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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页重庆公共运输职业学院
《平面构成》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、在计算机视觉的应用于自动驾驶领域,需要实时检测道路上的交通标志和标线。假设车辆在高速行驶中,以下哪种技术能够快速准确地检测到各种交通标志,并且对光照变化和遮挡具有较强的鲁棒性?()A.基于颜色和形状特征的检测方法B.基于深度学习的检测方法,结合多尺度特征C.基于边缘检测和形态学操作的方法D.基于模板匹配和特征点匹配的方法2、计算机视觉在文物保护和修复中具有潜在应用。假设要对一件受损的古代书画进行数字化修复,以下关于计算机视觉在文物保护中的作用的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过图像增强和去噪技术改善书画的视觉效果B.利用图像匹配和拼接技术还原残缺的部分C.计算机视觉技术能够完全恢复文物的原始状态,使其与未受损时一模一样D.为文物修复专家提供辅助决策和参考依据3、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4、计算机视觉在文物保护和修复中的应用逐渐增多。假设要对一幅古老的绘画进行数字化修复和增强,以下关于颜色恢复的挑战,哪一项是最为显著的?()A.由于年代久远,原画作的颜色信息缺失严重B.不同区域的颜色褪色程度不一致,难以统一恢复C.缺乏对原画作创作时所用颜料的了解,难以准确还原颜色D.修复过程中可能引入新的颜色偏差,影响修复效果5、在计算机视觉的图像去噪任务中,去除图像中的噪声。假设要对一张受到严重噪声污染的图像进行去噪处理,以下关于图像去噪方法的描述,正确的是:()A.均值滤波方法能够在去除噪声的同时很好地保留图像的细节B.中值滤波对椒盐噪声的去除效果不佳C.基于深度学习的图像去噪方法可以自适应地学习噪声模式和图像特征D.图像去噪不会引入任何新的失真或模糊6、在计算机视觉的姿态估计任务中,需要确定物体在三维空间中的方向和位置。假设我们要估计一个机器人手臂的姿态,以下哪种技术通常被用于获取准确的姿态信息?()A.基于视觉标记的姿态估计B.基于深度学习的姿态估计C.基于几何约束的姿态估计D.基于惯性测量单元(IMU)的姿态估计7、计算机视觉在医疗手术中的应用可以为医生提供辅助和支持。假设在一个微创手术中,计算机视觉用于引导手术器械。以下关于计算机视觉在医疗手术中的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过实时图像分析,为医生提供器械与组织的相对位置和姿态信息B.能够对手术区域进行精准的分割和标注,帮助医生识别关键结构C.计算机视觉在医疗手术中的应用已经非常成熟,不存在任何风险和误差D.可以与机器人手术系统结合,实现更精确和稳定的手术操作8、在计算机视觉的图像超分辨率任务中,假设要将一张低分辨率图像恢复为高分辨率图像。以下关于图像超分辨率方法的描述,正确的是:()A.基于插值的方法简单快速,但恢复出的图像细节不够清晰B.基于深度学习的方法能够生成逼真的高分辨率图像,但需要大量的训练数据和计算资源C.图像超分辨率技术可以无限制地提高图像的分辨率,不受硬件限制D.所有的图像超分辨率方法都能够完全恢复出原始高分辨率图像的所有信息9、在计算机视觉的图像修复任务中,假设要填补图像中缺失或损坏的部分。以下哪种方法可能更有效地恢复图像的完整性和真实性?()A.基于扩散的修复方法B.基于深度学习的图像修复模型,如ContextEncoderC.用固定的图案或颜色填充缺失部分D.不进行修复,保留图像的缺失部分10、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11、计算机视觉中的场景理解是一项具有挑战性的任务。假设要理解一个城市街道的场景图像,包括道路、建筑物、车辆和行人等元素。以下关于场景理解方法的描述,正确的是:()A.基于语义分割的方法能够将图像中的每个像素分类为不同的场景元素,但无法提供元素之间的关系B.目标检测结合语义分割可以实现对场景的初步理解,但对于复杂的场景结构难以准确描述C.基于图模型的方法能够很好地表示场景元素之间的关系,但建模过程复杂,计算量大D.场景理解只需要对图像中的可见元素进行分析,不需要考虑潜在的语义信息12、计算机视觉中的场景文本识别旨在从图像中识别出文字信息。假设要在一张街景图像中识别出店铺招牌上的文字。以下关于场景文本识别方法的描述,正确的是:()A.基于光学字符识别(OCR)技术的方法对字体和排版的变化适应性强,识别准确率高B.深度学习中的端到端文本识别模型能够处理弯曲和变形的文本,但对模糊文本效果不佳C.场景文本识别只需要关注文本的内容,不需要考虑文本的位置和上下文信息D.所有的场景文本识别方法都能够在复杂的自然场景中准确无误地识别出各种文字13、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14、计算机视觉在医学影像分析中的应用有助于辅助医生进行诊断和治疗。假设要分析一张脑部CT图像,以下关于医学影像分析中的计算机视觉应用的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过分割脑组织、检测病变区域等方法,为医生提供定量的分析结果B.