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《品牌形象专项设计一》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20个小题,每小题1分,共20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2、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3、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4、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5、在计算机视觉的场景理解任务中,需要对整个图像场景进行分析和解释。假设我们有一张城市街道的图像,要理解其中的道路、建筑物、车辆和行人之间的关系。以下哪种方法能够提供更全面和深入的场景理解?()A.基于对象检测和分类的方法B.基于语义分割和图模型的方法C.基于深度学习的场景解析网络D.基于特征匹配和聚类的方法6、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7、在计算机视觉的视频监控系统中,异常事件检测是重要功能之一。假设要在一个仓库的监控视频中检测出异常的人员活动或物品移动。以下哪种异常事件检测方法在处理这种大规模视频数据时能够更有效地发现异常?()A.基于规则的检测B.基于统计模型的检测C.基于深度学习的检测D.基于人工观察的检测8、计算机视觉中的虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用需要实时生成逼真的视觉效果。假设要在一个VR游戏中为玩家提供沉浸式的视觉体验,或者在AR应用中准确地将虚拟物体与现实场景融合。以下哪种计算机视觉技术在实现这些效果时至关重要?()A.实时渲染技术B.空间定位与追踪技术C.三维重建与建模技术D.以上技术综合应用9、在计算机视觉的人脸识别任务中,需要应对姿态、表情和光照等变化。假设要构建一个能够在不同环境下准确识别人脸的系统,以下哪种人脸识别方法在处理这些变化时具有更高的准确性和鲁棒性?()A.基于特征点的人脸识别B.基于模板匹配的人脸识别C.基于深度学习的人脸识别D.基于几何形状的人脸识别10、当进行视频中的动作识别时,假设要分析一段运动员训练的视频,识别出其中的各种动作,如跑步、跳跃和举重等。视频中的动作可能存在速度变化、遮挡和视角变化等问题。为了准确识别这些动作,以下哪种技术是关键的?()A.对每一帧图像进行独立的动作分类,然后综合结果B.利用光流信息来捕捉视频中的运动模式C.只关注视频中的关键帧,忽略其他帧D.不考虑视频的时序信息,将其视为一系列独立的图像11、计算机视觉中的图像修复旨在恢复图像中缺失或损坏的部分。假设一张珍贵的老照片有部分区域损坏,需要进行修复以还原其完整的内容。以下哪种图像修复方法在处理这种情况时能够生成更自然和逼真的结果?()A.基于扩散的图像修复B.基于纹理合成的图像修复C.基于深度学习的图像修复D.基于样例的图像修复12、在计算机视觉的立体视觉中,需要通过两个或多个相机获取的图像来计算深度信息。假设要为一个自动驾驶汽车构建立体视觉系统,以测量与前方障碍物的距离,同时要考虑实时性和准确性的要求。以下哪种立体匹配算法在这种应用场景中表现最优?()A.基于区域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度学习的匹配D.全局优化匹配13、图像分类是计算机视觉中的常见任务之一。对于图像分类模型的训练,以下说法错误的是()A.需要大量有标注的图像数据来学习不同类别的特征B.卷积神经网络(CNN)在图像分类任务中表现出色C.模型的训练过程是不断调整参数以最小化预测误差的过程D.图像分类模型一旦训练完成,就无法再对新的类别进行学习和分类14、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15、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。假设我们要分析一个视频中物体的运动速度和方向,以下哪种光流估计算法在复杂场景下能够提供更准确的结果?()A.Lucas-Kanade算法B.Horn-Schunck算法C.Farneback算法D.DeepFlow算法16、在计算机视觉的图像压缩任务中,假设要在保证一定图像质量的前提下,尽可能减少图像的数据量。以下哪种图像压缩方法可能更有效?()A.基于离散余弦变换(DCT)的压缩算法,如JPEGB.无损压缩方法,如PNGC.不进行任何压缩,直接存储原始图像D.随机删除图像中的部分像素17、在计算机视觉的图像压缩任务中,需要在减少数据量的同时尽量保持图像的质量。假设要对一组高清图像进行压缩,以节省存储空间和传输带宽,同时要求解压后的图像能够满足一定的视觉要求。以下哪种图像压缩算法在这种情况下效果较好?()A.JPEG压缩算法B.PNG压缩算法C.WebP压缩算法D.BPG压缩算法18、在计算机视觉的图像去雾任务中,假设要去除一张有雾图像中的雾气,恢复清晰的场景。以下关于图像去雾方法的描述,正确的是:()A.基于物理模型的去雾方法需要准确估计雾的浓度和传播参数,否则效果不佳B.基于深度学习的去雾方法能够自动学习雾的特征,但对浓雾的处理能力有限C.图像去雾后,颜色和对比度会发生严重失真,影响视觉效果D.所有的图像去雾方法都能够在各种复杂的雾天条件下取得理想的效果19、计算机视觉中的医学图像分析具有重要的临床应用价值。假设要从一组X光片中检测出病变区域,同时要区分不同类型的病变。以下哪种技术和方法在医学图像分析中最为常用和有效?()A.形态学操作B.图像分割与分类C.特征提取与选择D.以上方法综合运用20、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5个小题,共25分)1、(本题5分)简述计算机视觉在水利工程中的应用。2、(本题5分)描述计算机视觉在雪崩预警中的应用。3、(本题5分)说明计算机视觉在文物保护中的作用。4、(本题5分)说明计算机视觉在金融行业中的身份验证和欺诈检测。5、(本题5分)解释计算机视觉中的字符识别技术。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)分析某酒店的网站设计,探讨其简洁的界面、高清的图片、详细的信息如何吸引顾客预订。2、(本题5分)分析某品牌的户外广告设计中的视觉冲击力,探讨其如何通过强烈的视觉效果吸引路人的注意力,提升品牌的知名度和影响力。3、(本题5分)分析某瑜伽馆的课程表设计,思考其如何通过清晰的排版、课程分类、时间安排等方便学员选择适合自己的课程。4、(本题5分)分析某品牌的线下活动现场布置设计,讨论其如何运用创意和艺术元素,

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