许昌学院《视觉传达设计专业技能训练》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《视觉传达设计专业技能训练》2023-2024学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共25个小题，每小题1分，共25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2、计算机视觉中的特征提取是非常关键的步骤。假设要从一组图像中提取具有代表性的特征，以下关于特征提取方法的描述，正确的是：（）A.手工设计的特征，如SIFT和HOG，在任何情况下都比深度学习自动学习的特征更有效B.深度学习中的卷积神经网络能够自动学习到图像的多层次特征，具有很强的表达能力C.特征提取的结果对后续的图像分类和目标检测任务没有影响D.特征提取只需要考虑图像的局部信息，全局信息不重要3、在计算机视觉的车牌识别任务中，需要从车辆图像中准确提取车牌号码。假设车牌存在倾斜、变形和光照不均等问题。以下哪种车牌识别方法在应对这些挑战时表现更为出色？（）A.基于字符分割的车牌识别B.基于模板匹配的车牌识别C.基于深度学习的车牌识别D.基于特征提取的车牌识别4、在一个基于计算机视觉的智能交通监控系统中，需要对车辆的类型、速度和行驶轨迹进行分析。以下哪种技术在车辆分析方面可能发挥关键作用？（）A.目标检测和跟踪B.车牌识别C.轨迹预测D.以上都是5、在计算机视觉的图像增强处理中，目的是改善图像的质量和可读性。假设我们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，哪一项是不正确的？（）A.直方图均衡化可以通过调整图像的灰度分布，增强图像的对比度B.基于Retinex理论的方法可以分离图像的光照和反射成分，从而改善图像的视觉效果C.图像增强算法可以在不增加噪声的情况下，显著提高图像的亮度和清晰度D.不同的图像增强方法适用于不同类型的图像，需要根据具体情况选择合适的方法6、计算机视觉中的行人重识别是指在不同摄像头拍摄的图像中识别出同一个行人。假设要在一个大型商场的监控系统中实现行人重识别，以下关于行人重识别方法的描述，正确的是：（）A.基于颜色和纹理特征的方法对行人的姿态和光照变化不敏感，识别准确率高B.深度学习中的度量学习方法能够学习到行人的判别性特征，但容易受到背景干扰C.行人重识别系统只需要关注行人的外观特征，不需要考虑行人的行为特征D.行人重识别在不同场景和摄像头视角下的性能始终保持稳定，不受影响7、在计算机视觉的图像修复任务中，恢复图像中缺失或损坏的部分。假设要修复一张老照片中缺失的部分，以下关于图像修复方法的描述，正确的是：（）A.基于纹理合成的图像修复方法能够完美恢复复杂的结构和细节B.深度学习中的自编码器在图像修复中无法学习到有效的特征表示C.图像修复的结果不受缺失区域的大小和形状的影响D.结合先验知识和上下文信息的深度学习方法可以产生更合理和自然的修复效果8、在计算机视觉的行人重识别任务中，假设要在多个摄像头拍摄的画面中找到同一个行人。以下关于特征融合的方法，哪一项是不太合理的？（）A.将行人的外观特征和步态特征进行融合B.简单地将不同特征进行拼接，不考虑权重分配C.根据特征的重要性为其分配不同的权重进行融合D.利用深度学习模型自动学习特征的融合方式9、在计算机视觉中，特征提取是非常关键的一步。假设我们要对一组风景图像进行特征提取，以便后续的图像检索和分类任务。以下哪种特征提取方法能够捕捉到图像的全局和局部特征，并且对图像的旋转、缩放等变换具有较好的不变性？（）A.尺度不变特征变换（SIFT）B.方向梯度直方图（HOG）C.局部二值模式（LBP）D.卷积神经网络自动学习的特征10、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11、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12、在计算机视觉的图像分类任务中，假设数据集存在类别不平衡问题，某些类别的样本数量远远少于其他类别。以下哪种方法可以缓解这种不平衡对分类模型的影响？（）A.对少数类进行过采样或对多数类进行欠采样B.只使用多数类的样本进行训练C.不考虑类别不平衡，直接训练模型D.随机选择样本进行训练13、在计算机视觉中，目标检测是一项重要的任务。