长春大学旅游学院《计算机视觉与多媒体信息处理》2023-2024学年第一学期期末试卷

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页长春大学旅游学院《计算机视觉与多媒体信息处理》

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、计算机视觉中的场景理解是理解图像或视频中的场景内容和语义信息。假设要理解一张城市街道的图像，以下关于场景理解方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过对象检测、语义分割和场景分类等任务来实现场景理解B.结合上下文信息和先验知识能够提高场景理解的准确性C.深度学习模型能够学习场景中的全局特征和关系，实现对场景的深入理解D.场景理解可以在没有任何先验知识和上下文信息的情况下，准确地推断出场景的语义2、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3、在计算机视觉的应用中，人脸识别技术受到广泛关注。假设一个人脸识别系统正在进行身份验证，以下关于人脸识别的描述，正确的是：（）A.只依靠面部的几何形状信息就能实现准确的人脸识别B.光照变化和面部表情对人脸识别的准确率没有影响C.结合深度学习模型和多模态信息，如红外图像，可以提高人脸识别的性能和可靠性D.人脸识别系统不需要考虑数据的隐私和安全问题4、计算机视觉在农业领域的应用可以帮助实现精准农业。假设一个农场需要通过计算机视觉监测农作物的生长状况。以下关于计算机视觉在农业中的描述，哪一项是错误的？（）A.可以检测农作物的病虫害，及时采取防治措施B.能够评估农作物的生长阶段和成熟度，指导收获时间C.计算机视觉在农业中的应用完全不受天气和光照条件的影响D.可以通过无人机搭载摄像头进行大面积的农田监测5、计算机视觉中的目标重识别任务旨在在不同的摄像头视角中识别出同一目标。假设要在一个大型商场的多个摄像头中寻找一个特定的人物。以下关于目标重识别的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过提取目标的特征，如颜色、形状和纹理，来进行重识别B.深度学习中的特征学习方法能够提高目标重识别的准确率C.目标重识别不受摄像头视角、光照和人物姿态变化的影响D.可以通过建立目标的特征库，快速在多个摄像头中进行匹配和搜索6、假设要构建一个能够对卫星图像进行地物分类的计算机视觉系统，用于国土资源调查和环境监测。由于卫星图像的分辨率较高且覆盖范围广，以下哪种处理方式可能是必要的？（）A.图像分块处理B.多尺度分析C.特征选择和降维D.以上都是7、在医学图像分析中，计算机视觉技术有助于疾病的诊断和治疗。假设医生需要对一组肺部CT图像进行分析，以检测是否存在肿瘤。以下关于医学图像分析中的计算机视觉的描述，哪一项是不准确的？（）A.计算机视觉算法可以自动检测和定位肺部肿瘤，提高诊断的效率和准确性B.能够对图像进行增强和预处理，突出病变区域，便于医生观察和判断C.由于医学图像的复杂性和个体差异，计算机视觉的结果总是完全准确无误的D.可以通过大量标注的医学图像数据进行训练，学习正常和异常的图像特征8、在计算机视觉的三维重建任务中，假设要从一组不同角度拍摄的二维图像中重建出物体的三维模型。这些图像可能存在噪声和拍摄误差。为了获得准确的三维重建结果，以下哪种技术是重要的？（）A.基于立体视觉的方法，通过匹配不同图像中的对应点B.直接使用二维图像的平均信息来估计三维形状C.忽略图像中的噪声和误差，进行简单的重建D.随机生成三维模型，然后与二维图像进行匹配9、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10、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11、计算机视觉中的动作识别旨在识别视频中的人物动作。假设我们要对一段包含复杂背景和多人交互的视频进行动作识别，以下哪种特征表示可能对提高识别准确率有帮助？（）A.基于光流的特征B.基于图像直方图的特征C.基于像素值的原始特征D.基于图像边缘的特征12、计算机视觉中的人脸识别技术应用广泛。假设要在一个门禁系统中实现准确的人脸识别，以下关于人脸识别方法的描述，正确的是：（）A.基于几何特征的人脸识别方法对姿态和光照变化具有很强的鲁棒性B.基于模板匹配的方法能够处理大规模的人脸数据库，并且识别速度快C.深度学习中的卷积神经网络在人脸识别中能够学习到更具判别性的特征，但容易受到数据偏差的影响D.人脸识别系统一旦训练完成，就不需要更新和优化，能够一直保持高准确率13、在计算机视觉的图像去噪任务中，去除图像中的噪声。假设要处理一张被噪声严重污染的天文图像，以下关于图像去噪方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.均值滤波和中值滤波等传统方法可以在一定程度上去除噪声，但可能会模糊图像细节B.基于小波变换的方法能够在去除噪声的同时较好地保留图像的边缘和细节C.深度学习方法通过学习噪声和干净图像之间的映射关系，实现有效的去噪D.图像去噪可以完全恢复被噪声破坏的原始图像信息，没有任何损失14、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15、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16、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17、假设要开发一个能够在低光照条件下清晰拍摄并处理图像的计算机视觉系统，以下哪种图像增强方法可能有助于改善图像质量？（）A.直方图均衡化B.伽马校正C.暗通道先验去雾D.以上都是18、在计算机视觉的图像增强任务中，假设要提高一张低光照图像的质量。以下关于图像增强方法的描述，正确的是：（）A.直方图均衡化能够均匀分布图像的灰度级，但可能会导致细节丢失B.基于滤波的方法可以有效地去除噪声，但同时也会模糊图像的边缘C.伽马校正只适用于校正过亮的图像，对于低光照图像效果不佳D.所有的图像增强方法都能够在不引入任何失真的情况下提高图像质量19、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20、在计算机视觉的图像检索任务中，假设要从海量的图像库中快速找到与给定图像相似的图像。以下关于图像特征表示的选择，哪一项是需要重点考虑的？（）A.选择具有高维度的特征向量，包含丰富的图像信息B.采用低维度但具有区分性的特征表示，提高检索效率C.忽略特征的维度和区分性，随机选择一种特征表示D.只使用图像的颜色特征，忽略形状和纹理等特征二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）说明计算机视觉在电力设备巡检中的应用。2、（本题5分）计算机视觉中如何检测产品表面缺陷？3、（本题5分）简述图像的亮度调整方法。4、（本题5分）说明计算机视觉在教育领域的应用。5、（本题5分）简述图像的色彩空间及其转换的目的。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）探讨某运动品牌的线下门店橱窗设计，研究其如何通过展示最新产品、营造运动氛围、吸引路人的注意力，促进顾客进店购买。2、（本题5分）以宜家的产品目录设计为例，分析其布局、色彩搭配和产品展示方式。讨论其如何帮助消费者轻松选购家具，传达品牌的简约生活理念。3、（本题5分）分析某酒店的宴会厅宣传物料设计，探讨其豪华的装修、场地优势展示、服务项目说明如何吸引客户举办活动。4、（本题5分）某博物馆为一个特别展览设计了一系列的导视系统，包括标识牌、地图和说明文字。请探讨此导视系统设计如何帮助观众顺利参观展览，如何与展览主题和场馆环境相融合，以及在信息传达的