北京理工大学《品牌设计》2023-2024学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页北京理工大学《品牌设计》

2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共15个小题，每小题2分，共30分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、假设要构建一个能够识别人脸表情的计算机视觉系统，用于情感分析和人机交互。考虑到表情的细微变化和个体差异，以下哪种模型架构可能更适合处理这种复杂的任务？（）A.多层感知机B.卷积神经网络C.循环神经网络D.生成对抗网络2、在计算机视觉的目标跟踪任务中，假设要跟踪一个在人群中移动的物体。以下关于跟踪算法的选择，哪一项是需要着重考虑的？（）A.算法对目标外观变化的适应性B.算法的计算复杂度，越低越好C.算法是否能够处理多个同时移动的目标D.算法在处理静态场景时的性能3、在计算机视觉的图像压缩任务中，需要在减少数据量的同时尽量保持图像的质量。假设要对一组高清图像进行压缩，以节省存储空间和传输带宽，同时要求解压后的图像能够满足一定的视觉要求。以下哪种图像压缩算法在这种情况下效果较好？（）A.JPEG压缩算法B.PNG压缩算法C.WebP压缩算法D.BPG压缩算法4、计算机视觉在医疗手术中的应用可以为医生提供辅助和支持。假设在一个微创手术中，计算机视觉用于引导手术器械。以下关于计算机视觉在医疗手术中的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过实时图像分析，为医生提供器械与组织的相对位置和姿态信息B.能够对手术区域进行精准的分割和标注，帮助医生识别关键结构C.计算机视觉在医疗手术中的应用已经非常成熟，不存在任何风险和误差D.可以与机器人手术系统结合，实现更精确和稳定的手术操作5、在计算机视觉的图像生成任务中，假设要生成逼真的人脸图像。以下关于生成模型的架构选择，哪一项是需要特别关注的？（）A.选择传统的多层感知机（MLP）架构B.采用生成对抗网络（GAN）架构，通过对抗训练生成高质量图像C.运用卷积神经网络（CNN）架构，但不使用池化层D.构建循环神经网络（RNN）架构，处理图像的序列信息6、计算机视觉中的行人重识别是指在不同摄像头拍摄的图像中识别出同一个行人。假设要在一个大型商场的监控系统中实现行人重识别，以下关于行人重识别方法的描述，正确的是：（）A.基于颜色和纹理特征的方法对行人的姿态和光照变化不敏感，识别准确率高B.深度学习中的度量学习方法能够学习到行人的判别性特征，但容易受到背景干扰C.行人重识别系统只需要关注行人的外观特征，不需要考虑行人的行为特征D.行人重识别在不同场景和摄像头视角下的性能始终保持稳定，不受影响7、对于图像分类任务，假设需要对大量的自然风景图像进行分类，包括山脉、森林、海滩和沙漠等场景。这些图像在光照、拍摄角度和季节等方面存在较大差异。为了提高图像分类的准确性和泛化能力，以下哪种策略是至关重要的？（）A.增加数据增强操作，如旋转、翻转和颜色变换B.只使用少量具有代表性的图像进行训练C.选择简单的分类模型，避免过拟合D.不进行任何预处理，直接使用原始图像训练模型8、目标检测是计算机视觉中的重要任务之一，旨在定位和识别图像中的多个目标。假设我们要在城市街道的图像中检测行人和车辆。对于处理这种复杂场景的目标检测任务，以下哪种技术通常能提供更准确的检测结果？（）A.基于滑动窗口的传统目标检测方法B.基于区域提议的目标检测算法，如R-CNN系列C.基于回归的一阶段目标检测算法，如YOLO系列D.基于聚类的目标检测方法9、当进行视频中的动作识别时，假设要分析一段运动员训练的视频，识别出其中的各种动作，如跑步、跳跃和举重等。视频中的动作可能存在速度变化、遮挡和视角变化等问题。为了准确识别这些动作，以下哪种技术是关键的？（）A.对每一帧图像进行独立的动作分类，然后综合结果B.利用光流信息来捕捉视频中的运动模式C.只关注视频中的关键帧，忽略其他帧D.不考虑视频的时序信息，将其视为一系列独立的图像10、图像去模糊是计算机视觉中的一个难题。假设一张图像由于相机抖动而产生模糊，以下哪种去模糊方法可能需要对模糊核有较为准确的估计？（）A.基于深度学习的去模糊方法B.盲去卷积方法C.维纳滤波去模糊方法D.均值滤波去模糊方法11、计算机视觉在文物保护和数字化中的应用可以帮助记录和分析文物信息。假设要对一件古老的雕塑进行三维数字化和表面纹理分析，以下关于文物保护计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.传统的摄影测量方法在文物数字化中比基于深度学习的方法更精确B.文物的复杂形状和表面材质对数字化和分析过程没有挑战C.结合多种成像技术和计算机视觉算法能够更全面地获取文物的信息D.文物保护中的计算机视觉应用不需要考虑对文物的非接触性和无损性要求12、在计算机视觉中，图像增强技术用于改善图像的质量。以下关于图像增强的描述，不正确的是（）A.图像增强可以包括对比度增强、锐化、去噪等操作B.图像增强的目的是使图像更适合人类视觉观察或后续的处理任务C.过度的图像增强可能会导致图像失真或引入噪声D.图像增强只对低质量的图像有效果，对于高质量的图像没有必要进行增强13、在计算机视觉的图像风格迁移任务中，假设要将一张照片转换为具有特定艺术风格的图像，以下哪种技术可能对生成逼真的风格效果起到关键作用？（）A.对抗生成网络（GAN）B.自编码器（Autoencoder）C.变分自编码器（VAE）D.玻尔兹曼机（BoltzmannMachine）14、视频理解是计算机视觉中的一个具有挑战性的任务。以下关于视频理解的叙述，不准确的是（）A.视频理解不仅需要分析每一帧图像的内容，还需要考虑帧之间的时间关系B.循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理视频序列数据时具有优势C.视频理解在视频监控、行为分析和内容推荐等方面具有广泛的应用前景D.目前的视频理解技术已经能够完全理解复杂场景下的视频内容，不存在任何挑战15、计算机视觉中的行人重识别任务是在不同摄像头中识别出特定的行人。假设要在一个大型火车站中寻找一个走失的儿童。以下关于行人重识别的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以利用行人的服装颜色、款式和携带物品等特征进行重识别B.深度学习中的度量学习方法可以学习行人的特征表示，提高重识别的准确率C.行人重识别不受行人姿态变化和摄像头视角差异的影响D.可以通过构建大规模的行人数据集进行训练，提升模型的泛化能力二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）描述计算机视觉在森林防火中的应用。2、（本题5分）简述图像去噪的常见方法。3、（本题5分）说明计算机视觉在金融行业中的身份验证和欺诈检测。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）基于深度学习的图像生成技术，生成具有特定主题的绘画作品。2、（本题5分）利用计算机视觉技术对给定的一组人脸图像进行面部特征点检测。3、（本题5分）基于计算机视觉的智能售货机系统，通过商品图像识别实现自动售货。4、（本题5分）通过图像分类算法，对不同类型的鞋子图像进行分类。5、（本题5分）设计一个系统，利用计算机视觉检测景区内游客的不文明行为。四、分析题（本大