新余学院《书籍设计》2021-2022学年第一学期期末试卷

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《书籍设计》2021-2022学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共25个小题，每小题1分，共25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生成任务中，假设要生成具有真实感的自然图像。以下关于图像生成方法的描述，正确的是：（）A.生成对抗网络（GAN）能够生成逼真的图像，但训练过程不稳定，容易模式崩溃B.变分自编码器（VAE）生成的图像多样性好，但真实感不如GAN生成的图像C.自回归模型在图像生成中效率高，能够快速生成高质量的图像D.所有的图像生成方法都能够生成与真实世界完全一致的图像2、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。假设要将一张低分辨率的卫星图像重建为高分辨率图像，以下关于模型训练的挑战，哪一项是最为突出的？（）A.缺乏足够的高分辨率卫星图像数据用于训练B.模型的训练时间过长，难以在短时间内得到结果C.难以评估重建后的图像质量，没有明确的标准D.计算资源需求过大，普通计算机难以承受3、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4、在计算机视觉的实际应用中，模型的实时性是一个重要的考虑因素。以下关于实时性的描述，不正确的是（）A.对于一些需要实时响应的应用，如自动驾驶和工业检测，模型的处理速度至关重要B.模型的复杂度、计算资源和算法效率都会影响实时性C.可以通过模型压缩、硬件加速和优化算法等方法来提高模型的实时性D.实时性只与模型本身有关，与硬件设备和系统架构无关5、在计算机视觉的场景理解任务中，需要理解整个图像的语义信息。假设要分析一张城市街道的图像中包含的物体和它们之间的关系，以下关于场景理解方法的描述，正确的是：（）A.单独对图像中的每个物体进行识别和分类就能实现场景理解B.忽略图像中的上下文信息和空间布局对场景理解没有影响C.利用深度学习中的语义分割和图模型可以更好地理解场景的结构和语义关系D.场景理解只适用于简单的室内场景，对于复杂的户外场景无法处理6、在计算机视觉的图像去噪任务中，去除图像中的噪声。假设要处理一张被噪声严重污染的天文图像，以下关于图像去噪方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.均值滤波和中值滤波等传统方法可以在一定程度上去除噪声，但可能会模糊图像细节B.基于小波变换的方法能够在去除噪声的同时较好地保留图像的边缘和细节C.深度学习方法通过学习噪声和干净图像之间的映射关系，实现有效的去噪D.图像去噪可以完全恢复被噪声破坏的原始图像信息，没有任何损失7、在计算机视觉的图像分割任务中，假设要将一张医学图像中的病变区域准确分割出来。以下关于图像分割方法的描述，正确的是：（）A.基于阈值的分割方法简单高效，适用于所有类型的医学图像分割B.区域生长法能够根据像素的相似性进行分割，但容易受到噪声的影响C.图割算法在处理复杂的图像结构时表现不佳，难以得到准确的分割结果D.深度学习中的全卷积网络（FCN）在图像分割中无法处理不同大小的病变区域8、在图像去噪中，BM3D（Block-Matchingand3DFiltering）算法的优势在于（）A.去噪效果好B.保持图像细节C.计算效率高D.以上都是9、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10、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11、在计算机视觉的人物姿态估计任务中，需要确定图像中人物的关节位置和姿态。假设要开发一个用于健身应用的姿态估计系统，以下关于模型训练数据的获取，哪一项是比较困难的？（）A.从公开的数据集获取大量的人物姿态图像B.自己拍摄不同人群在各种健身动作下的图像C.利用合成数据生成多样化的人物姿态样本D.从社交媒体上收集用户分享的健身照片12、在一个基于计算机视觉的智能零售系统中，需要对顾客的购物行为进行分析，如拿起商品、放回商品等动作的识别。以下哪种技术在动作识别方面可能发挥重要作用？（）A.光流分析B.目标跟踪C.动作捕捉D.以上都是13、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14、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15、计算机视觉中的目标计数任务，例如统计图像中物体的数量。假设要计算一张果园图片中苹果的数量，以下关于目标计数方法的描述，正确的是：（）A.