上海财经大学《书籍装帧与样本制作》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《书籍装帧与样本制作》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30个小题，每小题1分，共30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检索任务中，需要根据用户提供的查询图像找到相似的图像。假设我们有一个大型的图像数据库，以下哪种图像表示方法能够提高图像检索的效率和准确性？（）A.基于全局特征的图像表示B.基于局部特征的图像表示C.基于深度学习的图像嵌入表示D.基于颜色直方图的图像表示2、计算机视觉在工业检测中的应用越来越广泛。假设要检测电子电路板上的微小缺陷，以下关于图像采集设备的选择，哪一项是最为关键的？（）A.选择高分辨率的数码相机，获取清晰的图像B.选用具有大景深的镜头，确保整个电路板都清晰成像C.采用高速摄像机，快速采集大量图像D.选择价格低廉的图像采集设备，降低成本3、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4、计算机视觉中的动作识别是对视频中人物或物体的动作进行分类和理解。假设要识别一段舞蹈视频中的各种舞蹈动作，同时要考虑动作的速度、幅度和风格的变化。以下哪种动作识别方法在处理这种复杂的动作模式时表现更好？（）A.基于手工特征的动作识别B.基于时空兴趣点的动作识别C.基于深度学习的时空卷积网络D.基于隐马尔可夫模型的动作识别5、在计算机视觉的图像去噪任务中，去除图像中的噪声。假设要对一张受到严重噪声污染的图像进行去噪处理，以下关于图像去噪方法的描述，正确的是：（）A.均值滤波方法能够在去除噪声的同时很好地保留图像的细节B.中值滤波对椒盐噪声的去除效果不佳C.基于深度学习的图像去噪方法可以自适应地学习噪声模式和图像特征D.图像去噪不会引入任何新的失真或模糊6、在计算机视觉中，图像超分辨率重建是提高图像分辨率和质量的技术。以下关于图像超分辨率重建的叙述，不正确的是（）A.图像超分辨率重建可以通过插值、基于模型的方法或深度学习方法来实现B.深度学习方法在图像超分辨率重建中能够生成更清晰、逼真的细节C.图像超分辨率重建在医学图像、卫星图像和监控图像等领域有重要的应用D.图像超分辨率重建可以无限制地提高图像的分辨率，不受原始图像信息的限制7、假设要构建一个能够识别人脸表情的计算机视觉系统，用于情感分析和人机交互。考虑到表情的细微变化和个体差异，以下哪种模型架构可能更适合处理这种复杂的任务？（）A.多层感知机B.卷积神经网络C.循环神经网络D.生成对抗网络8、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9、当利用计算机视觉技术对医学影像（如X光、CT等）进行分析，辅助医生进行疾病诊断时，需要从大量的图像数据中提取有价值的特征。以下哪种特征提取方法在医学影像分析中可能具有较高的应用价值？（）A.基于形状的特征提取B.基于纹理的特征提取C.基于深度学习的自动特征学习D.基于颜色的特征提取10、在计算机视觉中，目标检测是一项重要任务。假设要在一张包含多种物体的图像中准确检测出汽车的位置和类别。以下关于目标检测算法的描述，正确的是：（）A.传统的基于特征提取和分类器的方法在复杂场景下检测效果优于深度学习方法B.深度学习中的FasterR-CNN算法通过生成候选区域和分类回归，能够实现高精度的目标检测C.目标检测算法只关注物体的外观特征，不考虑物体之间的空间关系D.所有的目标检测算法对于小目标的检测都具有同样出色的性能11、在计算机视觉的三维重建任务中，需要从多视角的图像中恢复物体的三维形状。假设我们有一组从不同角度拍摄的建筑物图像，以下哪种方法常用于从这些图像中重建建筑物的三维模型？（）A.立体匹配方法B.结构光方法C.运动恢复结构（SFM）D.基于投影的方法12、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13、在计算机视觉的视频监控系统中，异常事件检测是重要功能之一。假设要在一个仓库的监控视频中检测出异常的人员活动或物品移动。以下哪种异常事件检测方法在处理这种大规模视频数据时能够更有效地发现异常？（）A.基于规则的检测B.基于统计模型的检测C.基于深度学习的检测D.基于人工观察的检测14、假设要开发一个能够在低光照条件下清晰拍摄并处理图像的计算机视觉系统，以下哪种图像增强方法可能有助于改善图像质量？（）A.直方图均衡化B.伽马校正C.暗通道先验去雾D.以上都是15、计算机视觉中的人脸识别技术应用广泛。假设要在一个门禁系统中实现准确的人脸识别，以下关于人脸识别方法的描述，正确的是：（）A.基于几何特征的人脸识别方法对姿态和光照变化具有很强的鲁棒性B.基于模板匹配的方法能够处理大规模的人脸数据库，并且识别速度快C.深度学习中的卷积神经网络在人脸识别中能够学习到更具判别性的特征，但容易受到数据偏差的影响D.人脸识别系统一旦训练完成，就不需要更新和优化，能够一直保持高准确率16、在计算机视觉的图像分类任务中，假设要处理类别不均衡的数据集，即某些类别的样本数量远远少于其他类别。以下关于处理类别不均衡的方法描述，正确的是：（）A.直接使用传统的分类算法，类别不均衡不会对结果产生明显影响B.