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学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页,共3页吉林司法警官职业学院《图形创意》
2023-2024学年第一学期期末试卷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、对于视频中的异常检测任务,假设要在一段监控视频中检测出异常事件,如闯入、打斗等。以下哪种方法可能更有助于准确检测异常?()A.建立正常行为模型,对比检测异常B.只关注视频中的显著运动区域C.随机判断视频中的帧是否异常D.不进行异常检测,直接忽略异常事件2、在计算机视觉的视觉跟踪与定位任务中,实时跟踪物体并确定其在空间中的位置。假设要在一个室内环境中跟踪一个移动的机器人并确定其位置,以下关于视觉跟踪与定位方法的描述,正确的是:()A.基于标志物的跟踪与定位方法在标志物被遮挡时仍能准确工作B.视觉里程计方法能够独立实现高精度的长期跟踪与定位C.同时使用多个相机进行观测不能提高跟踪与定位的性能D.环境的光照变化和动态障碍物对视觉跟踪与定位的结果影响较小3、计算机视觉中的深度估计是确定场景中物体距离相机的远近。假设要为机器人导航提供深度信息,以下关于深度估计方法的精度要求,哪一项是最为关键的?()A.能够区分不同物体的大致距离范围即可B.提供精确到毫米级别的深度信息,确保机器人安全导航C.深度估计的精度对机器人导航影响不大,可以忽略D.精度要求取决于机器人的运动速度,速度越快要求精度越低4、计算机视觉在医疗手术中的应用可以为医生提供辅助和支持。假设在一个微创手术中,计算机视觉用于引导手术器械。以下关于计算机视觉在医疗手术中的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过实时图像分析,为医生提供器械与组织的相对位置和姿态信息B.能够对手术区域进行精准的分割和标注,帮助医生识别关键结构C.计算机视觉在医疗手术中的应用已经非常成熟,不存在任何风险和误差D.可以与机器人手术系统结合,实现更精确和稳定的手术操作5、在计算机视觉中,特征提取是非常关键的一步。假设我们要对一组风景图像进行特征提取,以便后续的图像检索和分类任务。以下哪种特征提取方法能够捕捉到图像的全局和局部特征,并且对图像的旋转、缩放等变换具有较好的不变性?()A.尺度不变特征变换(SIFT)B.方向梯度直方图(HOG)C.局部二值模式(LBP)D.卷积神经网络自动学习的特征6、计算机视觉中的场景文本识别旨在从图像中识别出文字信息。假设要在一张街景图像中识别出店铺招牌上的文字。以下关于场景文本识别方法的描述,正确的是:()A.基于光学字符识别(OCR)技术的方法对字体和排版的变化适应性强,识别准确率高B.深度学习中的端到端文本识别模型能够处理弯曲和变形的文本,但对模糊文本效果不佳C.场景文本识别只需要关注文本的内容,不需要考虑文本的位置和上下文信息D.所有的场景文本识别方法都能够在复杂的自然场景中准确无误地识别出各种文字7、在计算机视觉的视频压缩中,为了在保证视觉质量的同时减少数据量,以下哪种技术可能被广泛应用?()A.运动估计和补偿B.图像分割C.特征点检测D.边缘检测8、视频理解是计算机视觉中的一个具有挑战性的任务。以下关于视频理解的叙述,不准确的是()A.视频理解不仅需要分析每一帧图像的内容,还需要考虑帧之间的时间关系B.循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)在处理视频序列数据时具有优势C.视频理解在视频监控、行为分析和内容推荐等方面具有广泛的应用前景D.目前的视频理解技术已经能够完全理解复杂场景下的视频内容,不存在任何挑战9、对于图像的语义理解任务,假设要理解一张图像所表达的场景和事件,例如判断一张图像是在举行婚礼还是在举办音乐会。图像中的信息可能比较隐晦和复杂。以下哪种方法可能有助于提高语义理解的准确性?()A.构建图像的语义图,分析物体之间的关系B.只关注图像中的主要物体,忽略背景信息C.对图像进行简单的分类,不进行深入的语义分析D.随机猜测图像的语义10、在三维计算机视觉中,重建物体的三维形状是一个重要任务。假设要从多视角的图像中重建一个建筑物的三维模型,以下关于三维重建方法的描述,正确的是:()A.基于立体视觉的方法能够直接从两张图像中准确重建出物体的三维形状B.结构光方法在室外环境中比在室内环境中更适用C.多视图几何和深度学习相结合的方法可以提高三维重建的精度和完整性D.三维重建的结果不受图像拍摄角度和距离的影响11、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,以下哪种方法可能需要大量的标注数据进行训练?()A.基于规则的方法B.基于深度学习的方法C.基于背景减除的方法D.基于帧差法的方法12、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13、在计算机视觉中,目标检测是一项重要的任务。假设要开发一个能够在城市交通场景中检测车辆和行人的系统。以下关于目标检测算法的选择,哪一项是需要重点考虑的因素?()A.算法的检测速度,以满足实时性要求B.算法在小目标检测上的性能,因为车辆和行人在图像中可能较小C.算法的模型复杂度,越复杂的模型效果越好D.