辽源职业技术学院《招贴设计》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题号一二三四总分得分一、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、计算机视觉中的动作识别用于分析视频中的人体动作。假设要识别一段舞蹈视频中的动作类别。以下关于动作识别方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以基于时空特征提取的方法，捕捉动作在时间和空间上的变化B.深度学习中的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）适用于动作序列的分析C.动作识别只需要关注人体的关节位置，不需要考虑人体的整体形态D.多模态数据融合，如结合音频和视频信息，可以提高动作识别的准确率2、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3、当进行图像的光流估计时，假设要计算图像中像素的运动速度和方向。以下哪种光流估计算法在复杂场景下可能更准确？（）A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.随机估计光流D.不进行光流估计，忽略像素的运动信息4、对于图像的超分辨率重建任务，假设要将一张低分辨率的图像恢复为高分辨率图像，同时保留图像的细节和清晰度。这张低分辨率图像可能存在模糊和失真。以下哪种方法在处理这种情况时可能表现更好？（）A.基于插值的方法，如双线性插值和双三次插值B.基于深度学习的超分辨率重建模型，如SRCNNC.对低分辨率图像进行简单的锐化处理D.不进行任何处理，直接使用低分辨率图像5、在一个基于计算机视觉的无人驾驶系统中，需要对道路场景进行理解和预测，例如判断前方是否有行人横穿马路。为了实现准确的场景理解和预测，以下哪种技术可能是关键？（）A.语义分割B.实例分割C.场景图生成D.以上都是6、人脸识别是计算机视觉的一个重要应用。假设一个公司使用人脸识别系统进行员工考勤。以下关于人脸识别技术的描述，哪一项是错误的？（）A.它可以通过提取面部特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的形状和位置，来进行身份识别B.能够适应不同的表情、姿态和光照变化，保持较高的识别准确率C.人脸识别系统的安全性极高，不存在被欺骗或误识别的可能性D.深度学习模型在人脸识别中表现出色，大大提高了识别性能7、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8、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9、在计算机视觉的图像分割任务中，假设要将一张医学图像中的病变区域准确分割出来。以下关于图像分割方法的描述，正确的是：（）A.基于阈值的分割方法简单高效，适用于所有类型的医学图像分割B.区域生长法能够根据像素的相似性进行分割，但容易受到噪声的影响C.图割算法在处理复杂的图像结构时表现不佳，难以得到准确的分割结果D.深度学习中的全卷积网络（FCN）在图像分割中无法处理不同大小的病变区域10、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11、在计算机视觉的目标识别任务中，假设目标物体被部分遮挡，以下哪种模型架构可能更有助于恢复被遮挡部分的信息？（）A.多层感知机（MLP）B.卷积神经网络（CNN）C.循环神经网络（RNN）D.注意力机制（AttentionMechanism）12、计算机视觉在自动驾驶领域有广泛的应用。假设一辆自动驾驶汽车需要识别道路上的交通标志，以下关于自动驾驶中的计算机视觉应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.多摄像头融合可以提供更全面的道路信息，提高交通标志识别的准确性B.深度学习模型可以实时处理摄像头采集的图像，快速准确地识别交通标志C.除了交通标志识别，计算机视觉还可以用于车道检测、行人检测和障碍物检测等任务D.自动驾驶中的计算机视觉系统完全不需要其他传感器（如雷达、激光雷达）的辅助，仅依靠图像信息就能实现安全可靠的驾驶13、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14、视频分析是计算机视觉的一个重要领域。假设我们要分析一段监控视频，以检测异常行为，如打架、盗窃等。对于这种实时性要求较高的视频分析任务，以下哪种方法更适合用于快速处理和检测？（）A.对每一帧图像单独进行分析B.基于光流的方法跟踪对象运动C.利用深度学习模型直接对视频进行分析D.采用传统的图像处理方法，如背景减除15、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16、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17、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、计算机视觉在自动驾驶领域有着至关重要的应用。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和障碍物。以下关于自动驾驶中计算机视觉任务的描述，正确的是：（）A.只需对前方物体进行简单的图像分类，就能实现安全的自动驾驶B.准确的目标检测和语义分割对于理解复杂的道路场景至关重要C.计算机视觉在自动驾驶中作用不大，主要依靠其他传感器如雷达D.对于交通标志的识别，颜色信息比形状和图案信息更重要20、在计算机视觉的图像检索任务中，假设要从海量的图像库中快速找到与给定图像相似的图像。以下关于图像特征表示的选择，哪一项是需要重点考虑的？（）A.选择具有高维度的特征向量，包含丰富的图像信息B.采用低维度但具有区分性的特征表示，提高检索效率C.忽略特征的维度和区分性，随机选择一种特征表示D.只使用图像的颜色特征，忽略形状和纹理等特征二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）解释在计算机视觉中卷积神经网络的结构和工作原理。2、（本题5分）解释计算机视觉在退役军人服务中的作用。3、（本题5分）简述计算机视觉在税务服务中的应用。4、（本题5分）解释计算机视觉在移民服务中的作用。5、（本题5分）解释计算机视觉中的目标检测与图像分类的区别。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）以一个成功的电商网站首页设计为例，分析其如何引导用户、展示商品和营造购物氛围。2、（本题5分）观察某儿童读物的绘本设计，阐述其如何通过画面和文字讲述故事并吸引儿童读者。3、（本题5分）以耐克的运动袜广告为例，分析其如何通过视觉传达展现产品的舒适、耐用和时尚感。讨论广告中的色彩、图形和文案的作用。4、（本题5分）分析某电子游戏的角色设定设计，思考其如何通过形