山东管理学院《书籍设计与印刷》2023-2024学年第一学期期末试卷VIP

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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批阅人一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40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、计算机视觉在农业领域的应用可以帮助实现精准农业。假设一个农场需要通过计算机视觉监测农作物的生长状况。以下关于计算机视觉在农业中的描述，哪一项是错误的？（）A.可以检测农作物的病虫害，及时采取防治措施B.能够评估农作物的生长阶段和成熟度，指导收获时间C.计算机视觉在农业中的应用完全不受天气和光照条件的影响D.可以通过无人机搭载摄像头进行大面积的农田监测2、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3、在计算机视觉中，人脸检测和识别是重要的应用方向。以下关于人脸检测和识别的说法，不正确的是（）A.人脸检测旨在确定图像或视频中是否存在人脸，并定位人脸的位置B.人脸识别是在检测到人脸的基础上，对人脸的身份进行识别和验证C.深度学习方法在人脸检测和识别中取得了巨大的成功，但仍然存在一些挑战，如光照变化和姿态变化D.人脸检测和识别技术已经非常成熟，不存在任何错误率和安全隐患4、在计算机视觉的三维重建任务中，例如从多视角图像恢复物体的三维形状，需要解决相机位姿估计、特征匹配等问题。以下哪种方法在相机位姿估计方面可能具有更高的精度？（）A.基于直接线性变换的方法B.基于BundleAdjustment的方法C.基于特征点的方法D.基于深度学习的方法5、在计算机视觉的实际应用中，模型的实时性是一个重要的考虑因素。以下关于实时性的描述，不正确的是（）A.对于一些需要实时响应的应用，如自动驾驶和工业检测，模型的处理速度至关重要B.模型的复杂度、计算资源和算法效率都会影响实时性C.可以通过模型压缩、硬件加速和优化算法等方法来提高模型的实时性D.实时性只与模型本身有关，与硬件设备和系统架构无关6、计算机视觉中的特征提取是非常关键的一步。以下关于特征提取方法的描述，不准确的是（）A.传统的特征提取方法如SIFT（尺度不变特征变换）和HOG（方向梯度直方图）在特定场景下仍然有效B.深度学习中的自动特征提取能够学习到更具代表性和鲁棒性的特征C.特征提取的好坏直接影响后续的图像分类、目标检测等任务的性能D.特征提取只关注图像的局部信息，而忽略了全局信息7、计算机视觉在无人驾驶飞行器（UAV）中的应用可以辅助飞行和导航。假设一架UAV需要依靠视觉信息避开障碍物，以下关于UAV计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.仅依靠单目视觉就能准确估计障碍物的距离和速度B.视觉信息在UAV飞行中的作用有限，主要依靠其他传感器如GPSC.多目视觉和深度学习算法的结合可以为UAV提供更准确的环境感知和障碍物避让能力D.UAV的飞行速度和姿态对视觉系统的性能没有影响8、计算机视觉在无人驾驶中的应用需要应对各种复杂的环境和情况。假设无人驾驶汽车要在恶劣天气下行驶，以下关于计算机视觉在无人驾驶中的挑战的描述，哪一项是不正确的？（）A.恶劣天气会影响图像的质量和清晰度，增加目标检测和识别的难度B.计算机视觉系统需要与其他传感器（如雷达和超声波传感器）融合，以提高在恶劣天气下的感知能力C.深度学习模型在恶劣天气条件下的性能会显著下降，无法正常工作D.针对恶劣天气，可以通过数据增强和模型优化等方法提高计算机视觉系统的鲁棒性9、在计算机视觉的发展中，模型的可解释性是一个重要的研究方向。以下关于模型可解释性的描述，不准确的是（）A.模型可解释性旨在理解模型是如何做出决策和生成输出的B.可解释性对于建立用户对模型的信任和确保模型的公正性具有重要意义C.一些可视化技术，如特征图可视化和类激活映射，可以帮助解释模型的决策过程D.目前的计算机视觉模型都具有良好的可解释性，能够清晰地解释其决策依据10、计算机视觉中的图像增强技术可以改善图像质量。假设要对一张低光照条件下拍摄的图像进行增强，以下关于图像增强方法的描述，正确的是：（）A.简单地增加图像的亮度就能有效改善低光照图像的质量B.直方图均衡化方法总是能够在不引入噪声的情况下增强图像对比度C.基于深度学习的图像增强方法能够自适应地学习到适合的增强策略D.图像增强不会改变图像的原始信息和内容11、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12、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13、计算机视觉在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中的应用可以提供更沉浸式的体验。假设要在VR环境中实时跟踪用户的头部运动并相应地更新场景，以下关于VR/AR计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.简单的基于传感器的跟踪方法能够满足VR中高精度的头部运动跟踪需求B.计算机视觉在VR/AR中的应用主要关注图像生成，而不是跟踪和定位C.结合视觉特征提取和深度学习的头部运动跟踪算法可以实现低延迟和高精度的跟踪D.VR/AR环境中的光照条件和物体遮挡对计算机视觉算法的性能没有影响14、在计算机视觉的视觉跟踪任务中，目标在运动过程中可能会发生形变、遮挡和光照变化等情况。为了提高跟踪的稳定性和准确性，以下哪种策略可能是有效的？（）A.模型更新机制B.多特征融合C.抗遮挡处理D.以上都是15、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16、计算机视觉中的图像配准任务是将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行对齐。假设要将两张拍摄角度不同的城市风景照片进行配准。以下关于图像配准方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以基于特征点匹配的方法，找到两张图像中的对应点，然后计算变换矩阵B.基于灰度信息的配准方法通过比较图像的像素值来实现配准C.深度学习中的自监督学习方法可以用于图像配准，自动学习图像之间的对应关系D.图像配准总是能够达到像素级别的精确对齐，不存在任何误差17、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18、计算机视觉在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中有重要作用。假设要在VR环境中实现真实感的物体交互，以下哪种技术可能对准确感知物体的位置和姿态至关重要？（）A.立体视觉B.光场成像C.结构光D.运动捕捉19、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高产品质量和生产效率。假设一个工厂需要检测生产线上的零件是否存在缺陷。以下关于工业检测中的计算机视觉的描述，哪一项是不准确的？（）A.能够快速准确地检测出零件的表面缺陷、尺寸偏差等问题B.可以通过机器视觉系统对零件进行自动分类和筛选C.工业检测中的计算机视觉系统需要高度的稳定性和可靠性，对环境变化不敏感D.计算机视觉在工业检测中的应用已经非常成熟，不需要人工干预和校验20、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）二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释计算机视觉在保险理赔中的应用。2、（本题5分）简述图像去噪的常见方法。3、（本题5分）简述图像的角点检测算法。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）观察某音乐节的周边产品设计，分析其如何利用音乐节的品牌形象，设计出具有纪念意义和实用性的商品，增加品牌收益。2、（本题5分）研究某品牌的线下门店橱窗设计，分析其如何通过创意的陈列和灯光设计，吸引路人的注意力，提升品牌形象和销售业绩。3、（本题5分）分析某科技公司的企业形象宣传片设计，探讨其在画面剪辑、音乐音效、文案撰写等方面如