基于传统的图像分割和对象识别方法可以准确快速地完成目标计数B.深度学习中的回归模型不适合用于目标计数任务C.目标的大小、形状和分布对计数结果没有影响D.结合深度学习的密度估计方法能够有效地实现目标计数16、在计算机视觉的图像去噪任务中，去除图像中的噪声。假设要对一张受到严重噪声污染的图像进行去噪处理，以下关于图像去噪方法的描述，正确的是：（）A.均值滤波方法能够在去除噪声的同时很好地保留图像的细节B.中值滤波对椒盐噪声的去除效果不佳C.基于深度学习的图像去噪方法可以自适应地学习噪声模式和图像特征D.图像去噪不会引入任何新的失真或模糊17、计算机视觉中的光流估计用于计算图像中像素的运动信息。假设我们要分析一个视频中物体的运动速度和方向，以下哪种光流估计算法在复杂场景下能够提供更准确的结果？（）A.Lucas-Kanade算法B.Horn-Schunck算法C.Farneback算法D.DeepFlow算法18、在计算机视觉的图像检索任务中，需要根据用户提供的查询图像找到相似的图像。假设我们有一个大型的图像数据库，以下哪种图像表示方法能够提高图像检索的效率和准确性？（）A.基于全局特征的图像表示B.基于局部特征的图像表示C.基于深度学习的图像嵌入表示D.基于颜色直方图的图像表示19、在计算机视觉的图像去雾任务中，假设要去除一张有雾图像中的雾气，恢复清晰的场景。以下关于图像去雾方法的描述，正确的是：（）A.基于物理模型的去雾方法需要准确估计雾的浓度和传播参数，否则效果不佳B.基于深度学习的去雾方法能够自动学习雾的特征，但对浓雾的处理能力有限C.图像去雾后，颜色和对比度会发生严重失真，影响视觉效果D.所有的图像去雾方法都能够在各种复杂的雾天条件下取得理想的效果20、在计算机视觉中，三维重建是从二维图像恢复物体的三维结构。以下关于三维重建的叙述，不正确的是（）A.可以通过多视图几何、结构光或深度学习方法进行三维重建B.三维重建在虚拟现实、文物保护和工业设计等领域有着广泛的应用C.三维重建的结果总是精确无误的，能够完全还原物体的真实三维结构D.噪声、遮挡和图像质量等因素会对三维重建的结果产生影响21、计算机视觉在自动驾驶领域发挥着重要作用。假设一辆自动驾驶汽车正在道路上行驶，需要识别各种交通标志、车辆和行人。以下关于自动驾驶中计算机视觉的描述，哪一项是不正确的？（）A.计算机视觉可以通过摄像头实时获取道路信息，为车辆的决策和控制提供依据B.它能够准确识别不同光照和天气条件下的交通对象，不受任何干扰C.深度学习算法在自动驾驶的计算机视觉中被广泛应用，用于目标检测和语义分割D.计算机视觉需要与其他传感器（如雷达、激光雷达）的数据融合，以提高感知的可靠性22、在计算机视觉的立体视觉任务中，通过两个或多个相机获取的图像来计算深度信息。以下哪种立体匹配算法在精度和效率方面可能表现较好？（）A.基于区域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度学习的匹配算法D.以上都是23、计算机视觉中的三维重建技术可以从多幅图像中恢复物体的三维形状。假设要对一个古老建筑进行三维重建。以下关于三维重建方法的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过立体视觉的方法，从不同角度拍摄的图像中计算深度信息B.基于结构光的方法能够快速获取物体表面的三维点云数据C.深度学习在三维重建中也有应用，能够学习从二维图像到三维形状的映射D.三维重建的结果总是非常精确，与真实物体的形状完全一致24、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25、在计算机视觉中，目标检测是一项关键任务。假设要开发一个能够在复杂的城市交通场景中准确检测出各种车辆类型的系统，需要考虑车辆的不同尺寸、形状和姿态，以及光照、阴影和遮挡等因素的影响。以下哪种目标检测算法在处理这种复杂场景时具有较好的性能和鲁棒性？（）A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）描述计算机视觉在海洋军事中的应用。2、（本题5分）简述图像的角点检测算法。3、（本题5分）计算机视觉中如何利用强化学习进行目标搜索？4、（本题5分）说明计算机视觉中对抗攻击对模型的影响和防御方法。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某金融科技公司的品牌宣传视频设计富有创意，展示公司优势。请探讨宣传视频设计在吸引投资者、提升品牌形象、传达公司理念方面的策略和作用，以及如何根据金融行业的特点和受众心理进行优化。2、（本题5分）分析某美容品牌的产品手册设计，观察其如何运用精美的图片和详细的说明，介绍产品功效和使用方法。3、（本题5分）选取一本畅销书籍的封面设计，研究其如何通过视觉元素吸