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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页河北环境工程学院

《Photoshop制作》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、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2、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3、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,以下关于实时性和准确性的平衡,哪一项是最为关键的?()A.优先保证实时性,即使准确性略有降低B.优先保证准确性,允许一定的延迟C.不考虑实时性和准确性,只要能检测出异常行为即可D.完全无法平衡实时性和准确性,只能根据具体情况选择其一4、计算机视觉中的图像超分辨率重建旨在提高图像的分辨率和细节。假设要将一张低分辨率的老照片重建为高分辨率的清晰图像,同时要保持图像的自然度和真实性。以下哪种图像超分辨率重建方法最为适合?()A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度学习的方法D.基于学习字典的方法5、计算机视觉中的图像去雾是一个具有挑战性的问题。假设要去除一张有浓雾的风景图像中的雾气,以下哪种方法可能需要对大气散射模型有深入的了解?()A.基于深度学习的去雾方法B.基于物理模型的去雾方法C.基于图像增强的去雾方法D.基于滤波的去雾方法6、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7、在计算机视觉中,目标检测是一项重要任务。假设要在一张包含多种物体的图像中准确检测出汽车的位置和类别。以下关于目标检测算法的描述,正确的是:()A.传统的基于特征提取和分类器的方法在复杂场景下检测效果优于深度学习方法B.深度学习中的FasterR-CNN算法通过生成候选区域和分类回归,能够实现高精度的目标检测C.目标检测算法只关注物体的外观特征,不考虑物体之间的空间关系D.所有的目标检测算法对于小目标的检测都具有同样出色的性能8、计算机视觉中的姿态估计任务,确定物体在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,正确的是:()A.基于几何模型的姿态估计方法在复杂环境中总是能够准确估计姿态B.深度学习中的端到端姿态估计网络不需要对物体的结构和运动有先验了解C.姿态估计的结果不受相机参数和拍摄角度的影响D.结合多种传感器数据和深度学习的方法可以提高姿态估计的精度和鲁棒性9、在计算机视觉的视频监控系统中,异常事件检测是重要功能之一。假设要在一个仓库的监控视频中检测出异常的人员活动或物品移动。以下哪种异常事件检测方法在处理这种大规模视频数据时能够更有效地发现异常?()A.基于规则的检测B.基于统计模型的检测C.基于深度学习的检测D.基于人工观察的检测10、在计算机视觉的视觉跟踪与定位任务中,实时跟踪物体并确定其在空间中的位置。假设要在一个室内环境中跟踪一个移动的机器人并确定其位置,以下关于视觉跟踪与定位方法的描述,正确的是:()A.基于标志物的跟踪与定位方法在标志物被遮挡时仍能准确工作B.视觉里程计方法能够独立实现高精度的长期跟踪与定位C.同时使用多个相机进行观测不能提高跟踪与定位的性能D.环境的光照变化和动态障碍物对视觉跟踪与定位的结果影响较小11、在计算机视觉的图像分割任务中,假设要对细胞图像进行精细分割。以下关于模型选择的考虑因素,哪一项是不准确的?()A.模型对细胞边界的捕捉能力B.模型在小样本数据上的泛化能力C.模型的训练时间和计算资源需求D.模型的知名度和在学术圈的引用次数12、在计算机视觉的图像配准任务中,需要将不同时间或视角拍摄的图像进行对齐。假设要将两张拍摄角度不同的卫星图像进行精确配准,图像中存在地形变化和云层遮挡。以下哪种图像配准方法在这种困难情况下能够取得较好的效果?()A.基于特征的配准B.基于灰度的配准C.基于变换模型的配准D.基于深度学习的配准13、计算机视觉中的图像配准是将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行匹配和对齐。以下关于图像配准的叙述,不正确的是()A.图像配准需要找到图像之间的对应点或特征,然后进行变换和对齐B.图像配准在医学图像分析、遥感图像处理和三维重建等领域有着广泛的应用C.图像配准的精度和鲁棒性受到图像质量、噪声和几何变形等因素的影响D.图像配准是一个简单的过程,不需要复杂的算法和优化14、计算机视觉中的图像修复旨在恢复图像中缺失或损坏的部分。假设一张珍贵的老照片有部分区域损坏,需要进行修复以还原其完整的内容。以下哪种图像修复方法在处理这种情况时能够生成更自然和逼真的结果?()A.基于扩散的图像修复B.基于纹理合成的图像修复C.基于深度学习的图像修复D.基于样例的图像修复15、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16、计算机视觉中的医学图像分析中,假设要对肿瘤进行检测和分割。以下关于医学图像分析方法的描述,正确的是:()A.由于医学图像的特殊性,传统的计算机视觉方法无法应用于医学图像分析B.深度学习方法在医学图像分析中能够准确检测肿瘤,但对小肿瘤容易漏检C.多模态医学图像融合可以提供更丰富的信息,但融合算法复杂,效果不稳定D.医学图像分析的结果不需要经过医生的审核和确认,可以直接用于诊断17、在计算机视觉的三维重建任务中,需要从多视角的图像中恢复物体的三维形状。假设我们有一组从不同角度拍摄的建筑物图像,以下哪种方法常用于从这些图像中重建建筑物的三维模型?()A.立体匹配方法B.结构光方法C.运动恢复结构(SFM)D.基于投影的方法18、在计算机视觉中,以下哪种技术常用于图像的超分辨率重建的上采样方法?()A.反卷积B.亚像素卷积C.最近邻插值D.以上都是19、在计算机视觉的特征提取中,SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform,尺度不变特征变换)特征是一种经典的方法。假设我们要对一组包含不同视角和缩放比例的物体图像进行匹配,SIFT特征的哪个特性使其在这种情况下表现出色?()A.对旋转和尺度变化具有不变性B.计算速度快,效率高C.特征维度低,易于存储和处理D.对光照变化不敏感20、计算机视觉在无人驾驶飞行器(UAV)中的应用可以辅助飞行和导航。假设一架UAV需要依靠视觉信息避开障碍物,以下关于UAV计算机视觉应用的描述,正确的是:()A.仅依靠单目视觉就能准确估计障碍物的距离和速度B.视觉信息在UAV飞行中的作用有限,主要依靠其他传感器如GPSC.多目视觉和深度学习算法的结合可以为UAV提供更准确的环境感知和障碍物避让能力D.UAV的飞行速度和姿态对视觉系统的性能没有影响二、简答题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)简述计算机视觉中的语义分割任务。2、(本题5分)简述计算机视觉中图像分类的任务和方法。3、(本题5分)描述计算机视觉在气象预测中的应用。4、(本题5分)解释计算机视觉在停车场管理中的技术。5、(本题5分)计算机视觉中如何进行食品包装检测?三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)剖析某烘焙教室的室内装修和教学材料设计,探讨如何通过温馨、有趣的视觉元素激发学员的学习兴趣。2、(本题5分)观察某城市的公共交通导向系统设计,分析其标识、线路图、色彩搭配等方面如何有效地引导乘客,提高出行效率,同时考虑到不同人群的需求和使用场景。3、(本题5分)以一款音乐专辑的封面设计为例,分析设计师如何运用视觉元素来体现音乐风格、主题和情感,以及该设计在市场推广中的作用。4、(本题5分)分析某品牌的网站设计,探讨其在界面布局、色彩搭配、交

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