對人臉表情的識別應(yīng)