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《文字设计》2021-2022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、在计算机视觉的医学影像分析中,例如对肿瘤的检测和分割,需要高精度和可靠性。假设我们有一组磁共振成像(MRI)数据,以下哪种技术能够有效地辅助医生进行准确的诊断和治疗规划?()A.基于传统图像处理的方法B.基于深度学习的分割网络,结合多模态数据C.基于聚类和分类的方法D.基于形态学操作和阈值分割的方法2、当进行图像的风格迁移任务时,假设要将一张照片的风格转换为著名绘画的风格,同时保留照片的内容结构。以下哪种方法在实现这一目标时可能更有效?()A.使用基于卷积神经网络的风格迁移算法,如Gatys等人提出的方法B.对图像进行简单的色彩变换和滤镜处理C.随机改变图像的像素值来模拟风格迁移D.只对图像的边缘进行处理,忽略内部区域3、计算机视觉中的图像修复是填补图像中的缺失或损坏部分。假设我们有一张老照片,其中部分区域被损坏,需要进行修复。以下哪种图像修复方法能够生成自然、合理的内容,与周围区域融合良好?()A.基于纹理合成的修复方法B.基于插值和填充的修复方法C.基于深度学习的图像修复网络,如ContextEncoderD.基于图像分解和重构的修复方法4、在计算机视觉的人脸识别任务中,假设要实现一个能够在不同光照和表情下准确识别的系统。以下关于数据预处理的步骤,哪一项是最重要的?()A.对人脸图像进行归一化处理,统一大小和亮度B.对图像进行锐化处理,增强面部特征C.给图像添加艺术效果,提高美观度D.随机裁剪图像,增加数据多样性5、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6、在计算机视觉的遥感图像分析中,假设要从卫星遥感图像中提取土地利用信息,以下哪种技术可能对区分不同类型的土地覆盖有帮助?()A.高光谱分析B.纹理分析C.形状分析D.以上都有可能7、在计算机视觉的行人检测任务中,假设要在一个拥挤的街道场景中准确检测出行人,场景中存在光照变化、人群遮挡和复杂背景。以下哪种特征表示方法在这种情况下可能更具鲁棒性?()A.基于形状的特征,如行人的轮廓B.基于颜色的特征,如行人衣服的颜色C.基于深度学习的特征,通过卷积神经网络自动学习D.不提取任何特征,直接对原始图像进行检测8、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9、计算机视觉中的遥感图像分析用于获取地球表面的信息。假设要从卫星遥感图像中分析土地利用类型和植被覆盖情况,同时要克服图像的大尺度和复杂的地物分布。以下哪种遥感图像分析方法最为有效?()A.基于光谱特征的分析B.基于纹理特征的分析C.基于对象的图像分析D.基于深度学习的分析10、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要在一个动态场景中准确计算光流,以下哪种情况可能导致较大的误差?()A.物体的快速运动B.光照的剧烈变化C.图像的低分辨率D.以上都有可能11、图像分类是计算机视觉的基础任务之一。假设要对大量的自然风景图片进行分类,包括山脉、森林、海滩等不同类型,同时图片可能存在不同的拍摄角度、光照条件和季节变化。为了能够准确地对这些图片进行分类,以下哪种特征提取方法与分类算法的组合最为有效?()A.SIFT特征+支持向量机B.HOG特征+决策树C.卷积神经网络自动提取特征+深度学习分类器D.颜色直方图特征+朴素贝叶斯12、在计算机视觉的目标跟踪任务中,需要在视频序列中持续跟踪特定的目标。假设我们要跟踪一个在人群中快速移动的人物,以下哪种目标跟踪算法能够更好地处理目标的外观变化和遮挡情况?()A.基于卡尔曼滤波的跟踪算法B.基于粒子滤波的跟踪算法C.基于深度学习的跟踪算法,如Siamese网络D.基于均值漂移的跟踪算法13、在计算机视觉的图像去噪任务中,假设要去除一张受到严重噪声污染的图像中的噪声,同时尽可能保留图像的细节和边缘信息。以下哪种去噪方法可能更适合?()A.中值滤波,用邻域中值代替像素值B.均值滤波,用邻域平均值代替像素值C.基于深度学习的图像去噪模型,如DnCNND.不进行任何去噪处理,保留原始噪声图像14、假设我们要开发一个计算机视觉系统,用于检测生产线上产品的表面缺陷。由于产品的种类繁多、缺陷类型复杂,以下哪种方法可能需要更多的计算资源和时间来训练模型?()A.基于传统机器学习的方法B.基于浅层神经网络的方法C.基于深度学习的方法D.基于模板匹配的方法15、对于图像的语义理解任务,假设要理解一张图像所表达的场景和事件,例如判断一张图像是在举行婚礼还是在举办音乐会。图像中的信息可能比较隐晦和复杂。以下哪种方法可能有助于提高语义理解的准确性?()A.构建图像的语义图,分析物体之间的关系B.只关注图像中的主要物体,忽略背景信息C.对图像进行简单的分类,不进行深入的语义分析D.随机猜测图像的语义二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)描述计算机视觉在隧道监测中的应用。2、(本题5分)描述计算机视觉在水利工程中的应用。3、(本题5分)简述图像的色彩空间选择原则。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)运用计算机视觉技术,对风力发电设备的叶片进行损伤检测。2、(本题5分)利用目标检测算法,在卫星遥感图像中检测森林火灾区域。3、(本题5分)利用图像识别技术,对不同品牌的手机充电器图像进行识别和分类。4、(本题5分)通过图像分割技术,将医学图像中的血管和神经组织进行分离。5、(本题5分)通过图像分类算法,对不同种类的乐器演奏场景图像进行分类。四、分析题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10分)分析某音乐工作室的品牌标识设计,观察其如何通过独

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