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学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页,共3页四川传媒学院

《品牌形象识别设计》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、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2、计算机视觉中的车牌识别是智能交通系统中的重要组成部分。假设要在一个高速公路收费站实现准确的车牌识别,以下关于车牌识别方法的描述,正确的是:()A.基于边缘检测和字符分割的方法对车牌的变形和污渍具有很强的适应性B.深度学习中的卷积神经网络能够直接从车牌图像中识别出字符,但对车牌的倾斜和光照不均敏感C.车牌识别系统只需要在白天光照良好的条件下工作,夜间和恶劣天气下无法正常运行D.车牌识别的准确率只取决于车牌图像的清晰度,与车牌的颜色和字体无关3、对于图像的语义理解任务,假设要理解一张图像所表达的场景和事件,例如判断一张图像是在举行婚礼还是在举办音乐会。图像中的信息可能比较隐晦和复杂。以下哪种方法可能有助于提高语义理解的准确性?()A.构建图像的语义图,分析物体之间的关系B.只关注图像中的主要物体,忽略背景信息C.对图像进行简单的分类,不进行深入的语义分析D.随机猜测图像的语义4、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5、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6、在计算机视觉的目标跟踪任务中,持续跟踪视频中的特定目标。假设要跟踪一个在人群中行走的人,以下关于目标跟踪方法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于滤波的方法,如卡尔曼滤波和粒子滤波,可以预测目标的位置和状态B.基于深度学习的方法能够学习目标的外观特征,提高跟踪的准确性和鲁棒性C.目标跟踪过程中,目标的外观变化、遮挡和背景干扰等因素不会对跟踪结果产生影响D.结合多种特征和算法的融合跟踪方法,可以综合利用不同方法的优势,提高跟踪性能7、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8、在计算机视觉的目标跟踪任务中,需要持续跟踪一个或多个运动目标。假设要跟踪一个在操场上跑步的人。以下关于目标跟踪算法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以基于特征匹配的方法,在连续的帧中找到目标的相似特征来实现跟踪B.深度学习中的相关滤波算法能够快速准确地跟踪目标,适应目标的外观变化C.目标跟踪算法能够在目标被遮挡或短暂消失后,仍然准确地恢复跟踪D.无论目标的运动速度和轨迹如何复杂,目标跟踪算法都能完美地跟踪9、在计算机视觉中,目标检测是一项重要任务。假设要在一张包含众多物体的复杂图像中准确检测出不同类型的车辆,例如轿车、卡车和摩托车。图像中的车辆可能具有不同的颜色、大小和姿态,而且背景也较为复杂。为了实现高精度的车辆检测,以下哪种方法通常被认为是最有效的?()A.基于传统图像处理技术,如边缘检测和形态学操作B.使用基于深度学习的目标检测算法,如FasterR-CNNC.采用简单的模板匹配方法,根据预先定义的车辆模板进行匹配D.对图像进行全局特征提取,然后基于这些特征进行分类10、图像去模糊是计算机视觉中的一个难题。假设一张图像由于相机抖动而产生模糊,以下哪种去模糊方法可能需要对模糊核有较为准确的估计?()A.基于深度学习的去模糊方法B.盲去卷积方法C.维纳滤波去模糊方法D.均值滤波去模糊方法11、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12、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13、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14、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15、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16、假设要构建一个能够对书画作品进行真伪鉴定的计算机视觉系统,需要对作品的笔触、线条和风格等特征进行分析。以下哪种技术在书画鉴定中可能具有应用前景?()A.笔迹分析B.风格迁移C.图像风格分析D.以上都是17、计算机视觉在无人驾驶中的应用至关重要。假设要通过车载摄像头识别道路上的交通标志和标线,以下关于应对复杂环境变化的策略,哪一项是不正确的?()A.利用多模态数据融合,如结合摄像头和激光雷达的信息B.定期更新模型,适应新出现的交通标志和标线C.只依靠单一摄像头的图像信息,不考虑其他传感器D.对不同天气和光照条件下的数据进行增强训练18、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要对一个快速运动的物体进行光流估计,同时场景中存在光照变化和噪声干扰。在这种情况下,以下哪种光流计算方法能够提供更准确和稳定的结果?()A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法19、计算机视觉在体育赛事分析中的应用可以提供更深入的比赛洞察。假设要分析一场足球比赛中球员的跑位和传球模式,以下关于体育赛事计算机视觉应用的描述,正确的是:()A.仅依靠球员的位置信息就能全面分析比赛中的战术和策略B.球员的速度和加速度等动态信息对比赛分析的价值不大C.结合深度学习和轨迹分析技术可以更有效地挖掘比赛中的关键模式和趋势D.比赛场地的光照和摄像机视角对计算机视觉分析的结果没有影响20、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)解释计算机视觉中的图像检索技术。2、(本题5分)描述计算机视觉在水下探测中的应用。3、(本题5分)解释计算机视觉在虚拟现实中的角色。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)分析某书店的儿童读物区设计,探讨其色彩搭配、书籍陈列、互动区域设置如何吸引儿童阅读。2、(本题5分)以某品牌的宣传视频脚本设计为例,阐述其如何通过精彩的剧情和视觉效果,传达品牌的故事和价值观,提升品牌的感染力。3、(本题5分)某城市的文化节活动标识设计融合了当地的历史文化特色和现代审美。请研究标识在文化元素提取、图形简化、色彩象征意义运用上的方法,以及如

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