宜昌科技职业学院《Web前端设计》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《Web前端设计》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、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2、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3、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4、在计算机视觉的场景理解任务中，需要理解整个图像的语义信息。假设要分析一张城市街道的图像中包含的物体和它们之间的关系，以下关于场景理解方法的描述，正确的是：（）A.单独对图像中的每个物体进行识别和分类就能实现场景理解B.忽略图像中的上下文信息和空间布局对场景理解没有影响C.利用深度学习中的语义分割和图模型可以更好地理解场景的结构和语义关系D.场景理解只适用于简单的室内场景，对于复杂的户外场景无法处理5、计算机视觉在农业领域的应用中，例如对农作物的生长监测。假设要通过图像分析评估农作物的健康状况，以下哪种特征可能对判断病虫害的存在较为敏感？（）A.农作物的颜色和纹理B.农作物的高度和形状C.农田的土壤湿度D.农田的地理位置6、在计算机视觉的图像生成任务中，假设要生成逼真的人脸图像。以下关于生成模型的架构选择，哪一项是需要特别关注的？（）A.选择传统的多层感知机（MLP）架构B.采用生成对抗网络（GAN）架构，通过对抗训练生成高质量图像C.运用卷积神经网络（CNN）架构，但不使用池化层D.构建循环神经网络（RNN）架构，处理图像的序列信息7、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8、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，以下哪种图像采集设备可能提供更高的分辨率和精度？（）A.普通数码相机B.工业线阵相机C.手机摄像头D.监控摄像头9、计算机视觉在自动驾驶领域有重要应用。假设车辆需要根据摄像头采集的图像来识别道路上的交通标志，并且要在不同天气和光照条件下都能准确识别。以下哪种方法可能有助于提高交通标志识别的鲁棒性？（）A.使用多个不同类型的摄像头获取图像B.仅依赖颜色特征进行识别C.采用简单的线性分类器进行标志分类D.减少训练数据中的交通标志种类10、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11、计算机视觉中的光流估计用于计算图像中像素的运动信息。假设要估计一段视频中物体的运动速度和方向，以下关于光流估计方法的描述，正确的是：（）A.传统的基于梯度的光流估计方法在复杂场景中能够准确计算光流B.深度学习中的光流估计网络不需要大量的标注数据进行训练C.光流估计的结果不受图像噪声和模糊的影响D.结合时空信息的深度学习光流估计方法能够提高估计的准确性和鲁棒性12、在进行图像配准（ImageRegistration）时，即对齐两幅或多幅图像，假设我们要将不同时间拍摄的同一地区的卫星图像进行配准，由于地形变化和拍摄角度的差异，以下哪个因素可能对配准精度产生最大影响？（）A.图像的分辨率B.选择的特征点数量C.图像的灰度值D.地理坐标信息的准确性13、在目标检测中，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法的特点是（）A.检测速度快B.检测精度高C.适用于小目标检测D.对遮挡不敏感14、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15、在计算机视觉的图像生成任务中，假设要生成具有真实感的自然图像。以下关于图像生成方法的描述，正确的是：（）A.生成对抗网络（GAN）能够生成逼真的图像，但训练过程不稳定，容易模式崩溃B.变分自编码器（VAE）生成的图像多样性好，但真实感不如GAN生成的图像C.自回归模型在图像生成中效率高，能够快速生成高质量的图像D.所有的图像生成方法都能够生成与真实世界完全一致的图像16、计算机视觉中的姿态估计任务，确定物体在空间中的位置和方向。假设要估计一个机器人手臂的姿态，以下关于姿态估计方法的描述，正确的是：（）A.基于几何模型的姿态估计方法在复杂环境中总是能够准确估计姿态B.深度学习中的端到端姿态估计网络不需要对物体的结构和运动有先验了解C.姿态估计的结果不受相机参数和拍摄角度的影响D.结合多种传感器数据和深度学习的方法可以提高姿态估计的精度和鲁棒性17、在一个基于计算机视觉的农业监测系统中，需要对农作物的生长状况进行评估，例如判断叶片的颜色、形状和病虫害情况。以下哪种图像分析方法可能对农作物监测较为有效？（）A.颜色空间转换B.形态学分析C.纹理分析D.以上都是18、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19、假设要构建一个能够对服装进行款式和颜色识别的计算机视觉系统，用于时尚推荐和库存管理。在处理服装图像时，由于服装的款式和颜色变化多样，以下哪种特征表示方法可能更适合？（）A.手工设计的特征B.基于深度学习的自动特征C.颜色直方图D.以上都是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、在计算机视觉的医学影像分析中，例如对肿瘤的检测和分割，需要高精度和可靠性。假设我们有一组磁共振成像（MRI）数据，以下哪种技术能够有效地辅助医生进行准确的诊断和治疗规划？（）A.基于传统图像处理的方法B.基于深度学习的分割网络，结合多模态数据C.基于聚类和分类的方法D.基于形态学操作和阈值分割的方法22、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23、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24、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25、计算机视觉中的医学图像分析中，假设要对肿瘤进行检测和分割。以下关于医学图像分析方法的描述，正确的是：（）A.由于医学图像的特殊性，传统的计算机视觉方法无法应用于医学图像分析B.深度学习方法在医学图像分析中能够准确检测肿瘤，但对小肿瘤容易漏检C.多模态医学图像融合可以提供更丰富的信息，但融合算法复杂，效果不稳定D.医学图像分析的结果不需要经过医生的审核和确认，可以直接用于诊断二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述计算机视觉在文物保护和修复中的技术。2、（本题5分）描述计算机视觉在地下水监测中的应用。3、（本题5分）说明计算机视觉在手术导航中的应用。4、（本题5分）说明计算机视觉在农民工服务中的应用。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）剖析某游戏的界面设计，讨论其用户体验、视觉效果和交互设计如何影响玩家的游戏体验。2、（本题5分）分析某艺术工作室的宣传视频设计，研究其在画面剪辑、音乐音效、文案撰写等方面如何展示工作室的创作过程和艺术成果，吸引客户合作。3、（本题5分）以某餐厅的菜单设计为例，分析其排版布局、图片选择、文字描述如