黄冈科技职业学院《Web前端设计》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批阅人一、单选题（本大题共20个小题，每小题1分，共20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、图像分类是计算机视觉的基础任务之一。假设要对一组动物图片进行分类，区分猫、狗、兔子等。以下关于图像分类方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM），也可以用于图像分类任务B.深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像分类中取得了显著的效果C.图像分类只需要考虑图像的内容，不需要考虑图像的拍摄角度和背景等因素D.可以通过数据增强技术，如旋转、裁剪、翻转等，增加训练数据的多样性2、图像检索是计算机视觉的一个重要应用。假设我们要在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，以下哪种图像表示方法可能对提高检索效率有帮助？（）A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度学习的特征表示D.基于颜色直方图的特征表示3、计算机视觉中的图像超分辨率技术用于提高图像的分辨率。假设要将一张低分辨率的图像恢复成高分辨率图像，以下关于图像超分辨率方法的描述，正确的是：（）A.基于插值的图像超分辨率方法能够生成清晰逼真的高分辨率图像B.深度学习中的生成对抗网络（GAN）在图像超分辨率任务中无法发挥作用C.图像超分辨率的效果不受原始低分辨率图像的质量和内容的限制D.结合先验知识和深度学习的方法可以改善图像超分辨率的效果4、当处理低光照条件下拍摄的图像时，为了增强图像的亮度和对比度，同时减少噪声，以下哪种图像处理方法可能更合适？（）A.直方图均衡化B.伽马校正C.简单地增加图像的整体亮度值D.不进行任何处理，保留低光照效果5、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6、计算机视觉在安防监控领域有着广泛的应用。假设一个商场需要通过监控摄像头进行人员异常行为检测。以下关于安防监控中的计算机视觉的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以实时监测人群的流动情况，发现拥堵和异常聚集B.能够识别人员的打斗、摔倒等异常行为，并及时发出警报C.计算机视觉系统能够完全取代人工监控，不需要人类保安的参与D.可以与其他安防设备（如门禁系统）联动，提高安防水平7、计算机视觉在文物保护和数字化中的应用可以帮助记录和分析文物信息。假设要对一件古老的雕塑进行三维数字化和表面纹理分析，以下关于文物保护计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.传统的摄影测量方法在文物数字化中比基于深度学习的方法更精确B.文物的复杂形状和表面材质对数字化和分析过程没有挑战C.结合多种成像技术和计算机视觉算法能够更全面地获取文物的信息D.文物保护中的计算机视觉应用不需要考虑对文物的非接触性和无损性要求8、在目标检测中，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法的特点是（）A.检测速度快B.检测精度高C.适用于小目标检测D.对遮挡不敏感9、图像分类是计算机视觉的常见任务之一。假设要对大量的自然风景图片进行分类，如山脉、森林、海滩等。在进行图像分类时，以下关于数据增强的方法，哪一项可能不太有效？（）A.对图像进行随机裁剪和旋转，增加数据的多样性B.改变图像的色彩和对比度，模拟不同的拍摄条件C.直接复制原图像，增加数据量D.给图像添加随机噪声，增强模型的鲁棒性10、计算机视觉在智能交通系统中的应用可以优化交通流量和提高安全性。假设要通过计算机视觉监测道路上的车辆拥堵情况。以下关于计算机视觉在智能交通中的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过车辆检测和计数来评估道路的拥堵程度B.能够识别车辆的类型和行驶方向，为交通管理提供数据支持C.计算机视觉在智能交通中的应用完全不受恶劣天气和光照条件的影响D.可以与交通信号控制系统联动，实现自适应的交通信号配时11、计算机视觉中的视频理解不仅包括对单个帧的分析，还需要考虑帧之间的关系。假设我们要理解一个电影片段的情节和情感，以下哪种方法能够有效地捕捉视频中的时空动态信息和语义信息？（）A.基于帧级特征和分类器的方法B.基于深度学习的视频理解模型，结合注意力机制C.基于光流和运动轨迹的方法D.基于音频和视频融合的方法12、计算机视觉中的光流估计是计算图像中像素的运动信息。以下关于光流估计的叙述，不正确的是（）A.光流估计可以用于视频中的运动分析、目标跟踪和动作识别等任务B.基于深度学习的光流估计方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估计只对匀速运动的物体有效，对于复杂的非匀速运动估计不准确D.光流估计的结果可以为后续的计算机视觉任务提供重要的运动线索13、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14、在计算机视觉中，图像分类是一项基础任务。假设我们有一组包含各种动物的图像数据集，需要训练一个模型来准确区分不同的动物类别。在选择图像分类模型时，以下哪种模型架构通常在处理大规模图像数据集时表现出色？（）A.传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）B.浅层的卷积神经网络（CNN）C.深度卷积神经网络，如ResNetD.循环神经网络（RNN）15、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16、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17、在计算机视觉的应用于农业领域，例如作物监测和病虫害检测，需要对大量的田间图像进行分析。假设我们要检测农作物叶片上的病虫害症状，以下哪种技术能够实现快速、准确的检测，并且适应不同的生长阶段和环境条件？（）A.基于传统图像分割和特征提取的方法B.基于深度学习的目标检测和分类算法，针对病虫害特征训练C.基于光谱分析和颜色特征的方法D.基于机器视觉和模式识别的方法18、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19、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20、在计算机视觉的图像配准任务中，假设要将两张拍摄角度和时间不同的同一物体的图像进行精确对齐。这两张图像可能存在缩放、旋转和平移等差异。以下哪种配准方法可能更适合处理这种情况？（）A.基于特征点匹配的方法，如SIFT特征B.直接将两张图像叠加，不进行任何配准操作C.基于图像灰度值的配准方法，计算灰度差异D.随机选择图像中的点进行匹配二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）解释计算机视觉中的模型量化技术。2、（本题5分）描述计算机视觉在地质勘探中的应用。3、（本题5分）说明计算机视觉在智能穿戴设备中的应用。4、（本题5分）简述图像的色彩渲染技术。5、（本题5分）解释计算机视觉中的图像哈希技术。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析某时尚品牌的橱窗设计，研究其如何通过陈列、色彩、灯光等吸引顾客，展示品牌的时尚感和创新精神。2、（本题5分）某城市的旅游宣传视频设计精彩，展现了城市的魅力。请研究宣传视频在拍摄角度、剪辑节奏、音乐配合上的手法，以及如何吸引游客前来旅游。3、（本题5分）某旅游目的地的宣传折页设计采用了全景摄影和手绘地图，文字简洁生动。请分析此折页设计如何激发游客的兴趣，如何引导游客规划行程，以及在展示旅游资源方面的优势。4、（本题5分）一款运动饮料的促销活动现场设计充满活力。请分析现场设计在舞台搭建、产