浙江工业大学之江学院《版式设计》2023-2024学年第一学期期末试卷

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2023-2024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、在计算机视觉的图像检索任务中，需要根据用户提供的示例图像从大规模图像数据库中找到相似的图像。假设要构建一个高效的图像搜索引擎，能够快速准确地返回相关图像。以下哪种图像检索方法在处理大规模数据时性能更优？（）A.基于内容的图像检索B.基于文本标注的图像检索C.基于哈希编码的图像检索D.基于深度学习特征的图像检索2、计算机视觉在安防监控领域有广泛应用。假设要通过监控摄像头实时检测人群中的异常行为，以下关于实时性和准确性的平衡，哪一项是最为关键的？（）A.优先保证实时性，即使准确性略有降低B.优先保证准确性，允许一定的延迟C.不考虑实时性和准确性，只要能检测出异常行为即可D.完全无法平衡实时性和准确性，只能根据具体情况选择其一3、在计算机视觉的图像生成任务中，假设要生成逼真的人脸图像。以下关于生成模型的架构选择，哪一项是需要特别关注的？（）A.选择传统的多层感知机（MLP）架构B.采用生成对抗网络（GAN）架构，通过对抗训练生成高质量图像C.运用卷积神经网络（CNN）架构，但不使用池化层D.构建循环神经网络（RNN）架构，处理图像的序列信息4、计算机视觉中的图像去噪旨在去除图像中的噪声，同时保留图像的细节和结构。假设我们有一张受到严重噪声污染的医学图像，以下哪种图像去噪方法能够在去除噪声的同时，最大程度地保留图像的边缘和纹理信息？（）A.均值滤波B.中值滤波C.高斯滤波D.基于小波变换的去噪方法5、在计算机视觉的图像增强任务中，旨在改善图像的质量。假设一张低光照条件下拍摄的照片需要增强。以下关于图像增强方法的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过直方图均衡化方法增强图像的对比度B.基于滤波的方法能够去除图像中的噪声，同时增强细节C.图像增强可以无限制地提高图像的质量，不存在过度增强的问题D.深度学习中的生成对抗网络（GAN）也可以用于图像增强6、在计算机视觉的实际应用中，光照变化会对图像的处理和分析产生影响。以下关于光照变化的描述，不正确的是（）A.光照变化可能导致图像的亮度、对比度和颜色发生改变，增加了图像处理的难度B.一些预处理技术，如直方图均衡化，可以在一定程度上减轻光照变化的影响C.深度学习模型能够自动适应各种光照变化，无需进行额外的处理D.光照变化对于目标检测和跟踪等任务的准确性可能会产生较大的影响7、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8、在计算机视觉的场景理解任务中，需要对图像中的物体、关系和上下文进行综合分析。假设要理解一个室内场景的布局和功能，以下哪种信息可能是最关键的？（）A.物体的形状和颜色B.物体之间的空间位置关系C.图像的亮度和对比度D.图像的拍摄角度9、计算机视觉是一门研究如何让计算机从图像或视频中获取信息和理解内容的学科。在计算机视觉的应用中，目标检测是一项重要任务。以下关于目标检测的描述，不准确的是（）A.目标检测能够准确识别图像或视频中特定类别的物体，并确定其位置和大小B.深度学习技术的发展极大地提高了目标检测的准确性和效率C.目标检测只适用于静态图像，对于动态视频的处理效果不佳D.目标检测在自动驾驶、安防监控和工业检测等领域有着广泛的应用10、计算机视觉在文物保护和修复中的应用可以帮助记录和分析文物的状态。假设要对一件古老的雕塑进行数字化保存和修复建议。以下关于计算机视觉在文物保护中的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过三维扫描技术获取文物的精确形状和表面细节B.能够对文物的颜色和纹理进行分析，为修复提供参考C.计算机视觉可以完全替代人工的文物修复工作，保证修复的质量和效果D.可以建立文物的数字档案，方便后续的研究和展示11、在计算机视觉中，特征提取是非常关键的一步。假设我们要从图像中提取有意义的特征，用于后续的处理和分析，以下关于特征提取方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）是常用的局部特征描述子，对图像的旋转、缩放和光照变化具有一定的不变性B.HOG（方向梯度直方图）特征通过计算图像局部区域的梯度方向分布来描述图像，常用于行人检测C.深度学习中的自动特征提取，例如通过卷积神经网络学习到的特征，比手工设计的特征更具有代表性和判别力D.特征提取的结果对后续的图像处理任务影响不大，不同的特征提取方法可以得到相似的处理效果12、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13、在计算机视觉的图像压缩任务中，假设要在保证图像质量的前提下尽可能减小文件大小。以下关于压缩算法的选择，哪一项是不正确的？（）A.选择基于变换的压缩算法，如离散余弦变换（DCT）B.采用无损压缩算法，确保图像信息完全不丢失C.只考虑压缩比，不关心图像的视觉质量D.根据图像的特点和应用需求选择合适的压缩算法14、在计算机视觉中，以下哪种方法常用于图像的目标检测中的遮挡处理？（）A.上下文信息B.跟踪历史C.多视角融合D.以上都是15、计算机视觉在无人驾驶中的应用需要应对各种复杂的环境和情况。假设无人驾驶汽车要在恶劣天气下行驶，以下关于计算机视觉在无人驾驶中的挑战的描述，哪一项是不正确的？（）A.恶劣天气会影响图像的质量和清晰度，增加目标检测和识别的难度B.计算机视觉系统需要与其他传感器（如雷达和超声波传感器）融合，以提高在恶劣天气下的感知能力C.深度学习模型在恶劣天气条件下的性能会显著下降，无法正常工作D.针对恶劣天气，可以通过数据增强和模型优化等方法提高计算机视觉系统的鲁棒性二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述图像的仿射变换特点。2、（本题5分）说明计算机视觉在智能仓储中的应用。3、（本题5分）解释计算机视觉中的人群密度估计任务。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）通过深度学习模型，对一批手写数字图像进行识别和分类。2、（本题5分）通过图像分类算法，对不同种类的植物叶片图像进行分类。3、（本题5分）通过图像分割技术，将卫星图像中的冰雪覆盖区域和非覆盖区域进行划分。4、（本题5分）使用计算机视觉方法，检测商场门口的人员聚集情况。5、（本题5分）对运动比赛的视频进行分析，自动统计运动员的动作和得分。四、分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）分析某连锁餐厅的品牌形象设计，包括标志、店