重庆第二师范学院《计算机辅助设计》2021-2022学年第一学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页重庆第二师范学院

《计算机辅助设计》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、计算机视觉在安防领域的应用可以加强监控和预警能力。假设要通过摄像头实时监测公共场所的异常行为，以下关于安防计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.简单的运动检测算法就能准确识别各种异常行为B.不考虑人群密度和环境背景对异常行为检测的影响C.结合深度学习和行为分析模型可以提高异常行为检测的准确性和及时性D.安防领域的计算机视觉系统不需要考虑隐私保护和数据安全问题2、在计算机视觉中，图像超分辨率重建是提高图像分辨率和质量的技术。以下关于图像超分辨率重建的叙述，不正确的是（）A.图像超分辨率重建可以通过插值、基于模型的方法或深度学习方法来实现B.深度学习方法在图像超分辨率重建中能够生成更清晰、逼真的细节C.图像超分辨率重建在医学图像、卫星图像和监控图像等领域有重要的应用D.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3、计算机视觉在自动驾驶领域有重要应用。假设要开发一个能够识别道路标志的系统，以下关于应对不同光照条件的策略，哪一项是最为有效的？（）A.使用固定的阈值对图像进行二值化处理B.采用自适应的图像增强算法，根据光照情况调整图像C.忽略光照变化，依靠模型的泛化能力D.只在特定的光照条件下收集训练数据4、计算机视觉在安防监控领域有重要应用。假设要通过摄像头监控一个公共场所，以下关于计算机视觉在安防监控中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.可以实时检测异常行为，如人群聚集、奔跑等B.能够对人员进行身份识别和认证C.计算机视觉系统可以独立完成所有的安防监控任务，不需要人工干预D.与其他安防设备和系统集成，提高整体的安全性和防范能力5、在计算机视觉的图像分割任务中，假设要对细胞图像进行精细分割。以下关于模型选择的考虑因素，哪一项是不准确的？（）A.模型对细胞边界的捕捉能力B.模型在小样本数据上的泛化能力C.模型的训练时间和计算资源需求D.模型的知名度和在学术圈的引用次数6、计算机视觉中的特征提取是非常关键的步骤。假设要从一组图像中提取具有代表性的特征，以下关于特征提取方法的描述，正确的是：（）A.手工设计的特征，如SIFT和HOG，在任何情况下都比深度学习自动学习的特征更有效B.深度学习中的卷积神经网络能够自动学习到图像的多层次特征，具有很强的表达能力C.特征提取的结果对后续的图像分类和目标检测任务没有影响D.特征提取只需要考虑图像的局部信息，全局信息不重要7、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8、计算机视觉中的语义分割任务旨在为图像中的每个像素分配一个类别标签。假设要对医学图像中的病变区域进行精确分割，以下哪种技术可能对提高分割精度有较大帮助？（）A.使用更深的卷积神经网络架构B.引入多尺度特征融合C.增加训练数据中的噪声D.减少网络中的参数数量9、计算机视觉在医学影像分析中的应用有助于辅助医生进行诊断和治疗。假设要分析一张脑部CT图像，以下关于医学影像分析中的计算机视觉应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过分割脑组织、检测病变区域等方法，为医生提供定量的分析结果B.深度学习模型能够自动学习医学影像中的特征，辅助医生发现潜在的疾病C.计算机视觉在医学影像分析中的应用需要遵循严格的医学伦理和法规D.计算机视觉系统可以完全替代医生的诊断，不需要医生的进一步审查和判断10、在计算机视觉的图像配准任务中，将不同视角或时间拍摄的图像进行对齐，以下哪种变换模型可能适用于具有较大形变的图像配准？（）A.刚性变换B.仿射变换C.投影变换D.非线性变换11、计算机视觉中的图像分割任务旨在将图像分割成不同的区域。假设要对一张风景图片进行分割，区分天空、陆地和水面。以下关于图像分割方法的描述，哪一项是错误的？（）A.基于阈值的分割方法简单快速，但对于复杂图像效果不佳B.区域生长法从种子点开始，逐步合并相似的区域C.深度学习中的全卷积网络（FCN）在图像分割中表现出色，能够生成精确的分割结果D.图像分割的结果总是清晰明确，不存在模糊或错误的边界12、目标检测是计算机视觉中的常见任务，例如在监控视频中检测行人或车辆。假设我们要开发一个目标检测系统，以下关于目标检测算法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于区域建议的方法，如R-CNN系列算法，通过生成候选区域并对其进行分类和定位来实现目标检测B.一阶段目标检测算法，如YOLO和SSD，直接在图像上进行目标的分类和定位，速度相对较快C.