算法是否开源,开源的算法更易于使用14、计算机视觉在无人驾驶飞行器(UAV)中的应用可以实现自主导航和环境感知。假设一个UAV需要在复杂的环境中飞行并避开障碍物。以下关于计算机视觉在UAV中的描述,哪一项是错误的?()A.可以通过视觉传感器获取周围环境的信息,包括地形、建筑物和其他障碍物B.能够实时分析图像,计算与障碍物的距离和相对速度,为飞行决策提供依据C.计算机视觉在UAV中的应用完全不需要与其他传感器(如惯性测量单元)的数据融合D.可以利用深度学习算法进行端到端的飞行控制,实现自主飞行15、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16、在图像分类任务中,深度学习模型取得了显著的成果。假设要对一组包含不同动物的图像进行分类,以下关于图像分类模型的描述,正确的是:()A.模型的层数越多,分类准确率一定越高B.数据增强技术,如旋转、裁剪等,对模型的性能提升没有帮助C.结合多种特征提取方法和分类器,可以提高图像分类的准确性和鲁棒性D.图像分类模型不需要考虑图像的空间信息,只关注像素值的统计特征17、在计算机视觉的三维重建中,从多幅二维图像恢复物体的三维结构。假设要对一个古建筑进行三维重建,以下关于三维重建方法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于立体视觉的方法通过匹配不同视角下的图像特征点来计算深度信息,实现三维重建B.运动恢复结构(SfM)算法可以从一系列无序的图像中重建场景的三维结构C.激光扫描技术能够直接获取物体表面的三维点云数据,是一种高精度的三维重建方法D.三维重建的结果只取决于输入的图像质量,与重建算法的选择无关18、在计算机视觉的图像去噪任务中,假设要去除一张受到严重噪声污染的图像中的噪声,同时尽可能保留图像的细节和边缘信息。以下哪种去噪方法可能更适合?()A.中值滤波,用邻域中值代替像素值B.均值滤波,用邻域平均值代替像素值C.基于深度学习的图像去噪模型,如DnCNND.不进行任何去噪处理,保留原始噪声图像19、在计算机视觉的行人重识别任务中,需要在不同摄像头拍摄的图像中识别出同一个行人。假设我们要在一个大型商场的监控系统中实现行人重识别,以下哪种特征和模型能够提高识别的准确率和跨摄像头的泛化能力?()A.基于颜色和纹理的特征B.基于深度学习的全局特征和度量学习C.基于形状和轮廓的特征D.基于步态和姿势的特征20、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21、计算机视觉中的医学图像分析具有重要的临床应用价值。假设要从一组X光片中检测出病变区域,同时要区分不同类型的病变。以下哪种技术和方法在医学图像分析中最为常用和有效?()A.形态学操作B.图像分割与分类C.特征提取与选择D.以上方法综合运用22、计算机视觉在智能零售中的应用可以改善购物体验和提高运营效率。假设一个超市需要通过计算机视觉实现自动结账和库存管理。以下关于计算机视觉在智能零售中的描述,哪一项是不准确的?()A.可以通过商品识别技术自动识别顾客购买的商品,实现快速结账B.能够实时监测货架上商品的库存水平,及时提醒补货C.计算机视觉系统能够准确识别所有商品的包装和标签,不受商品摆放方式和遮挡的影响D.可以分析顾客在店内的行为和偏好,为营销策略提供数据支持23、在计算机视觉的图像超分辨率任务中,假设要将一张低分辨率图像恢复为高分辨率图像。以下关于图像超分辨率方法的描述,正确的是:()A.基于插值的方法简单快速,但恢复出的图像细节不够清晰B.基于深度学习的方法能够生成逼真的高分辨率图像,但需要大量的训练数据和计算资源C.图像超分辨率技术可以无限制地提高图像的分辨率,不受硬件限制D.所有的图像超分辨率方法都能够完全恢复出原始高分辨率图像的所有信息24、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25、计算机视觉中的视频理解任务包括对视频内容的分析和解释。假设要理解一段新闻视频的主要内容和事件发展。以下关于视频理解的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过对视频中的帧进行分类、目标检测和跟踪来实现视频理解B.深度学习中的注意力机制可以帮助聚焦视频中的关键信息,提高理解的准确性C.视频理解只需要关注视觉信息,不需要考虑音频和文字等其他模态的信息D.可以结合知识图谱和语义理解技术,对视频中的内容进行更深入的分析和解释二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)解释计算机视觉在车载导航中的作用。2、(本题5分)描述计算机视觉在食品安全检测中的应用。3、(本题5分)描述计算机视觉在金融领域的应用。4、(本题5分)简述计算机视觉在志愿者服务中的应用。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)以一个时尚品牌的时尚杂志广告设计为例,分析其视觉效果、时尚元素运用和品牌形象塑造,讨论如何吸引读者的关注和提高品牌的影响力。2、(本题5分)选取某时尚杂志的时尚趋势报告设计,分析其如何运用视觉元素传达时尚趋势和为读者提供参考。3、(本题5分)解读某城市的城市公园导览标识设计,分析其在功能性、美观性和
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