吉林师范大学博达学院《品牌与形象设计》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页吉林师范大学博达学院

《品牌与形象设计》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15个小题，每小题1分，共15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、在计算机视觉的图像超分辨率重建中，提高低分辨率图像的清晰度。假设要将一张模糊的图像重建为清晰的高分辨率图像，以下关于图像超分辨率重建方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于插值的方法通过在像素之间插入新的值来增加图像的分辨率，但可能会导致图像模糊B.基于深度学习的方法能够学习低分辨率图像和高分辨率图像之间的映射关系，重建出更清晰的图像C.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D.为了获得更好的重建效果，可以结合多种超分辨率重建方法或使用先验知识2、在计算机视觉的图像生成任务中，除了生成新的图像，还可以对已有图像进行风格转换。假设我们要将一张照片转换为油画风格，以下哪种方法能够实现逼真的风格转换效果？（）A.基于图像滤波和变换的方法B.基于深度学习的风格迁移算法，如CycleGANC.基于图像融合和合成的方法D.基于颜色映射和纹理合成的方法3、图像分割是将图像分成不同的区域，每个区域具有相似的特征。假设要对医学图像进行器官分割，以下关于图像分割方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于阈值的分割方法简单直接，但对于复杂图像效果往往不佳B.基于边缘检测的分割方法通过寻找图像中的边缘来划分区域，但容易受到噪声影响C.基于深度学习的语义分割方法能够实现像素级别的分类，效果较好，但计算量较大D.图像分割只适用于灰度图像，对于彩色图像无法进行有效的分割4、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5、计算机视觉在卫星遥感图像分析中的应用可以帮助监测地球环境和资源。假设要通过卫星图像分析森林的覆盖面积变化。以下关于计算机视觉在卫星遥感中的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过图像分类和分割技术区分森林、草地和建筑物等不同地物类型B.能够对多时相的卫星图像进行比较，监测森林的生长和砍伐情况C.计算机视觉在卫星遥感中的应用不受卫星图像的分辨率和光谱信息的限制D.可以结合地理信息系统（GIS）数据，进行更深入的空间分析和决策支持6、在计算机视觉的图像压缩任务中，假设要在保证一定图像质量的前提下，尽可能减少图像的数据量。以下哪种图像压缩方法可能更有效？（）A.基于离散余弦变换（DCT）的压缩算法，如JPEGB.无损压缩方法，如PNGC.不进行任何压缩，直接存储原始图像D.随机删除图像中的部分像素7、图像压缩是为了减少图像的数据量，同时保持可接受的视觉质量。假设我们需要在网络上传输大量的图像，以下哪种图像压缩标准能够在保证较高压缩比的同时，提供较好的图像质量？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP8、当处理低光照条件下拍摄的图像时，为了增强图像的亮度和对比度，同时减少噪声，以下哪种图像处理方法可能更合适？（）A.直方图均衡化B.伽马校正C.简单地增加图像的整体亮度值D.不进行任何处理，保留低光照效果9、计算机视觉中的图像配准任务是将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行对齐。假设要将两张拍摄角度不同的城市风景照片进行配准。以下关于图像配准方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以基于特征点匹配的方法，找到两张图像中的对应点，然后计算变换矩阵B.基于灰度信息的配准方法通过比较图像的像素值来实现配准C.深度学习中的自监督学习方法可以用于图像配准，自动学习图像之间的对应关系D.图像配准总是能够达到像素级别的精确对齐，不存在任何误差10、在计算机视觉的图像检索任务中，假设要从海量的图像库中快速找到与给定图像相似的图像。以下关于图像特征表示的选择，哪一项是需要重点考虑的？（）A.选择具有高维度的特征向量，包含丰富的图像信息B.采用低维度但具有区分性的特征表示，提高检索效率C.忽略特征的维度和区分性，随机选择一种特征表示D.只使用图像的颜色特征，忽略形状和纹理等特征11、计算机视觉中的手势识别用于理解人的手势动作。假设要在一个智能交互系统中实现实时准确的手势识别，以下关于手势识别方法的描述，正确的是：（）A.基于传感器的手势识别方法能够精确获取手势的运动信息，但佩戴传感器不方便B.基于视觉的手势识别方法不受环境光照和背景的影响，识别稳定性高C.深度学习中的卷积神经网络在手势识别中无法处理复杂的手势变化和遮挡D.手势识别系统只要能够识别常见的几种手势，就能够满足大多数应用需求12、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13、计算机视觉中的图像语义分割需要为图像中的每个像素分配类别标签。假设要对一张城市街景图像进行语义分割，包括道路、建筑物、车辆和行人等。以下哪种图像语义分割方法在处理这种复杂场景时能够提供更精细的分割结果？（）A.全卷积网络（FCN）B.U-NetC.SegNetD.DeepLab14、计算机视觉中的人脸识别技术应用广泛。假设要在一个门禁系统中实现准确的人脸识别，以下关于人脸识别方法的描述，正确的是：（）A.基于几何特征的人脸识别方法对姿态和光照变化具有很强的鲁棒性B.基于模板匹配的方法能够处理大规模的人脸数据库，并且识别速度快C.深度学习中的卷积神经网络在人脸识别中能够学习到更具判别性的特征，但容易受到数据偏差的影响D.人脸识别系统一旦训练完成，就不需要更新和优化，能够一直保持高准确率15、视频理解是计算机视觉中的一个具有挑战性的任务。以下关于视频理解的叙述，不准确的是（）A.视频理解不仅需要分析每一帧图像的内容，还需要考虑帧之间的时间关系B.循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理视频序列数据时具有优势C.视频理解在视频监控、行为分析和内容推荐等方面具有广泛的应用前景D.目前的视频理解技术已经能够完全理解复杂场景下的视频内容，不存在任何挑战二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）解释计算机视觉在虹膜识别中的关键技术。2、（本题5分）描述计算机视觉在雪崩预警中的应用。3、（本题5分）说明计算机视觉在海洋科学研究中的作用。4、（本题5分）描述计算机视觉在智能交通中的应用场景。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）运用图像识别技术，检测工厂仓库货物的存储状态。2、（本题5分）通过计算机视觉，对不同类型的根雕作品进行分类。3、（本题5分）设计一个程序，通过计算机视觉识别不同品牌的手机。4、（本题5分）运用深度学习，对不同种类的鱼类图像进行分类。5、（本题5分）使用目标跟踪算法，跟踪赛车场上赛车的速度变化。四、分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）以麦当劳的广告和店面设计为例，分析其如何通过视觉元素吸引儿童和家庭消费者。