南宁理工学院《插画设计B》2023-2024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页南宁理工学院《插画设计B》

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、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2、在计算机视觉的应用中，人脸识别是一个常见的任务。假设一个公司要建立一个门禁系统，通过人脸识别来允许员工进入。为了提高人脸识别的准确性和鲁棒性，以下哪种技术通常会被采用？（）A.基于几何特征的人脸识别B.基于模板匹配的人脸识别C.基于深度学习的人脸识别，结合多模态数据D.基于颜色特征的人脸识别3、图像分类是计算机视觉的常见应用之一。考虑一个需要对大量自然风景图片进行分类的任务，这些图片包含了不同的季节、地理位置和天气条件。为了提高分类准确率，以下哪种预处理操作可能最为有效？（）A.对图像进行裁剪和缩放，使其具有统一的尺寸B.对图像进行直方图均衡化，增强对比度C.将图像转换为灰度图像，减少颜色信息的干扰D.对图像进行随机旋转和翻转，增加数据多样性4、计算机视觉中的动作识别旨在识别视频中的人体动作。假设要对一段监控视频中的人员动作进行分类，以下关于动作识别方法的描述，正确的是：（）A.基于手工特征和传统分类器的方法能够处理复杂的动作变化，准确率高B.深度学习中的循环神经网络（RNN）在动作识别中无法捕捉动作的时空特征C.3D卷积神经网络能够同时处理空间和时间维度的信息，适用于动作识别任务D.动作识别系统对视频的拍摄角度和背景变化不敏感，具有很强的通用性5、在计算机视觉的研究中，数据集的质量和规模对模型的训练和性能评估至关重要。以下关于数据集的描述，不准确的是（）A.大规模、多样化和标注准确的数据集有助于训练出泛化能力强的模型B.一些公开的数据集如ImageNet、COCO等为计算机视觉研究提供了重要的基准C.数据集的构建需要耗费大量的时间和人力，但可以通过数据增强技术来减少对原始数据的需求D.数据集一旦构建完成，就不需要再进行更新和扩展，能够一直满足研究的需求6、假设要开发一个能够自动识别水果种类和品质的计算机视觉系统，用于水果分拣和质量评估。在获取水果图像时，可能会受到光照、角度和遮挡等因素的影响。为了提高识别的准确性和鲁棒性，以下哪种图像预处理技术可能是关键？（）A.图像增强B.图像去噪C.图像归一化D.图像分割7、当进行图像的目标计数任务时，假设要统计一张图像中某种物体的数量，例如统计羊群中的羊的数量。以下哪种方法可能更准确地完成计数任务？（）A.基于深度学习的目标计数模型B.手动逐个计数C.估计图像中物体的平均大小，然后计算总面积来推算数量D.随机猜测物体的数量8、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9、计算机视觉中的视频目标跟踪中，假设目标在跟踪过程中发生了严重的形变。以下关于处理目标形变的方法描述，正确的是：（）A.基于模板匹配的跟踪方法能够自适应地处理目标形变，保持跟踪的准确性B.特征点跟踪方法对目标形变不敏感，在这种情况下仍然能够可靠跟踪C.深度学习中的孪生网络在目标形变时容易丢失目标，无法继续跟踪D.结合多种特征和模型更新策略可以提高对目标形变的跟踪鲁棒性10、在计算机视觉的自动驾驶应用中，车辆需要准确识别道路标志、交通信号灯和其他车辆的状态。对于实时性和准确性要求极高的场景，以下哪种传感器融合技术能够为车辆提供更全面和可靠的环境感知？（）A.摄像头与激光雷达的融合B.毫米波雷达与超声波传感器的融合C.多种摄像头的融合D.以上都是11、图像压缩是为了减少图像的数据量，同时保持可接受的视觉质量。假设我们需要在网络上传输大量的图像，以下哪种图像压缩标准能够在保证较高压缩比的同时，提供较好的图像质量？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP12、在计算机视觉的车牌识别任务中，需要从车辆图像中准确提取车牌号码。假设车牌存在倾斜、变形和光照不均等问题。以下哪种车牌识别方法在应对这些挑战时表现更为出色？（）A.基于字符分割的车牌识别B.