徐州幼儿师范高等专科学校《会展设计综合课题实践》2023-2024学年第一学期期末试卷

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页徐州幼儿师范高等专科学校

《会展设计综合课题实践》2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共15个小题，每小题2分，共30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、计算机视觉中的表情识别旨在判断图像或视频中人物的表情。假设要开发一个用于在线教育的表情识别系统，以下关于表情特征的提取，哪一项是需要重点关注的？（）A.提取面部肌肉的细微运动作为特征B.仅考虑眼睛和嘴巴的形状变化C.忽略面部的整体轮廓，只关注局部特征D.不进行任何特征提取，直接使用原始图像进行分类2、计算机视觉中的全景图像拼接是将多个视角的图像组合成一个全景图像。假设我们有一组用普通相机拍摄的场景照片，要拼接成一个无缝的全景图，以下哪个步骤对于拼接的质量影响最大？（）A.特征点提取和匹配B.图像融合和过渡处理C.相机参数估计和校正D.图像的裁剪和缩放3、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4、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5、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6、在计算机视觉的图像特征提取中，假设要提取对光照、旋转和缩放具有不变性的特征。以下关于特征提取方法的描述，正确的是：（）A.SIFT特征具有良好的不变性，但计算复杂度高，实时性差B.HOG特征对光照变化适应性强，但对旋转和缩放较敏感C.LBP特征能够快速提取，但特征表达能力有限D.没有一种特征提取方法能够同时满足对光照、旋转和缩放的不变性要求7、计算机视觉中的工业检测任务需要检测产品的缺陷和瑕疵。假设要在生产线上对一批电子产品的外观进行检测，要求快速准确地发现微小的缺陷。以下哪种工业检测方法在处理这种高精度要求的任务时最为适用？（）A.机器视觉检测B.人工目检C.抽样检测D.基于统计的检测8、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9、当利用计算机视觉进行图像检索任务，例如在海量图像库中查找相似的图像，以下哪种图像表示方法可能对检索效果产生重要影响？（）A.全局特征B.局部特征C.深度学习特征D.以上都是10、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11、目标检测是计算机视觉中的重要任务之一，旨在定位和识别图像中的多个目标。假设我们要在城市街道的图像中检测行人和车辆。对于处理这种复杂场景的目标检测任务，以下哪种技术通常能提供更准确的检测结果？（）A.基于滑动窗口的传统目标检测方法B.基于区域提议的目标检测算法，如R-CNN系列C.基于回归的一阶段目标检测算法，如YOLO系列D.基于聚类的目标检测方法12、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13、在计算机视觉中，目标检测是一项重要任务。假设我们要开发一个能够在交通场景中检测车辆的系统。如果图像中的车辆存在多种姿态、大小和光照条件的变化，以下哪种目标检测算法可能更适合应对这种复杂情况？（）A.基于传统特征的检测算法，如HOG特征结合SVM分类器B.基于深度学习的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的检测算法D.基于颜色特征的检测算法14、在计算机视觉的表情识别任务中，判断图像或视频中人物的表情。假设要开发一个用于在线教育的表情识别系统，以下关于表情识别方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过分析面部肌肉的运动和特征点的变化来识别表情B.深度学习模型能够学习不同表情的模式和特征，实现准确的表情分类C.表情识别系统需要考虑光照、头部姿态和遮挡等因素的影响D.表情识别可以准确地识别出所有细微和复杂的表情，不受个体差异和文化背景的影响15、在计算机视觉的图像超分辨率重建中，假设我们要将低分辨率的图像重建为高分辨率图像，同时保持图像的细节和纹理。以下哪种深度学习架构可能在这方面表现较好？（）A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）C.生成对抗网络（GAN）D.自动编码器（Autoencoder）二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）计算机视觉中如何进行芯片制造中的缺陷检测？2、（本题5分）解释计算机视觉中的图像哈希技术。3、（本题5分）计算机视觉中如何进行拍卖行业中的物品鉴定？三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）使用计算机视觉方法，检测图书馆内是否有占座行为。2、（本题5分）基于深度学习的图像目标检测技术，检测视频中的多个目标类别和位置。3、（本题5分）对天文望远镜拍摄的星系图像进行分析和分类。4、（本题5分）运用计算机视觉技术，对太阳能电池板的表面缺陷进行检测。5、（本题5分）使用计算机视觉方法，检测机场跑道上是否有异物。四、分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）