贵州工程应用技术学院《文字与版式设计》2022-2023学年第一学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页贵州工程应用技术学院《文字与版式设计》

2022-2023学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分一、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、计算机视觉在人脸识别领域取得了显著进展。假设要开发一个人脸识别系统，以下关于人脸识别技术的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过提取人脸的几何特征、纹理特征或深度学习特征进行识别B.人脸识别系统通常需要进行活体检测，以防止使用照片或视频等欺诈手段C.大规模的人脸数据集和深度学习模型的结合，大大提高了人脸识别的准确率D.人脸识别技术在任何光照条件、姿态变化和表情变化下都能准确识别，不受这些因素的影响2、在计算机视觉的图像增强任务中，旨在改善图像的质量。假设一张低光照条件下拍摄的照片需要增强。以下关于图像增强方法的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过直方图均衡化方法增强图像的对比度B.基于滤波的方法能够去除图像中的噪声，同时增强细节C.图像增强可以无限制地提高图像的质量，不存在过度增强的问题D.深度学习中的生成对抗网络（GAN）也可以用于图像增强3、计算机视觉中的场景理解是理解图像或视频中的场景内容和语义信息。假设要理解一张城市街道的图像，以下关于场景理解方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过对象检测、语义分割和场景分类等任务来实现场景理解B.结合上下文信息和先验知识能够提高场景理解的准确性C.深度学习模型能够学习场景中的全局特征和关系，实现对场景的深入理解D.场景理解可以在没有任何先验知识和上下文信息的情况下，准确地推断出场景的语义4、计算机视觉中的工业检测任务需要检测产品的缺陷和瑕疵。假设要在生产线上对一批电子产品的外观进行检测，要求快速准确地发现微小的缺陷。以下哪种工业检测方法在处理这种高精度要求的任务时最为适用？（）A.机器视觉检测B.人工目检C.抽样检测D.基于统计的检测5、在计算机视觉的图像去噪任务中，去除图像中的噪声。假设要处理一张被噪声严重污染的天文图像，以下关于图像去噪方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.均值滤波和中值滤波等传统方法可以在一定程度上去除噪声，但可能会模糊图像细节B.基于小波变换的方法能够在去除噪声的同时较好地保留图像的边缘和细节C.深度学习方法通过学习噪声和干净图像之间的映射关系，实现有效的去噪D.图像去噪可以完全恢复被噪声破坏的原始图像信息，没有任何损失6、在计算机视觉中，目标检测是一项重要的任务。假设要开发一个能够在城市交通场景中检测车辆和行人的系统。以下关于目标检测算法的选择，哪一项是需要重点考虑的因素？（）A.算法的检测速度，以满足实时性要求B.算法在小目标检测上的性能，因为车辆和行人在图像中可能较小C.算法的模型复杂度，越复杂的模型效果越好D.算法是否开源，开源的算法更易于使用7、计算机视觉在安防监控领域有广泛应用。假设要通过监控摄像头实时检测人群中的异常行为，以下哪种方法可能需要大量的标注数据进行训练？（）A.基于规则的方法B.基于深度学习的方法C.基于背景减除的方法D.基于帧差法的方法8、视频分析是计算机视觉的一个重要领域。假设我们要分析一段监控视频，以检测异常行为，如打架、盗窃等。对于这种实时性要求较高的视频分析任务，以下哪种方法更适合用于快速处理和检测？（）A.对每一帧图像单独进行分析B.基于光流的方法跟踪对象运动C.利用深度学习模型直接对视频进行分析D.采用传统的图像处理方法，如背景减除9、在计算机视觉的图像风格迁移任务中，将一张图像的风格应用到另一张图像上。假设要将一幅油画的风格迁移到一张照片上，以下关于图像风格迁移方法的描述，正确的是：（）A.基于手工特征提取和风格转换的方法能够实现自然逼真的风格迁移B.深度学习中的生成对抗网络（GAN）在风格迁移中无法生成多样化的风格效果C.图像的内容和风格可以完全独立地进行处理，互不影响D.考虑图像的局部和全局特征以及语义信息能够提升风格迁移的质量10、在计算机视觉的图像检索任务中，根据用户提供的图像或特征在数据库中查找相似的图像。假设要从一个大型图像库中找到与给定图像相似的图片，以下关于图像检索方法的描述，正确的是：（）A.基于图像的颜色和纹理特征进行检索能够满足所有的检索需求B.深度学习中的卷积神经网络提取的特征在图像检索中不如手工设计的特征有效C.考虑图像的语义信息和高层特征可以提高图像检索的准确性和相关性D.图像检索的速度和效率不受数据库大小和特征维度的影响11、图像分类是计算机视觉的常见任务之一。假设要对大量的自然风景图片进行分类，如山脉、森林、海滩等。在进行图像分类时，以下关于数据增强的方法，哪一项可能不太有效？（）A.对图像进行随机裁剪和旋转，增加数据的多样性B.改变图像的色彩和对比度，模拟不同的拍摄条件C.直接复制原图像，增加数据量D.给图像添加随机噪声，增强模型的鲁棒性12、计算机视觉中的表情识别旨在判断图像或视频中人物的表情。假设要开发一个用于在线教育的表情识别系统，以下关于表情特征的提取，哪一项是需要重点关注的？（）A.提取面部肌肉的细微运动作为特征B.仅考虑眼睛和嘴巴的形状变化C.忽略面部的整体轮廓，只关注局部特征D.不进行任何特征提取，直接使用原始图像进行分类13、对于视频中的异常检测任务，假设要在一段监控视频中检测出异常事件，如闯入、打斗等。以下哪种方法可能更有助于准确检测异常？（）A.建立正常行为模型，对比检测异常B.只关注视频中的显著运动区域C.随机判断视频中的帧是否异常D.不进行异常检测，直接忽略异常事件14、图像分类是计算机视觉的常见应用之一。考虑一个需要对大量自然风景图片进行分类的任务，这些图片包含了不同的季节、地理位置和天气条件。为了提高分类准确率，以下哪种预处理操作可能最为有效？（）A.对图像进行裁剪和缩放，使其具有统一的尺寸B.对图像进行直方图均衡化，增强对比度C.将图像转换为灰度图像，减少颜色信息的干扰D.对图像进行随机旋转和翻转，增加数据多样性15、计算机视觉中的视频理解不仅包括对单个帧的分析，还需要考虑帧之间的关系。假设我们要理解一个电影片段的情节和情感，以下哪种方法能够有效地捕捉视频中的时空动态信息和语义信息？（）A.基于帧级特征和分类器的方法B.基于深度学习的视频理解模型，结合注意力机制C.基于光流和运动轨迹的方法D.基于音频和视频融合的方法二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述图像的均值漂移算法的用途。2、（本题5分）描述计算机视觉在海洋气象预报中的应用。3、（本题5分）解释计算机视觉在物流中的包裹分拣和识别。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用深度学习模型，对历史文物图像进行年代和风格的鉴定。2、（本题5分）开发一个可以识别不同种类珊瑚的计算机视觉应用。3、（本题5分）对监控视频中的车辆进行车型识别和颜色识别。4、（本题5分）利用深度学习算法，对不同种类的水果干图像进行分类。5、（本题5分）在物流仓储中，使用计算机视觉优化货物的存储布局和拣选路径。四、分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）一家咖啡店的外卖杯设计简约有格调，