贵州工程应用技术学院《书籍装帧设计》2022-2023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页贵州工程应用技术学院《书籍装帧设计》

2022-2023学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共20个小题，每小题1分，共20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、计算机视觉中，以下哪种技术常用于图像的超分辨率重建的损失函数？（）A.L1损失B.L2损失C.感知损失D.以上都是2、计算机视觉中的目标计数任务，例如统计图像中物体的数量。假设要计算一张果园图片中苹果的数量，以下关于目标计数方法的描述，正确的是：（）A.基于传统的图像分割和对象识别方法可以准确快速地完成目标计数B.深度学习中的回归模型不适合用于目标计数任务C.目标的大小、形状和分布对计数结果没有影响D.结合深度学习的密度估计方法能够有效地实现目标计数3、在进行计算机视觉的三维重建时，需要从多个视角的图像中恢复物体的三维形状和结构。假设要对一个复杂的古建筑进行三维重建，图像采集存在视角偏差和部分遮挡。以下哪种三维重建方法在处理这种不完整和有噪声的数据时效果较好？（）A.基于立体视觉的重建B.基于运动恢复结构（SfM）的重建C.基于激光扫描的重建D.基于深度学习的重建4、在计算机视觉的图像超分辨率任务中，假设要将一张低分辨率图像恢复为高分辨率图像。以下关于图像超分辨率方法的描述，正确的是：（）A.基于插值的方法简单快速，但恢复出的图像细节不够清晰B.基于深度学习的方法能够生成逼真的高分辨率图像，但需要大量的训练数据和计算资源C.图像超分辨率技术可以无限制地提高图像的分辨率，不受硬件限制D.所有的图像超分辨率方法都能够完全恢复出原始高分辨率图像的所有信息5、在一个基于计算机视觉的工业质量检测系统中，需要检测产品表面的微小缺陷，如划痕、凹坑等。由于缺陷的尺寸较小且形态多样，以下哪种图像处理算法可能对缺陷检测最为有效？（）A.边缘检测算法B.形态学操作C.阈值分割算法D.霍夫变换6、计算机视觉中的遥感图像分析用于获取地球表面的信息。假设要从卫星遥感图像中分析土地利用类型和植被覆盖情况，同时要克服图像的大尺度和复杂的地物分布。以下哪种遥感图像分析方法最为有效？（）A.基于光谱特征的分析B.基于纹理特征的分析C.基于对象的图像分析D.基于深度学习的分析7、当利用计算机视觉进行图像分类任务，例如区分不同种类的动物图片，为了提高模型的泛化能力和防止过拟合，以下哪种技术可能是有效的？（）A.数据增强B.正则化C.模型融合D.以上都是8、在计算机视觉中，以下哪种方法常用于图像的语义分割中的多尺度特征融合？（）A.特征金字塔B.空洞卷积C.注意力机制D.以上都是9、在计算机视觉中，图像超分辨率重建是提高图像分辨率和质量的技术。以下关于图像超分辨率重建的叙述，不正确的是（）A.图像超分辨率重建可以通过插值、基于模型的方法或深度学习方法来实现B.深度学习方法在图像超分辨率重建中能够生成更清晰、逼真的细节C.图像超分辨率重建在医学图像、卫星图像和监控图像等领域有重要的应用D.图像超分辨率重建可以无限制地提高图像的分辨率，不受原始图像信息的限制10、在计算机视觉的图像生成任务中，假设要生成具有真实感的自然图像。以下关于图像生成方法的描述，正确的是：（）A.生成对抗网络（GAN）能够生成逼真的图像，但训练过程不稳定，容易模式崩溃B.变分自编码器（VAE）生成的图像多样性好，但真实感不如GAN生成的图像C.自回归模型在图像生成中效率高，能够快速生成高质量的图像D.所有的图像生成方法都能够生成与真实世界完全一致的图像11、计算机视觉中的图像增强旨在改善图像的质量和视觉效果。假设一张低对比度、有噪声的医学图像需要进行增强处理，以突出病变区域并减少噪声的影响。以下哪种图像增强技术最为适合？（）A.直方图均衡化B.中值滤波C.高斯滤波D.锐化滤波12、计算机视觉中的目标跟踪是指在视频序列中持续跟踪特定的目标。