深度学习模型能够自动学习医学影像中的特征,辅助医生发现潜在的疾病C.计算机视觉在医学影像分析中的应用需要遵循严格的医学伦理和法规D.计算机视觉系统可以完全替代医生的诊断,不需要医生的进一步审查和判断15、假设要构建一个能够识别人脸表情的计算机视觉系统,用于情感分析和人机交互。考虑到表情的细微变化和个体差异,以下哪种模型架构可能更适合处理这种复杂的任务?()A.多层感知机B.卷积神经网络C.循环神经网络D.生成对抗网络16、计算机视觉在无人驾驶飞行器(UAV)中的应用可以辅助飞行和导航。假设一架UAV需要依靠视觉信息避开障碍物,以下关于UAV计算机视觉应用的描述,正确的是:()A.仅依靠单目视觉就能准确估计障碍物的距离和速度B.视觉信息在UAV飞行中的作用有限,主要依靠其他传感器如GPSC.多目视觉和深度学习算法的结合可以为UAV提供更准确的环境感知和障碍物避让能力D.UAV的飞行速度和姿态对视觉系统的性能没有影响17、在计算机视觉中,以下哪种技术常用于图像的超分辨率重建的上采样方法?()A.反卷积B.亚像素卷积C.最近邻插值D.以上都是18、在计算机视觉的图像去模糊任务中,需要恢复由于相机抖动或物体运动导致的模糊图像。假设一张夜景照片由于长时间曝光而模糊,同时存在噪声和低光照条件。以下哪种图像去模糊算法在处理这种情况时效果较好?()A.盲去卷积算法B.基于正则化的去模糊算法C.深度学习的去模糊模型D.频域去模糊方法19、计算机视觉在文物保护和修复中的应用可以帮助记录和分析文物的状态。假设要对一件古老的雕塑进行数字化保存和修复建议。以下关于计算机视觉在文物保护中的描述,哪一项是错误的?()A.可以通过三维扫描技术获取文物的精确形状和表面细节B.能够对文物的颜色和纹理进行分析,为修复提供参考C.计算机视觉可以完全替代人工的文物修复工作,保证修复的质量和效果D.可以建立文物的数字档案,方便后续的研究和展示20、计算机视觉中的图像增强旨在改善图像的质量和视觉效果。假设一张低对比度、有噪声的医学图像需要进行增强处理,以突出病变区域并减少噪声的影响。以下哪种图像增强技术最为适合?()A.直方图均衡化B.中值滤波C.高斯滤波D.锐化滤波21、在计算机视觉的图像检索任务中,根据用户的需求从图像数据库中查找相关图像。假设要从一个大型的图像库中检索包含特定物体的图像,以下关于图像检索方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以基于图像的内容特征,如颜色、形状和纹理等,进行相似性度量和检索B.深度学习模型能够提取更具语义和判别力的特征,提高图像检索的准确性C.图像检索的结果只取决于图像的特征表示,与检索算法的效率无关D.可以结合用户的反馈和交互,不断优化图像检索的结果22、在计算机视觉的姿态估计任务中,假设要估计一个物体在三维空间中的姿态,例如估计一个机器人手臂的关节角度。以下哪种技术或方法可能被用于实现这一目标?()A.基于立体视觉的方法,通过多个相机的观测B.利用深度学习模型直接预测姿态参数C.仅根据物体的外观形状进行估计D.随机猜测物体的姿态23、在计算机视觉的视频分析中,假设要对一段监控视频中的异常行为进行检测。以下关于特征提取的方法,哪一项是不太适合的?()A.提取每一帧图像的颜色、纹理等低级特征B.利用光流信息来捕捉物体的运动特征C.仅分析视频的音频信息,忽略图像内容D.结合时空特征,同时考虑空间和时间维度的信息24、计算机视觉中的视觉跟踪算法常用于跟踪运动目标。假设要跟踪一只在森林中奔跑的动物,以下关于视觉跟踪算法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于模型的跟踪算法通过建立目标的模型来预测其位置和状态B.基于特征的跟踪算法依赖于目标的显著特征进行跟踪C.视觉跟踪算法在目标发生快速变形或完全遮挡时仍能保持准确跟踪D.结合多种线索和信息的融合跟踪算法可以提高跟踪的稳定性和可靠性25、图像分类是计算机视觉的基础任务之一。假设要对大量的自然风景图片进行分类,包括山脉、森林、海滩等不同类型,同时图片可能存在不同的拍摄角度、光照条件和季节变化。为了能够准确地对这些图片进行分类,以下哪种特征提取方法与分类算法的组合最为有效?()A.SIFT特征+支持向量机B.HOG特征+决策树C.卷积神经网络自动提取特征+深度学习分类器D.颜色直方图特征+朴素贝叶斯二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)描述计算机视觉在食品安全检测中的应用。2、(本题5分)说明计算机视觉在海洋声学研究中的作用。3、(本题5分)解释计算机视觉在烟草行业中的质量检测。4、(本题5分)简述图像的小波变换的特点。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)观察某旅游网站的首页设计,分析其如何通过视觉元素和布局,引导用户快速找到感兴趣的旅游产品和信息。2、(本题5分)一家健身中心的会员卡设计以个性化的健身目标和激励标语为特色。请分析该会员卡设计如何鼓励会员坚持锻炼,如何提升会员的归属感和忠诚度,以及在健身中心品牌建设方面的作用。3、(本题5分)观察某旅游目的地的宣传视频设计,分析其如何通过画面、
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