珠海城市职业技术学院《U设计》2023-2024学年第一学期期末试卷

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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、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2、在进行图像增强时，我们常常需要在保持图像细节的同时改善图像质量。假设一张低光照条件下拍摄的图像存在大量噪声，以下哪种图像增强方法可能不太适合处理这种情况？（）A.直方图均衡化B.基于小波变换的去噪方法C.中值滤波D.高斯滤波3、当利用计算机视觉进行图像去模糊任务，恢复清晰的图像，以下哪种先验知识或约束可能有助于解决这个问题？（）A.自然图像的梯度稀疏性B.图像的低频成分C.图像的边缘信息D.以上都是4、在计算机视觉的目标跟踪任务中，跟踪一个移动的物体具有挑战性。假设要在一段视频中跟踪一个快速移动的车辆，以下关于目标跟踪算法的描述，正确的是：（）A.基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法在处理非线性运动时效果最佳B.深度学习中的相关滤波方法能够快速适应目标的外观变化和遮挡情况C.目标跟踪算法不需要考虑目标的尺度变化和旋转D.目标跟踪的准确性只取决于初始帧中目标的定位精度5、计算机视觉中的语义分割旨在为图像中的每个像素分配一个类别标签。假设要对医学影像中的肿瘤区域进行语义分割，以下关于模型评估指标的选择，哪一项是最为关键的？（）A.准确率，即正确分类的像素比例B.召回率，即正确分割出肿瘤像素的比例C.F1分数，综合考虑准确率和召回率D.平均交并比（MIoU），衡量分割结果与真实标签的重合程度6、假设要开发一个能够自动识别水果种类和品质的计算机视觉系统，用于水果分拣和质量评估。在获取水果图像时，可能会受到光照、角度和遮挡等因素的影响。为了提高识别的准确性和鲁棒性，以下哪种图像预处理技术可能是关键？（）A.图像增强B.图像去噪C.图像归一化D.图像分割7、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8、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9、在计算机视觉中，图像超分辨率重建是提高图像分辨率和质量的技术。以下关于图像超分辨率重建的叙述，不正确的是（）A.图像超分辨率重建可以通过插值、基于模型的方法或深度学习方法来实现B.深度学习方法在图像超分辨率重建中能够生成更清晰、逼真的细节C.图像超分辨率重建在医学图像、卫星图像和监控图像等领域有重要的应用D.图像超分辨率重建可以无限制地提高图像的分辨率，不受原始图像信息的限制10、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11、在计算机视觉的车牌识别任务中，假设要从不同角度和光照条件下拍摄的车辆图像中准确识别出车牌号码。以下哪种技术可能有助于提高识别准确率？（）A.字符分割和单独识别B.利用深度学习模型进行端到端的识别C.只关注车牌的颜色特征D.随机猜测车牌号码12、对于视频中的目标跟踪任务，假设目标在视频中经历了快速的外观变化和严重的遮挡。以下哪种策略有助于保持跟踪的准确性和稳定性？（）A.结合目标的运动模型和外观模型进行预测B.仅依赖目标的初始外观特征进行跟踪C.当出现遮挡时，停止跟踪并等待目标重新出现D.随机调整跟踪算法的参数13、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。假设要估计一个机器人手臂的姿态，以实现精确的控制和操作。以下哪种姿态估计方法在处理这种机械结构时准确性更高？（）A.基于模型的姿态估计B.基于深度学习的姿态估计C.基于视觉惯性里程计的姿态估计D.基于几何约束的姿态估计14、计算机视觉中的手势识别用于理解人的手势动作。假设要在一个智能交互系统中实现实时准确的手势识别，以下关于手势识别方法的描述，正确的是：（）A.基于传感器的手势识别方法能够精确获取手势的运动信息，但佩戴传感器不方便B.基于视觉的手势识别方法不受环境光照和背景的影响，识别稳定性高C.深度学习中的卷积神经网络在手势识别中无法处理复杂的手势变化和遮挡D.手势识别系统只要能够识别常见的几种手势，就能够满足大多数应用需求15、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二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述计算机视觉在餐饮行业中的食品质量检测和服务优化。2、（本题5分）解释计算机视觉在卫星遥感图像分析中的应用。3、（本题5分）解释计算机视觉中的模型剪枝技术。4、（本题5分）说明计算机视觉在海洋声学研究中的作用。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用图像增强技术，提升水下拍摄图像的清晰度和对比度。2、（本题5分）对监控视频中的车辆进行车型识别和颜色识别。3、（本题5分）使用目标检测技术，从气象卫星图像中检测出恶劣天气区域。4、（本题5分）运用图像识别技术，检测火车站安检口的危险物品。5、（本题5分）利用图像识别技术，检测超市货架上商品的摆放是否整齐。四、分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）观察某艺术展览的邀请函设计，阐述其如何通过视觉传达吸引嘉宾参加展览。2、（本题10分）一款新推出的智能手机品牌，其产品包装设计简约而精致，材质选择独特。请分析此包装设计在突出产品特点、提升品牌价值以及满足消