石家庄科技信息职业学院《视觉传达应用》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《视觉传达应用》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、计算机视觉中的动作识别旨在识别视频中的人物动作。假设我们要对一段包含复杂背景和多人交互的视频进行动作识别，以下哪种特征表示可能对提高识别准确率有帮助？（）A.基于光流的特征B.基于图像直方图的特征C.基于像素值的原始特征D.基于图像边缘的特征2、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3、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4、计算机视觉在人脸识别领域取得了显著进展。假设要开发一个人脸识别系统，以下关于人脸识别技术的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过提取人脸的几何特征、纹理特征或深度学习特征进行识别B.人脸识别系统通常需要进行活体检测，以防止使用照片或视频等欺诈手段C.大规模的人脸数据集和深度学习模型的结合，大大提高了人脸识别的准确率D.人脸识别技术在任何光照条件、姿态变化和表情变化下都能准确识别，不受这些因素的影响5、计算机视觉在文物保护和数字化中的应用可以帮助记录和分析文物信息。假设要对一件古老的雕塑进行三维数字化和表面纹理分析，以下关于文物保护计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.传统的摄影测量方法在文物数字化中比基于深度学习的方法更精确B.文物的复杂形状和表面材质对数字化和分析过程没有挑战C.结合多种成像技术和计算机视觉算法能够更全面地获取文物的信息D.文物保护中的计算机视觉应用不需要考虑对文物的非接触性和无损性要求6、在计算机视觉中，以下哪种方法常用于图像的显著目标检测中的高层语义信息利用？（）A.深度学习B.图模型C.注意力机制D.以上都是7、在计算机视觉的实际应用中，光照变化会对图像的处理和分析产生影响。以下关于光照变化的描述，不正确的是（）A.光照变化可能导致图像的亮度、对比度和颜色发生改变，增加了图像处理的难度B.一些预处理技术，如直方图均衡化，可以在一定程度上减轻光照变化的影响C.深度学习模型能够自动适应各种光照变化，无需进行额外的处理D.光照变化对于目标检测和跟踪等任务的准确性可能会产生较大的影响8、计算机视觉在文物保护和修复中的应用逐渐增多。假设要对一幅古老的绘画进行数字化修复和增强，以下关于颜色恢复的挑战，哪一项是最为显著的？（）A.由于年代久远，原画作的颜色信息缺失严重B.不同区域的颜色褪色程度不一致，难以统一恢复C.缺乏对原画作创作时所用颜料的了解，难以准确还原颜色D.修复过程中可能引入新的颜色偏差，影响修复效果9、在计算机视觉领域中，当需要对监控视频中的行人进行实时检测和跟踪，以实现智能安防系统的功能时，以下哪种方法在处理复杂场景和多目标跟踪方面可能表现更为出色？（）A.基于传统图像处理的方法B.基于深度学习的目标检测算法C.基于特征匹配的跟踪算法D.基于光流法的跟踪算法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、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12、在计算机视觉的图像检索任务中，根据用户的需求从图像数据库中查找相关图像。假设要从一个大型的图像库中检索包含特定物体的图像，以下关于图像检索方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以基于图像的内容特征，如颜色、形状和纹理等，进行相似性度量和检索B.深度学习模型能够提取更具语义和判别力的特征，提高图像检索的准确性C.图像检索的结果只取决于图像的特征表示，与检索算法的效率无关D.可以结合用户的反馈和交互，不断优化图像检索的结果13、在计算机视觉的视频目标跟踪中，假设目标在视频中被短暂遮挡。以下关于处理遮挡情况的方法，哪一项是不太有效的？（）A.利用目标在遮挡前的运动轨迹预测其位置B.完全放弃对被遮挡目标的跟踪，等待其重新出现C.结合目标的外观特征和运动信息进行跟踪D.借助周围背景和其他相关物体的信息辅助跟踪14、图像分割是将图像分成不同的区域，每个区域具有相似的特征。假设要对医学图像进行器官分割，以下关于图像分割方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于阈值的分割方法简单直接，但对于复杂图像效果往往不佳B.基于边缘检测的分割方法通过寻找图像中的边缘来划分区域，但容易受到噪声影响C.基于深度学习的语义分割方法能够实现像素级别的分类，效果较好，但计算量较大D.图像分割只适用于灰度图像，对于彩色图像无法进行有效的分割15、计算机视觉中的表情识别用于分析人脸的表情状态。假设要在一个在线教育平台中检测学生的学习状态。以下关于表情识别的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过提取面部肌肉的运动特征来判断表情B.深度学习中的卷积神经网络能够自动学习表情的特征表示C.表情识别能够准确区分细微的表情变化，如困惑和专注D.表情识别不受面部遮挡和光照变化的影响，始终能够准确判断16、在计算机视觉的图像检索任务中，根据用户提供的图像或特征在数据库中查找相似的图像。