云南现代职业技术学院《版式与书籍设计》2023-2024学年第一学期期末试卷_第1页
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站名:站名:年级专业:姓名:学号:凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者,成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页,共1页云南现代职业技术学院《版式与书籍设计》

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、计算机视觉在智能交通系统中的应用可以优化交通流量和提高安全性。假设要通过计算机视觉监测道路上的车辆拥堵情况。以下关于计算机视觉在智能交通中的描述,哪一项是错误的?()A.可以通过车辆检测和计数来评估道路的拥堵程度B.能够识别车辆的类型和行驶方向,为交通管理提供数据支持C.计算机视觉在智能交通中的应用完全不受恶劣天气和光照条件的影响D.可以与交通信号控制系统联动,实现自适应的交通信号配时2、在计算机视觉的目标识别任务中,除了识别目标的类别,还需要确定目标的位置和大小。假设我们要在一幅复杂的图像中识别多个不同大小的物体,以下哪种目标识别算法能够适应不同尺度的目标?()A.基于滑动窗口的目标识别算法B.基于特征金字塔的目标识别算法C.基于注意力机制的目标识别算法D.基于模板匹配的目标识别算法3、计算机视觉中的图像超分辨率技术用于提高图像的分辨率。假设要将一张低分辨率的图像恢复成高分辨率图像,以下关于图像超分辨率方法的描述,正确的是:()A.基于插值的图像超分辨率方法能够生成清晰逼真的高分辨率图像B.深度学习中的生成对抗网络(GAN)在图像超分辨率任务中无法发挥作用C.图像超分辨率的效果不受原始低分辨率图像的质量和内容的限制D.结合先验知识和深度学习的方法可以改善图像超分辨率的效果4、计算机视觉在无人驾驶中的应用需要对周围环境进行快速准确的感知。假设车辆要在复杂的城市道路环境中行驶,以下哪种传感器的数据融合可能对提高环境感知的可靠性至关重要?()A.摄像头与激光雷达B.摄像头与毫米波雷达C.激光雷达与超声波传感器D.以上都有可能5、在计算机视觉的图像配准任务中,假设要将两张拍摄角度不同的同一物体的图像进行对齐。以下关于特征匹配的方法,哪一项是不太可靠的?()A.使用SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)特征进行匹配B.基于像素值的直接比较进行匹配C.利用SURF(SpeededUpRobustFeatures)特征进行匹配D.通过ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)特征进行匹配6、对于图像的边缘检测任务,假设要准确检测出图像中物体的边缘,同时抑制噪声的影响。以下哪种边缘检测算子可能表现更好?()A.Sobel算子B.Roberts算子C.Prewitt算子D.随机生成边缘检测结果7、当利用计算机视觉技术对医学影像(如X光、CT等)进行分析,辅助医生进行疾病诊断时,需要从大量的图像数据中提取有价值的特征。以下哪种特征提取方法在医学影像分析中可能具有较高的应用价值?()A.基于形状的特征提取B.基于纹理的特征提取C.基于深度学习的自动特征学习D.基于颜色的特征提取8、计算机视觉中的场景理解任务旨在理解图像或视频中的整体场景信息。假设要理解一张城市街道的图片中的场景。以下关于场景理解的描述,哪一项是错误的?()A.可以通过对物体、人物和环境的分析来理解场景的语义信息B.深度学习中的语义分割技术可以帮助区分场景中的不同区域和物体类别C.场景理解只需要考虑图像中的视觉元素,不需要考虑上下文和先验知识D.可以结合地理信息和时间信息,进一步丰富对场景的理解9、在计算机视觉的图像风格迁移任务中,将一张图像的风格应用到另一张图像上。假设要将一幅油画的风格迁移到一张照片上,以下关于图像风格迁移方法的描述,正确的是:()A.基于手工特征提取和风格转换的方法能够实现自然逼真的风格迁移B.深度学习中的生成对抗网络(GAN)在风格迁移中无法生成多样化的风格效果C.图像的内容和风格可以完全独立地进行处理,互不影响D.考虑图像的局部和全局特征以及语义信息能够提升风格迁移的质量10、在计算机视觉的三维重建任务中,假设要从一系列二维图像重建出物体的三维模型。以下关于相机参数校准的重要性,哪一项是不正确的?()A.准确的相机参数有助于提高三维重建的精度B.相机参数校准可以减少重建过程中的误差累积C.即使相机参数不准确,也能通过后续处理得到精确的三维模型D.不同相机的参数差异会影响三维重建的结果11、计算机视觉在无人驾驶中的应用需要应对各种复杂的环境和情况。假设无人驾驶汽车要在恶劣天气下行驶,以下关于计算机视觉在无人驾驶中的挑战的描述,哪一项是不正确的?()A.恶劣天气会影响图像的质量和清晰度,增加目标检测和识别的难度B.计算机视觉系统需要与其他传感器(如雷达和超声波传感器)融合,以提高在恶劣天气下的感知能力C.深度学习模型在恶劣天气条件下的性能会显著下降,无法正常工作D.针对恶劣天气,可以通过数据增强和模型优化等方法提高计算机视觉系统的鲁棒性12、在计算机视觉的场景理解任务中,需要对图像中的物体、关系和上下文进行综合分析。假设要理解一个室内场景的布局和功能,以下哪种信息可能是最关键的?()A.物体的形状和颜色B.物体之间的空间位置关系C.图像的亮度和对比度D.图像的拍摄角度13、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14、当利用计算机视觉进行图像分类任务,例如区分不同种类的动物图片,为了提高模型的泛化能力和防止过拟合,以下哪种技术可能是有效的?()A.数据增强B.正则化C.模型融合D.以上都是15、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二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)描述计算机视觉在安防监控中的作用。2、(本题5分)简述计算机视觉在煤矿开采中的应用。3、(本题5分)解释计算机视觉中形状描述子的作用和类型。4、(本题5分)简述图像去噪的常见方法。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)设计一个程序,通过计算机视觉识别不同款式的帽子。2、(本题5分)设计一个基于计算机视觉的步态识别系统。3、(本题5分)通过图像分割技术,将医学图像中的骨骼和软组织进行分离。4、(本题5分)对电影中的特效镜头与真实场景的融合度进行视觉分析。5、(本题5分)利用视频监控中的人群密度估计技术,预防公共场所的拥挤踩踏事故。四、分析题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)分析某宠物医院的室内装修和标识设计,研究如何通过温馨的色彩和清晰的标识减轻宠物和主人的紧张情绪。2、(本题10分)研究某珠宝品牌的线上商店界面设计,分析其

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