过采样少数类别的样本可以增加其数量，但可能导致过拟合C.欠采样多数类别的样本能够平衡数据集，但会丢失部分有用信息D.类别不均衡问题无法通过数据处理方法解决，只能通过改进分类算法来应对17、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18、计算机视觉中的图像风格迁移是一项有趣的任务。假设要将一幅油画的风格应用到一张照片上，以下关于模型训练的要点，哪一项是不正确的？（）A.学习油画和照片的特征表示，找到风格和内容的分离方式B.只关注风格的迁移，不考虑照片原始内容的保留C.采用对抗训练，使生成的图像在风格和内容上达到平衡D.调整模型参数，控制风格迁移的强度和效果19、在计算机视觉的图像生成任务中，除了生成新的图像，还可以对已有图像进行风格转换。假设我们要将一张照片转换为油画风格，以下哪种方法能够实现逼真的风格转换效果？（）A.基于图像滤波和变换的方法B.基于深度学习的风格迁移算法，如CycleGANC.基于图像融合和合成的方法D.基于颜色映射和纹理合成的方法20、计算机视觉中的纹理分析用于描述图像中重复出现的模式和结构。假设要对一块布料的纹理进行分析，以判断其材质和质量，同时布料可能存在褶皱和变形。以下哪种纹理分析方法在处理这种复杂情况时更为准确？（）A.统计纹理分析B.结构纹理分析C.基于模型的纹理分析D.基于深度学习的纹理分析21、计算机视觉中的行人重识别是在不同摄像头拍摄的图像或视频中识别出特定的行人。以下关于行人重识别的叙述，不正确的是（）A.行人重识别需要提取具有判别性的行人特征，克服视角、光照和姿态的变化B.深度学习方法在行人重识别任务中取得了显著的性能提升C.行人重识别在智能安防、视频监控和人员追踪等领域有重要的应用D.行人重识别技术已经能够在大规模数据集上达到100%的准确率22、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23、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24、计算机视觉中的图像去噪旨在去除图像中的噪声，同时保留图像的细节和结构。假设我们有一张受到严重噪声污染的医学图像，以下哪种图像去噪方法能够在去除噪声的同时，最大程度地保留图像的边缘和纹理信息？（）A.均值滤波B.中值滤波C.高斯滤波D.基于小波变换的去噪方法25、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26、计算机视觉在安防领域的应用可以加强监控和预警能力。假设要通过摄像头实时监测公共场所的异常行为，以下关于安防计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.简单的运动检测算法就能准确识别各种异常行为B.不考虑人群密度和环境背景对异常行为检测的影响C.结合深度学习和行为分析模型可以提高异常行为检测的准确性和及时性D.安防领域的计算机视觉系统不需要考虑隐私保护和数据安全问题27、计算机视觉是一门研究如何让计算机从图像或视频中获取信息和理解内容的学科。在计算机视觉的应用中，目标检测是一项重要任务。以下关于目标检测的描述，不准确的是（）A.目标检测能够准确识别图像或视频中特定类别的物体，并确定其位置和大小B.深度学习技术的发展极大地提高了目标检测的准确性和效率C.目标检测只适用于静态图像，对于动态视频的处理效果不佳D.目标检测在自动驾驶、安防监控和工业检测等领域有着广泛的应用28、在计算机视觉的立体视觉中，需要通过两个或多个相机获取的图像来计算深度信息。假设要为一个自动驾驶汽车构建立体视觉系统，以测量与前方障碍物的距离，同时要考虑实时性和准确性的要求。以下哪种立体匹配算法在这种应用场景中表现最优？（）A.基于区域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度学习的匹配D.全局优化匹配29、在计算机视觉的医学图像分析中，辅助医生进行疾病诊断。假设要通过分析CT图像检测肿瘤的位置和大小，以下关于医学图像计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.计算机视觉算法可以完全替代医生的诊断，不需要医生的进一步判断B.不同患者的个体差异和扫描参数的变化对肿瘤检测结果没有影响C.结合医生的先验知识和计算机视觉技术能够提高肿瘤检测的准确性和可靠性D.医学图像中的噪声和伪影对计算机视觉算法的性能没有影响30、当进行图像的显著性检测时，假设要从一张复杂的图像中突出显示出人们视觉上最关注的区域，例如在一张风景图像中突出显示出一座显眼的山峰。以下哪种方法在计算图像的显著性时可能更准确？（）A.基于频率域分析的方法，计算图像的频谱特征B.基于对比度的方法，比较区域与周围的差异C.随机选择图像中的部分区域作为显著性区域D.不进行任何计算，主观判断显著性区域二、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）基于计算机视觉的智能门禁系统，通过人脸识别实现自动开门。2、（本题5分）利用目标检测算法，在森林火灾监控图像中检测火源。3、（本题5分）运用图像分类技术，对不同种类的内画进行分类。4、（本题5分）利用目标检测算法，在地质图像中检测矿脉。5、（本题5分）使用目标跟踪算法，对田径比赛中的跨栏动作进行分析和评估