太原幼儿师范高等专科学校《Photoshop》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《Photoshop》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15个小题，每小题1分，共15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、在计算机视觉的目标识别任务中，假设要识别不同种类的水果。以下关于应对类内差异和类间相似性的策略，哪一项是不正确的？（）A.增加训练数据的多样性，包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具区分性的特征，减少类内差异和类间相似性的影响C.降低模型的复杂度，避免过度拟合类内差异和类间相似性D.忽略类内差异和类间相似性，依靠模型的自动适应能力2、在计算机视觉的目标跟踪任务中，假设要跟踪一个在人群中移动的物体。以下关于跟踪算法的选择，哪一项是需要着重考虑的？（）A.算法对目标外观变化的适应性B.算法的计算复杂度，越低越好C.算法是否能够处理多个同时移动的目标D.算法在处理静态场景时的性能3、在计算机视觉中，以下哪种方法常用于图像的语义分割中的多尺度特征融合？（）A.特征金字塔B.空洞卷积C.注意力机制D.以上都是4、目标检测是计算机视觉中的重要任务之一，旨在定位和识别图像中的多个目标。假设我们要在城市街道的图像中检测行人和车辆。对于处理这种复杂场景的目标检测任务，以下哪种技术通常能提供更准确的检测结果？（）A.基于滑动窗口的传统目标检测方法B.基于区域提议的目标检测算法，如R-CNN系列C.基于回归的一阶段目标检测算法，如YOLO系列D.基于聚类的目标检测方法5、图像超分辨率是指从低分辨率图像生成高分辨率图像。假设我们有一张模糊的低分辨率老照片，想要将其清晰化并提高分辨率。以下哪种图像超分辨率方法能够生成更逼真的细节和更清晰的边缘？（）A.基于插值的方法，如双线性插值B.基于重建的方法，如基于字典学习的方法C.基于深度学习的方法，如SRCNND.基于小波变换的方法6、在计算机视觉的视觉跟踪与监控应用中，需要对特定目标进行持续的跟踪和监测。假设要对一个在大型商场中移动的可疑人员进行跟踪，同时要应对人群遮挡和环境变化。以下哪种视觉跟踪与监控技术在这种情况下能够提供更可靠的跟踪结果？（）A.多目标跟踪算法B.基于深度学习的单目标跟踪C.基于粒子滤波的跟踪D.基于特征匹配的跟踪7、图像检索是计算机视觉的一个重要应用。假设我们要在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，以下哪种图像表示方法可能对提高检索效率有帮助？（）A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度学习的特征表示D.基于颜色直方图的特征表示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10、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11、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12、计算机视觉中的目标跟踪是指在视频序列中持续跟踪特定目标。假设要跟踪一个在复杂场景中运动的人物，以下关于目标跟踪算法的描述，正确的是：（）A.基于卡尔曼滤波的跟踪算法能够准确预测目标的运动轨迹，但对目标外观变化适应性差B.基于粒子滤波的跟踪算法计算复杂度低，适用于实时跟踪要求高的场景C.基于深度学习的跟踪算法需要大量的训练数据，并且在目标被遮挡时容易丢失D.目标跟踪算法只要在初始帧中准确检测到目标，就能够在后续帧中一直保持跟踪的准确性13、在计算机视觉的目标跟踪任务中，目标可能会被遮挡、变形或快速移动。假设要跟踪一个在人群中快速移动的人物，以下哪种跟踪算法可能更适合应对这种复杂情况？（）A.基于卡尔曼滤波的跟踪算法B.基于粒子滤波的跟踪算法C.基于均值漂移的跟踪算法D.基于模板匹配的跟踪算法14、在计算机视觉中，图像分割旨在将图像划分为不同的区域，每个区域具有相似的特征。以下关于图像分割的叙述，不正确的是（）A.图像分割可以基于像素的颜色、纹理等特征进行B.深度学习方法在图像分割中取得了显著的成果，如全卷积网络（FCN）C.图像分割在医学影像分析、自动驾驶场景理解等方面具有重要作用D.图像分割的结果总是完美的，能够准确地将图像中的所有物体都分割出来15、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二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）说明计算机视觉在智能穿戴设备中的应用。2、（本题5分）说明计算机视觉在海洋交通运输中的应用。3、（本题5分）解释计算机视觉中的注意力机制在图像理解中的作用。4、（本题5分）简述图像的色彩空间选择原则。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用深度学习算法，对不同种类的蔬菜图像进行分类。2、（本题5分）基于计算机视觉的智能商场导航系统，通过实时图像识别为顾客提供导航。3、（本题5分）利用图像配准技术，将两张有偏差的医学图像进行精确对齐。4、（本题5分）对音乐演奏会的视频进行乐器音色分析和演奏技巧评估。5、（本题5分）运用深度学习模型，对古代建筑的风格和年代进行鉴定。四、分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）解读某城市的旅游手册设计，分析其如何运用视觉元素展示城市风貌和吸引游客。2、（本题10分）解析某运动品牌的专卖店设计，探讨其