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《视觉形象识别设计》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批阅人一、单选题(本大题共20个小题,每小题2分,共40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,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2、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3、计算机视觉中的全景图像拼接是将多个视角的图像组合成一个全景图像。假设我们有一组用普通相机拍摄的场景照片,要拼接成一个无缝的全景图,以下哪个步骤对于拼接的质量影响最大?()A.特征点提取和匹配B.图像融合和过渡处理C.相机参数估计和校正D.图像的裁剪和缩放4、在计算机视觉的视频分析中,假设要对一段监控视频中的异常行为进行检测。以下关于特征提取的方法,哪一项是不太适合的?()A.提取每一帧图像的颜色、纹理等低级特征B.利用光流信息来捕捉物体的运动特征C.仅分析视频的音频信息,忽略图像内容D.结合时空特征,同时考虑空间和时间维度的信息5、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6、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7、假设要开发一个能够对指纹进行识别和认证的计算机视觉系统,以下哪种特征提取和匹配方法可能在指纹识别中具有较高的准确性?()A.细节点提取B.方向场提取C.纹理特征提取D.以上都是8、图像去模糊是计算机视觉中的一个难题。假设一张图像由于相机抖动而产生模糊,以下哪种去模糊方法可能需要对模糊核有较为准确的估计?()A.基于深度学习的去模糊方法B.盲去卷积方法C.维纳滤波去模糊方法D.均值滤波去模糊方法9、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10、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11、在计算机视觉的特征提取中,SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform,尺度不变特征变换)特征是一种经典的方法。假设我们要对一组包含不同视角和缩放比例的物体图像进行匹配,SIFT特征的哪个特性使其在这种情况下表现出色?()A.对旋转和尺度变化具有不变性B.计算速度快,效率高C.特征维度低,易于存储和处理D.对光照变化不敏感12、在计算机视觉领域中,当需要对监控视频中的行人进行实时检测和跟踪,以实现智能安防系统的功能时,以下哪种方法在处理复杂场景和多目标跟踪方面可能表现更为出色?()A.基于传统图像处理的方法B.基于深度学习的目标检测算法C.基于特征匹配的跟踪算法D.基于光流法的跟踪算法13、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14、在计算机视觉的全景图像生成任务中,将多幅局部图像拼接成一幅全景图像。假设要生成一个城市景观的全景图像,以下关于全景图像生成方法的描述,哪一项是不正确的?()A.首先需要对局部图像进行特征提取和匹配,找到它们之间的对应关系B.可以使用图像变形和融合技术来消除拼接处的缝隙和色差C.全景图像生成不受拍摄角度、光照条件和相机参数的影响,能够完美拼接任何图像D.基于深度学习的方法能够自动学习全景图像的生成规律,提高拼接效果15、当利用计算机视觉进行图像去模糊任务,恢复清晰的图像,以下哪种先验知识或约束可能有助于解决这个问题?()A.自然图像的梯度稀疏性B.图像的低频成分C.图像的边缘信息D.以上都是16、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查询图像相似的图像。这些图像可能在内容、风格和主题上存在差异。为了提高检索的效率和准确性,以下哪种方法通常被采用?()A.基于全局特征的图像表示和相似性度量B.只对图像的标签进行文本匹配,忽略图像内容C.随机选择数据库中的图像作为检索结果D.不进行任何预处理,直接在原始图像上进行检索17、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18、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19、计算机视觉中的姿态估计是指确定物体在三维空间中的位置和方向。以下关于姿态估计的说法,错误的是()A.姿态估计可以通过单目相机、双目相机或深度相机来实现B.基于深度学习的方法在姿态估计任务中表现出了较高的精度C.姿态估计在机器人操作、增强现实等领域有着重要的应用价值D.姿态估计的结果总是非常精确,不受物体形状和遮挡的影响20、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二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)说明计算机视觉中数据增强的常用技术。2、(本题5分)计算机视觉中如何实现水果品质分级?3、(本题5分)说明计算机视觉在医疗器械制造中的应用。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)分析某酒店的品牌标志设计,研究其图形、色彩、字体等如何传达酒店的定位和服务理念,提高品牌识别度。2、(本题5分)某汽车品牌的年度报告设计精美,数据图表与文字说明搭配和谐,图片选择具有代表性。请分析此报告设计如何清晰地呈现公司的业绩和发展战略,如何增强报告的可读性和专业性,以及在视觉传达效果上的优势。3、(本题5分)解读某体育赛事的官方摄影作品设计,分析其如何通过视觉效果展示赛事精彩瞬间和运动

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