基于模板匹配的车牌识别C.基于深度学习的车牌识别D.基于特征提取的车牌识别13、对于图像的纹理分析任务，假设要描述和区分不同类型的纹理，例如木纹和石纹。以下哪种方法可能更有助于准确分析纹理特征？（）A.基于统计的方法，计算纹理的灰度共生矩阵B.基于模型的方法，如马尔可夫随机场C.仅通过肉眼观察和主观描述纹理D.不进行任何纹理分析，直接忽略纹理信息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、当进行视频中的动作识别时，假设要分析一段运动员训练的视频，识别出其中的各种动作，如跑步、跳跃和举重等。视频中的动作可能存在速度变化、遮挡和视角变化等问题。为了准确识别这些动作，以下哪种技术是关键的？（）A.对每一帧图像进行独立的动作分类，然后综合结果B.利用光流信息来捕捉视频中的运动模式C.只关注视频中的关键帧，忽略其他帧D.不考虑视频的时序信息，将其视为一系列独立的图像16、计算机视觉中的表情识别旨在识别图像或视频中人物的表情。假设要在一个情感分析系统中准确识别表情，以下关于表情识别方法的描述，正确的是：（）A.基于几何特征的表情识别方法对表情的细微变化不敏感，识别准确率低B.基于纹理特征的表情识别方法能够很好地捕捉表情的局部特征，但容易受到光照影响C.深度学习中的卷积神经网络在表情识别中能够学习到全局和局部的特征，但对大规模数据集依赖严重D.表情识别系统只适用于正面清晰的人脸表情，对于侧脸和遮挡的表情无法识别17、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18、在计算机视觉中，图像检索是根据用户的需求从图像数据库中查找相关的图像。以下关于图像检索的说法，错误的是（）A.图像检索可以基于图像的内容，如颜色、形状和纹理等特征B.深度学习方法可以学习到更具语义的图像表示，提高图像检索的准确性C.图像检索在电子商务、数字图书馆和图像搜索引擎等领域有广泛的应用D.图像检索的性能只取决于图像特征的提取，与数据库的组织和索引无关19、计算机视觉中的场景理解是一项具有挑战性的任务。假设要理解一个城市街道的场景图像，包括道路、建筑物、车辆和行人等元素。以下关于场景理解方法的描述，正确的是：（）A.基于语义分割的方法能够将图像中的每个像素分类为不同的场景元素，但无法提供元素之间的关系B.目标检测结合语义分割可以实现对场景的初步理解，但对于复杂的场景结构难以准确描述C.基于图模型的方法能够很好地表示场景元素之间的关系，但建模过程复杂，计算量大D.场景理解只需要对图像中的可见元素进行分析，不需要考虑潜在的语义信息20、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高生产效率和质量。假设要检测生产线上产品的表面缺陷，以下关于工业检测中的计算机视觉技术的描述，正确的是：（）A.传统的机器视觉方法在检测复杂的表面缺陷时比深度学习方法更可靠B.深度学习模型需要大量的有缺陷和无缺陷样本进行训练，才能准确检测出各种缺陷C.工业检测中的计算机视觉系统不需要考虑实时性和准确性的平衡D.产品的颜色和材质对表面缺陷检测的结果没有影响二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）简述图像的超分辨率重建技术。2、（本题5分）解释计算机视觉在环境保护中的用途。3、（本题5分）简述计算机视觉在无人驾驶中的障碍物检测和路径规划。4、（本题5分）解释计算机视觉中的无监督学习在图像分割中的应用。5、（本题5分）计算机视觉中如何进行表情识别？三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）解析某食品品牌的品牌故事画册设计，探讨其如何通过图片、文字、排版等讲述品牌的发展历程和价值观，增强消费者对品牌的认同感。2、（本题5分）以某食品品牌的健康食品系列包装设计为例，分析其天然元素运用、营养成分展示、品牌形象如何吸引消费者购买。3、（本题5分）以特斯拉汽车的超级充电站广告为例，分析其如何通过视觉传达展现快速充电和便捷出行的优势。讨论广告中的色彩、图形和文案的作用。4、（本题5分）以麦当劳的甜品广告为例，分析其如何通过