以下关于目标跟踪的叙述，不正确的是（）A.目标跟踪可以基于特征匹配、滤波算法或深度学习方法来实现B.目标的外观变化、遮挡和背景干扰等因素会给目标跟踪带来挑战C.目标跟踪在智能监控、人机交互和自动驾驶等领域有着广泛的应用D.目标跟踪算法能够在任何情况下都准确地跟踪目标，不受复杂环境的影响13、计算机视觉中的语义理解旨在理解图像或视频中的高层语义信息。以下关于语义理解的说法，不正确的是（）A.语义理解需要将图像中的物体、场景和事件等与先验知识进行关联和解释B.知识图谱可以为语义理解提供丰富的语义信息和关系C.语义理解在图像描述生成、问答系统等任务中发挥着重要作用D.语义理解已经达到了非常完美的程度，能够准确理解任何复杂的图像或视频内容14、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15、对于视频中的目标跟踪任务，假设目标在视频中经历了快速的外观变化和严重的遮挡。以下哪种策略有助于保持跟踪的准确性和稳定性？（）A.结合目标的运动模型和外观模型进行预测B.仅依赖目标的初始外观特征进行跟踪C.当出现遮挡时，停止跟踪并等待目标重新出现D.随机调整跟踪算法的参数16、在计算机视觉的目标跟踪任务中，目标可能会被遮挡、变形或快速移动。假设要跟踪一个在人群中快速移动的人物，以下哪种跟踪算法可能更适合应对这种复杂情况？（）A.基于卡尔曼滤波的跟踪算法B.基于粒子滤波的跟踪算法C.基于均值漂移的跟踪算法D.基于模板匹配的跟踪算法17、在一个基于计算机视觉的机器人导航系统中，需要根据环境图像来规划机器人的路径。以下哪种视觉导航方法可能更适合复杂动态环境？（）A.基于地图的导航B.基于视觉里程计的导航C.基于深度学习的端到端导航D.以上都是18、计算机视觉中的人脸检测和识别是热门研究方向。假设要在一个大规模的人脸数据库中进行快速准确的人脸识别，以下哪种特征提取方法可能更具优势？（）A.基于几何特征的方法B.基于局部二值模式（LBP）的方法C.基于深度学习的方法D.基于主成分分析（PCA）的方法19、在计算机视觉的应用中，人脸识别是一个常见的任务。假设一个公司要建立一个门禁系统，通过人脸识别来允许员工进入。为了提高人脸识别的准确性和鲁棒性，以下哪种技术通常会被采用？（）A.基于几何特征的人脸识别B.基于模板匹配的人脸识别C.基于深度学习的人脸识别，结合多模态数据D.基于颜色特征的人脸识别20、计算机视觉中的姿态估计是确定物体在三维空间中的位置和方向。假设要估计一个机器人手臂的姿态，以下关于姿态估计方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于视觉的姿态估计可以通过分析物体在图像中的特征点来计算其姿态B.可以结合多个摄像头的图像信息，提高姿态估计的精度和鲁棒性C.姿态估计通常需要先对物体进行建模，然后通过匹配图像和模型来确定姿态D.姿态估计的结果总是非常准确，不受图像噪声、遮挡和物体形状变化的影响二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）描述计算机视觉在影视制作中的应用。2、（本题5分）解释计算机视觉中的模型量化技术。3、（本题5分）简述计算机视觉在运动器材制造中的质量控制。4、（本题5分）说明计算机视觉在情报分析中的作用。5、（本题5分）解释计算机视觉中的实时性要求及解决方案。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析某高端护肤品品牌的广告设计，研究如何运用精致的画面和优雅的文字突出产品的功效和品质。2、（本题5分）观察某电子产品品牌的售后服务中心室内设计，分析其如何通过空间布局和装饰元素，营造舒适、专业的服务环境。3、（本题5分）观察某电影节的开幕式舞台设计，思考如何通过多媒体元素和舞台造型营造电影艺术的氛围，迎接嘉宾和观众。4、（本题5分）观察某科技产品发布会的舞台和演示文稿设计，探讨如何通过视觉效果和信息呈现来突出产品的创新特点和优势。5、（本题5分）一家连锁咖啡店的菜单设