目标检测算法的性能通常用准确率、召回率和平均精度均值（mAP）等指标来评估D.目标检测算法的精度和速度是相互独立的，提高精度不会影响速度，反之亦然13、在计算机视觉中，以下哪种方法常用于图像的显著目标检测中的高层语义信息利用？（）A.深度学习B.图模型C.注意力机制D.以上都是14、在计算机视觉的图像增强任务中，假设要提高一张低光照图像的质量。以下关于图像增强方法的描述，正确的是：（）A.直方图均衡化能够均匀分布图像的灰度级，但可能会导致细节丢失B.基于滤波的方法可以有效地去除噪声，但同时也会模糊图像的边缘C.伽马校正只适用于校正过亮的图像，对于低光照图像效果不佳D.所有的图像增强方法都能够在不引入任何失真的情况下提高图像质量15、在计算机视觉的场景理解任务中，假设要理解一个室内场景的布局和物体关系。以下关于利用深度学习模型的方法，哪一项是不太恰当的？（）A.使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征B.运用循环神经网络（RNN）处理场景的序列信息C.直接使用未经训练的神经网络，期望其自动学习场景理解D.结合CNN和RNN，构建端到端的场景理解模型16、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17、计算机视觉在人脸识别领域取得了显著进展。假设要开发一个人脸识别系统，以下关于人脸识别技术的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过提取人脸的几何特征、纹理特征或深度学习特征进行识别B.人脸识别系统通常需要进行活体检测，以防止使用照片或视频等欺诈手段C.大规模的人脸数据集和深度学习模型的结合，大大提高了人脸识别的准确率D.人脸识别技术在任何光照条件、姿态变化和表情变化下都能准确识别，不受这些因素的影响18、在计算机视觉中，深度估计是确定场景中物体距离相机的距离。以下关于深度估计的说法，错误的是（）A.可以通过立体视觉、结构光或飞行时间等技术来获取深度信息B.深度学习方法在单目深度估计中取得了显著进展C.深度估计对于三维重建、虚拟现实和增强现实等应用具有重要意义D.深度估计的结果总是非常精确，不需要进行后处理和优化19、在计算机视觉的场景理解任务中，需要对整个图像场景进行分析和解释。假设我们有一张城市街道的图像，要理解其中的道路、建筑物、车辆和行人之间的关系。以下哪种方法能够提供更全面和深入的场景理解？（）A.基于对象检测和分类的方法B.基于语义分割和图模型的方法C.基于深度学习的场景解析网络D.基于特征匹配和聚类的方法20、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21、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22、在计算机视觉中，图像去雾是提高有雾图像质量的技术。以下关于图像去雾的描述，不准确的是（）A.图像去雾可以基于物理模型或深度学习方法来实现B.深度学习方法在图像去雾中能够有效地恢复图像的细节和颜色C.图像去雾只对轻度有雾的图像有效，对于浓雾图像效果不佳D.图像去雾可以提高图像的清晰度和可视性，有助于后续的处理和分析23、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24、在计算机视觉的应用于工业检测中，需要检测产品表面的缺陷和瑕疵。假设我们要检测手机屏幕上的划痕和亮点，以下哪种方法能够实现快速、准确的缺陷检测，并且适应不同的产品批次和生产环境？（）A.基于机器视觉的传统检测方法，结合阈值和形态学操作B.基于深度学习的目标检测算法，针对缺陷进行训练C.基于纹理分析和模式识别的方法D.基于光学原理和物理模型的检测方法25、在计算机视觉的应用于自动驾驶领域，需要实时检测道路上的交通标志和标线。假设车辆在高速行驶中，以下哪种技术能够快速准确地检测到各种交通标志，并且对光照变化和遮挡具有较强的鲁棒性？（）A.基于颜色和形状特征的检测方法B.基于深度学习的检测方法，结合多尺度特征C.基于边缘检测和形态学操作的方法D.基于模板匹配和特征点匹配的方法二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）解释计算机视觉在停车场管理中的技术。2、（本题5分）说明计算机视觉在海洋生态监测中的作用。3、（本题5分）简述计算机视觉在船舶航行中的应用。4、（本题5分）简述计算机视觉中图像分类的任务和方法。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析亚马逊的智能家居产品广告设计，从产品功能展示、便捷操作到品牌形象传达。讨论其如何吸引消费者打造智能生活。2、（本题5分）剖析某电视剧的周边产品设计，讨论其如何通过视觉元素与电视剧主题相结合并吸引粉丝购买。3、（本题5分）以某城市的公交站台广告为例，分析其在设计上如何