湖北第二师范学院《企业形象设计》2021-2022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页湖北第二师范学院《企业形象设计》

2021-2022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30个小题，每小题1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、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2、在计算机视觉中，深度估计是确定场景中物体距离相机的距离。以下关于深度估计的说法，错误的是（）A.可以通过立体视觉、结构光或飞行时间等技术来获取深度信息B.深度学习方法在单目深度估计中取得了显著进展C.深度估计对于三维重建、虚拟现实和增强现实等应用具有重要意义D.深度估计的结果总是非常精确，不需要进行后处理和优化3、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4、计算机视觉中的行人重识别是在不同摄像头拍摄的图像或视频中识别出特定的行人。以下关于行人重识别的叙述，不正确的是（）A.行人重识别需要提取具有判别性的行人特征，克服视角、光照和姿态的变化B.深度学习方法在行人重识别任务中取得了显著的性能提升C.行人重识别在智能安防、视频监控和人员追踪等领域有重要的应用D.行人重识别技术已经能够在大规模数据集上达到100%的准确率5、在计算机视觉的应用于农业领域，例如作物监测和病虫害检测，需要对大量的田间图像进行分析。假设我们要检测农作物叶片上的病虫害症状，以下哪种技术能够实现快速、准确的检测，并且适应不同的生长阶段和环境条件？（）A.基于传统图像分割和特征提取的方法B.基于深度学习的目标检测和分类算法，针对病虫害特征训练C.基于光谱分析和颜色特征的方法D.基于机器视觉和模式识别的方法6、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7、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8、计算机视觉中的视觉注意力机制用于聚焦图像中的重要区域。以下关于视觉注意力机制的说法，不正确的是（）A.视觉注意力机制可以根据图像的特征和任务需求动态地选择关注的区域B.注意力机制能够提高模型的效率和性能，减少对无关信息的处理C.视觉注意力机制在图像分类、目标检测和图像生成等任务中得到了广泛应用D.视觉注意力机制的引入会增加模型的复杂度和计算量，降低模型的训练速度9、当利用计算机视觉进行视频监控中的异常行为检测，例如打架、盗窃等，以下哪种方法可能有助于准确识别异常行为？（）A.建立正常行为模型B.运动轨迹分析C.人群密度估计D.以上都是10、计算机视觉中的图像超分辨率技术用于提高图像的分辨率。假设要将一张低分辨率的图像恢复成高分辨率图像，以下关于图像超分辨率方法的描述，正确的是：（）A.基于插值的图像超分辨率方法能够生成清晰逼真的高分辨率图像B.深度学习中的生成对抗网络（GAN）在图像超分辨率任务中无法发挥作用C.图像超分辨率的效果不受原始低分辨率图像的质量和内容的限制D.结合先验知识和深度学习的方法可以改善图像超分辨率的效果11、当进行图像的目标计数任务时，假设要统计一张图像中某种物体的数量，例如统计羊群中的羊的数量。以下哪种方法可能更准确地完成计数任务？（）A.基于深度学习的目标计数模型B.手动逐个计数C.估计图像中物体的平均大小，然后计算总面积来推算数量D.随机猜测物体的数量12、计算机视觉在体育赛事分析中的应用可以提供更深入的比赛洞察。假设要分析一场足球比赛中球员的跑位和传球模式，以下关于体育赛事计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.仅依靠球员的位置信息就能全面分析比赛中的战术和策略B.球员的速度和加速度等动态信息对比赛分析的价值不大C.结合深度学习和轨迹分析技术可以更有效地挖掘比赛中的关键模式和趋势D.比赛场地的光照和摄像机视角对计算机视觉分析的结果没有影响13、在图像配准任务中，需要将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行对齐。假设我们要将一张卫星图像与一张航拍图像进行配准，以下哪个因素对于配准的准确性影响最大？（）A.图像的分辨率差异B.图像的旋转和平移C.图像的光照条件D.图像中的噪声14、在计算机视觉的图像超分辨率重建中，假设我们要将低分辨率的图像重建为高分辨率图像，同时保持图像的细节和纹理。以下哪种深度学习架构可能在这方面表现较好？（）A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）C.生成对抗网络（GAN）D.自动编码器（Autoencoder）15、计算机视觉中的医学图像分析对于疾病的诊断和治疗具有重要意义。以下关于医学图像分析的描述，不准确的是（）A.可以对X光、CT、MRI等医学图像进行病灶检测、器官分割和疾病分类B.深度学习技术在医学图像分析中取得了显著的成果，但也面临数据标注困难和模型泛化能力不足的问题C.医学图像分析需要遵循严格的医学标准和伦理规范，确保结果的准确性和可靠性D.医学图像分析完全依赖于计算机视觉技术，医生的经验和专业知识不再重要16、在计算机视觉中，特征提取是非常关键的一步。