假设要开发一个能够在城市交通场景中检测车辆和行人的系统。以下关于目标检测算法的选择，哪一项是需要重点考虑的因素？（）A.算法的检测速度，以满足实时性要求B.算法在小目标检测上的性能，因为车辆和行人在图像中可能较小C.算法的模型复杂度，越复杂的模型效果越好D.算法是否开源，开源的算法更易于使用14、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15、在计算机视觉的图像质量评估任务中，假设要评估一张经过处理后的图像的质量。以下关于图像质量评估方法的描述，正确的是：（）A.主观评估方法通过人的观察和判断来评价图像质量，结果准确可靠B.客观评估方法中的全参考方法需要原始未失真图像作为参考，计算复杂度低C.无参考图像质量评估方法能够在没有原始图像的情况下准确评估图像质量D.所有的图像质量评估方法都能够完全反映人对图像质量的主观感受16、计算机视觉在安防监控领域有广泛应用。假设要通过监控摄像头实时检测人群中的异常行为，以下哪种方法可能需要大量的标注数据进行训练？（）A.基于规则的方法B.基于深度学习的方法C.基于背景减除的方法D.基于帧差法的方法17、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18、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19、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20、对于视频中的目标跟踪任务，假设目标在视频中经历了快速的外观变化和严重的遮挡。以下哪种策略有助于保持跟踪的准确性和稳定性？（）A.结合目标的运动模型和外观模型进行预测B.仅依赖目标的初始外观特征进行跟踪C.当出现遮挡时，停止跟踪并等待目标重新出现D.随机调整跟踪算法的参数21、在计算机视觉的车牌识别任务中，假设要从不同角度和光照条件下拍摄的车辆图像中准确识别出车牌号码。以下哪种技术可能有助于提高识别准确率？（）A.字符分割和单独识别B.利用深度学习模型进行端到端的识别C.只关注车牌的颜色特征D.随机猜测车牌号码22、在计算机视觉的图像配准任务中，假设要将两张拍摄角度和时间不同的同一物体的图像进行精确对齐。这两张图像可能存在缩放、旋转和平移等差异。以下哪种配准方法可能更适合处理这种情况？（）A.基于特征点匹配的方法，如SIFT特征B.直接将两张图像叠加，不进行任何配准操作C.基于图像灰度值的配准方法，计算灰度差异D.随机选择图像中的点进行匹配23、假设要开发一个能够对文物进行数字化保护和修复的计算机视觉系统，需要对文物的破损部分进行准确识别和重建。以下哪种技术在文物修复方面可能具有应用潜力？（）A.图像修复算法B.三维重建技术C.虚拟增强现实技术D.以上都是24、在计算机视觉的目标检测中，对于小目标的检测往往具有较大的挑战性。为了提高小目标检测的准确率，以下哪种策略可能是有效的？（）A.多尺度特征融合B.增加训练数据中的小目标样本C.使用更高分辨率的输入图像D.以上都是25、图像分类是计算机视觉的基本任务之一。假设要对大量的动物图像进行分类，将其分为猫、狗、兔子等类别。在进行图像分类时，以下关于特征提取的描述，正确的是：（）A.手工设计的特征，如颜色直方图、纹理特征等，总是比自动学习的特征更有效B.深度学习中的卷积神经网络能够自动学习到具有判别性的图像特征，无需人工干预C.特征提取的好坏对图像分类的结果影响不大，主要取决于分类器的性能D.为了提高分类准确率，应该尽可能多地提取图像的各种特征，而不考虑特征的冗余性二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）解释计算机视觉中的车牌识别技术。2、（本题5分）说明计算机视觉在智能仓储中的应用。3、（本题5分）简述图像的色彩渲染技术。4、（本题5分）说明计算机视觉在娱乐产业中的粉丝互动和内容创作。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）观察某音乐演出的宣传海报系列设计，分析其如何根据不同场次和演出嘉宾，设计出风格统一又各具特色的海报。2、（本题5分）一家健身房的室内装饰设计充满动感和激励元素。请探讨室内装饰在墙面装饰、器械摆放、休息区设计上的特点，以及如何激发会员的锻炼热情。3、（本题5分）研究某品牌的宣传视频设计，分析其如何运用画面、音乐和文案，传达品牌的故事