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站名:站名:年级专业:姓名:学号:凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者,成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页,共1页湖北工程学院
《展示设计》2023-2024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2、计算机视觉中的图像风格迁移是一项有趣的任务。假设要将一幅油画的风格应用到一张照片上,以下关于模型训练的要点,哪一项是不正确的?()A.学习油画和照片的特征表示,找到风格和内容的分离方式B.只关注风格的迁移,不考虑照片原始内容的保留C.采用对抗训练,使生成的图像在风格和内容上达到平衡D.调整模型参数,控制风格迁移的强度和效果3、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4、计算机视觉在工业检测中的应用越来越广泛。假设要检测电子电路板上的微小缺陷,以下哪种图像采集设备可能提供更高的分辨率和精度?()A.普通数码相机B.工业线阵相机C.手机摄像头D.监控摄像头5、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6、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7、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8、在计算机视觉的图像检索任务中,假设要从一个大型图像数据库中快速找到与给定图像相似的图像。以下关于图像检索方法的描述,正确的是:()A.基于文本标注的图像检索方法依赖于人工标注的准确性和完整性,检索效果不稳定B.基于内容的图像检索通过提取图像的特征进行相似性比较,但特征的选择对检索结果影响不大C.哈希方法能够将高维的图像特征映射为低维的哈希码,大大提高检索效率,但会损失一定的准确性D.所有的图像检索方法都能够在大规模数据库中实现实时、准确的检索9、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边界优化?()A.条件随机场B.全连接条件随机场C.深度学习D.以上都是10、在计算机视觉的图像配准任务中,假设要将两张拍摄角度和时间不同的同一物体的图像进行精确对齐。这两张图像可能存在缩放、旋转和平移等差异。以下哪种配准方法可能更适合处理这种情况?()A.基于特征点匹配的方法,如SIFT特征B.直接将两张图像叠加,不进行任何配准操作C.基于图像灰度值的配准方法,计算灰度差异D.随机选择图像中的点进行匹配11、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12、在计算机视觉中,目标检测是一项重要任务。假设要在一张包含众多物体的复杂图像中准确检测出不同类型的车辆,例如轿车、卡车和摩托车。图像中的车辆可能具有不同的颜色、大小和姿态,而且背景也较为复杂。为了实现高精度的车辆检测,以下哪种方法通常被认为是最有效的?()A.基于传统图像处理技术,如边缘检测和形态学操作B.使用基于深度学习的目标检测算法,如FasterR-CNNC.采用简单的模板匹配方法,根据预先定义的车辆模板进行匹配D.对图像进行全局特征提取,然后基于这些特征进行分类13、假设要开发一个能够自动识别水果种类和品质的计算机视觉系统,用于水果分拣和质量评估。在获取水果图像时,可能会受到光照、角度和遮挡等因素的影响。为了提高识别的准确性和鲁棒性,以下哪种图像预处理技术可能是关键?()A.图像增强B.图像去噪C.图像归一化D.图像分割14、在计算机视觉的图像配准任务中,假设要将两张拍摄角度不同的同一物体的图像进行对齐。以下关于特征匹配的方法,哪一项是不太可靠的?()A.使用SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)特征进行匹配B.基于像素值的直接比较进行匹配C.利用SURF(SpeededUpRobustFeatures)特征进行匹配D.通过ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)特征进行匹配15、物体检测是计算机视觉中的一项关键任务。假设一个智能监控系统需要检测场景中的特定物体,如背包、自行车等。以下关于物体检测算法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于深度学习的物体检测算法能够同时检测多个物体,并给出它们的位置和类别B.可以通过滑动窗口的方法在图像中搜索可能的物体区域,然后进行分类判断C.物体检测算法需要对大量的标注图像进行训练,以学习不同物体的特征D.无论物体的大小、形状和颜色如何变化,物体检测算法都能准确检测到16、计算机视觉在农业领域的应用中,例如对农作物的生长监测。假设要通过图像分析评估农作物的健康状况,以下哪种特征可能对判断病虫害的存在较为敏感?()A.农作物的颜色和纹理B.农作物的高度和形状C.农田的土壤湿度D.农田的地理位置17、在计算机视觉的动作识别任务中,区分不同的人体动作。假设要从一段视频中识别出一个人是在跑步还是走路,以下关于动作识别方法的描述,正确的是:()A.基于骨架信息的动作识别方法对人体姿态的微小变化不敏感B.只考虑动作的空间特征就能准确识别不同的动作C.融合时空特征和深度学习模型能够提升动作识别的准确率D.动作识别的结果不受视频拍摄角度和背景干扰的影响18、计算机视觉在自动驾驶领域有重要应用。假设车辆需要根据摄像头采集的图像来识别道路上的交通标志,并且要在不同天气和光照条件下都能准确识别。以下哪种方法可能有助于提高交通标志识别的鲁棒性?()A.使用多个不同类型的摄像头获取图像B.仅依赖颜色特征进行识别C.采用简单的线性分类器进行标志分类D.减少训练数据中的交通标志种类19、图像分类是计算机视觉的基础任务之一。假设要对一组动物图片进行分类,区分猫、狗、兔子等。以下关于图像分类方法的描述,哪一项是不准确的?()A.传统的机器学习方法,如支持向量机(SVM),也可以用于图像分类任务B.深度学习中的卷积神经网络(CNN)在图像分类中取得了显著的效果C.图像分类只需要考虑图像的内容,不需要考虑图像的拍摄角度和背景等因素D.可以通过数据增强技术,如旋转、裁剪、翻转等,增加训练数据的多样性20、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二、简答题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)解释计算机视觉中特征提取的概念,并列举至少两种常用的特征提取方法。2、(本题5分)解释计算机视觉中的元学习在少样本学习中的应用。3、(本题5分)描述计算机视觉在海洋物理过程研究中的应用。4、(本题5分)计算机视觉中如何对古代建筑进行数字化建模?5、(本题5分)描述计算机视觉在地质勘探中的应用。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)以一个艺术展览的宣传册设计为例,分析其如何通过视觉传达展示艺术作品和展览信息。2、(本题5分)解析某食品品牌的店面设计,包括店面外观、内部装修和陈列设计,讨论其如何营造舒适的购物环境和吸引顾客。3、(本题5分)选取某大学的学术讲座海报设计,分析其如何运用视觉元素吸引师生参加并传达讲座主题。4、(本题5分)探讨某汽车品牌的车展展示设计,研
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