假设我们要对一组风景图像进行特征提取，以便后续的图像检索和分类任务。以下哪种特征提取方法能够捕捉到图像的全局和局部特征，并且对图像的旋转、缩放等变换具有较好的不变性？（）A.尺度不变特征变换（SIFT）B.方向梯度直方图（HOG）C.局部二值模式（LBP）D.卷积神经网络自动学习的特征17、计算机视觉中的眼底图像分析对于眼科疾病的诊断具有重要意义。以下关于眼底图像分析的描述，不准确的是（）A.可以检测眼底的病变、血管异常和视网膜结构的改变B.深度学习方法在眼底图像分析中能够自动提取特征和进行疾病分类C.眼底图像分析需要高质量的图像数据和专业的医学知识标注D.眼底图像分析技术已经非常成熟，能够替代医生的诊断18、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19、在计算机视觉的车牌识别任务中，需要从车辆图像中准确提取车牌号码。假设车牌存在倾斜、变形和光照不均等问题。以下哪种车牌识别方法在应对这些挑战时表现更为出色？（）A.基于字符分割的车牌识别B.基于模板匹配的车牌识别C.基于深度学习的车牌识别D.基于特征提取的车牌识别20、在计算机视觉的行人重识别任务中，假设要在多个摄像头拍摄的画面中找到同一个行人。以下关于特征融合的方法，哪一项是不太合理的？（）A.将行人的外观特征和步态特征进行融合B.简单地将不同特征进行拼接，不考虑权重分配C.根据特征的重要性为其分配不同的权重进行融合D.利用深度学习模型自动学习特征的融合方式21、在计算机视觉的视觉跟踪任务中，目标在运动过程中可能会发生形变、遮挡和光照变化等情况。为了提高跟踪的稳定性和准确性，以下哪种策略可能是有效的？（）A.模型更新机制B.多特征融合C.抗遮挡处理D.以上都是22、在计算机视觉的姿态估计任务中，例如估计人体关节的位置和姿态，以下哪种方法可能在精度和实时性之间取得较好的平衡？（）A.基于模型的方法B.基于深度学习的回归方法C.基于深度学习的分类方法D.以上都不是23、在计算机视觉的图像修复任务中，假设图像中有大面积的损坏或缺失区域，以下哪种方法可能更依赖于对图像全局结构的理解？（）A.基于纹理合成的方法B.基于扩散的方法C.基于深度学习的方法D.基于样例的方法24、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高产品质量和生产效率。假设要检测生产线上的零件是否存在缺陷，以下关于工业检测中的计算机视觉应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以使用机器视觉系统对零件进行实时检测，快速发现缺陷B.深度学习模型能够自动学习正常零件和缺陷零件的特征差异，实现准确的缺陷检测C.工业检测中的计算机视觉系统需要具备高度的准确性和稳定性，能够适应不同的生产环境D.计算机视觉在工业检测中只能检测外观缺陷，对于零件的内部结构和性能无法进行评估25、在计算机视觉的图像融合任务中，将多幅图像合成为一幅更完整、更有信息的图像。假设要将一张白天拍摄的风景图像和一张夜晚拍摄的同一地点的图像进行融合，以下关于图像融合方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以基于像素级的融合策略，将两幅图像的像素值进行加权或组合B.特征级融合方法先提取图像的特征，然后进行融合，能够更好地保留图像的语义信息C.图像融合的效果只取决于融合算法的选择，与输入图像的质量和内容无关D.多模态图像融合需要考虑不同图像的特点和互补性，以获得更理想的融合结果26、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27、计算机视觉中的动作识别是对视频中人物或物体的动作进行分类和识别。以下关于动作识别的描述，不准确的是（）A.动作识别需要分析视频中的时空特征来理解动作的模式和类别B.双流卷积网络在动作识别任务中被广泛应用，分别处理空间和时间信息C.动作识别在体育分析、视频监控和智能安防等领域具有重要的应用价值D.动作识别技术已经非常成熟，能够准确识别各种复杂和细微的动作28、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29、计算机视觉中的特征提取是非常关键的步骤。假设要从一组图像中提取具有代表性的特征，以下关于特征提取方法的描述，正确的是：（）A.手工设计的特征，如SIFT和HOG，在任何情况下都比深度学习自动学习的特征更有效B.深度学习中的卷积神经网络能够自动学习到图像的多层次特征，具有很强的表达能力C.特征提取的结果对后续的图像分类和目标检测任务没有影响D.特征提取只需要考虑图像的局部信息，全局信息不重要30、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二、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）基于计算机视觉的智能图书馆借还书系统，通过图书封面识别实现自动借还。2、（本题5分）基于深度学习的图像去噪技术，去除图像中的噪声干扰。3、（本题5分）基于计算机视觉，开发一个可以检测道路上车辆类型的系统。4、（本题5分）运用图像识别算法，对不同乐器的图像进行分类和识别。5、（本题5分）使用目标跟踪算法，跟踪马戏表演中空中飞人的轨迹。三、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）计算机视觉中如何进行武器装备检测和维护？2、（本题5分