假设要从一个大型图像库中找到与给定图像相似的图片，以下关于图像检索方法的描述，正确的是：（）A.基于图像的颜色和纹理特征进行检索能够满足所有的检索需求B.深度学习中的卷积神经网络提取的特征在图像检索中不如手工设计的特征有效C.考虑图像的语义信息和高层特征可以提高图像检索的准确性和相关性D.图像检索的速度和效率不受数据库大小和特征维度的影响17、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18、计算机视觉中的图像语义分割需要为图像中的每个像素分配类别标签。假设要对一张城市街景图像进行语义分割，包括道路、建筑物、车辆和行人等。以下哪种图像语义分割方法在处理这种复杂场景时能够提供更精细的分割结果？（）A.全卷积网络（FCN）B.U-NetC.SegNetD.DeepLab19、假设我们要开发一个计算机视觉系统，用于检测生产线上产品的表面缺陷。由于产品的种类繁多、缺陷类型复杂，以下哪种方法可能需要更多的计算资源和时间来训练模型？（）A.基于传统机器学习的方法B.基于浅层神经网络的方法C.基于深度学习的方法D.基于模板匹配的方法20、计算机视觉中的行人重识别任务是在不同摄像头中识别出特定的行人。假设要在一个大型火车站中寻找一个走失的儿童。以下关于行人重识别的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以利用行人的服装颜色、款式和携带物品等特征进行重识别B.深度学习中的度量学习方法可以学习行人的特征表示，提高重识别的准确率C.行人重识别不受行人姿态变化和摄像头视角差异的影响D.可以通过构建大规模的行人数据集进行训练，提升模型的泛化能力21、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要在一个动态场景中准确计算光流，以下哪种情况可能导致较大的误差？（）A.物体的快速运动B.光照的剧烈变化C.图像的低分辨率D.以上都有可能22、计算机视觉中的视频理解不仅包括对单个帧的分析，还需要考虑帧之间的关系。假设我们要理解一个电影片段的情节和情感，以下哪种方法能够有效地捕捉视频中的时空动态信息和语义信息？（）A.基于帧级特征和分类器的方法B.基于深度学习的视频理解模型，结合注意力机制C.基于光流和运动轨迹的方法D.基于音频和视频融合的方法23、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24、图像分类是计算机视觉的常见任务之一。假设要对大量的自然风景图片进行分类，如山脉、森林、海滩等。在进行图像分类时，以下关于数据增强的方法，哪一项可能不太有效？（）A.对图像进行随机裁剪和旋转，增加数据的多样性B.改变图像的色彩和对比度，模拟不同的拍摄条件C.直接复制原图像，增加数据量D.给图像添加随机噪声，增强模型的鲁棒性25、计算机视觉中的遥感图像分析用于获取地球表面的信息。假设要从卫星遥感图像中分析土地利用类型和植被覆盖情况，同时要克服图像的大尺度和复杂的地物分布。以下哪种遥感图像分析方法最为有效？（）A.基于光谱特征的分析B.基于纹理特征的分析C.基于对象的图像分析D.基于深度学习的分析26、在计算机视觉的动作识别任务中，识别视频中的人物动作。假设要识别一段舞蹈视频中的动作，以下关于动作识别方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以提取视频中的时空特征，如光流和运动轨迹，来描述动作B.基于深度学习的方法，如3D卷积神经网络，能够直接处理视频数据，进行动作识别C.动作识别需要考虑动作的速度、幅度和节奏等特征D.动作识别只适用于简单的、规范化的动作，对于复杂的、个性化的动作无法准确识别27、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28、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识别。以下关于动作识别的描述，不准确的是（）A.动作识别需要分析视频中的时空特征来理解动作的模式和类别B.双流卷积网络在动作识别任务中被广泛应用，分别处理空间和时间信息C.动作识别在体育分析、视频监控和智能安防等领域具有重要的应用价值D.动作识别技术已经非常成熟，能够准确识别各种复杂和细微的动作29、在计算机视觉的立体视觉任务中，通过两个或多个相机获取的图像来计算深度信息。以下哪种立体匹配算法在精度和效率方面可能表现较好？（）A.基于区域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度学习的匹配算法D.以上都是30、图像增强是为了改善图像的质量和视觉效果。假设我们有一张由于光照不足而显得暗淡的图像，需要对其进行增强以突出细节。以下哪种图像增强方法可以有效地提高图像的对比度，同时避免过度增强导致的噪声放大？（）A.直方图均衡化B.灰度变换C.锐化滤波D.中值滤波二、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）基于深度学习的图像生成技术，生成具有特定主题的绘画作品。2、（本题5分）通过图像分类算法，对不同种类的珠宝首饰图像进行分类。3、（本题5分）通过图像分类算法，对不同种类的乐器演奏场景图像进行分类。4、（本题5分）设计一个程序，通过计算机视觉识别不同款式的服装。5、（本题5分）运用深度学习模型，对艺术画作的作者和流派进行识别