辽宁理工学院《品牌形象系统设计》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《品牌形象系统设计》2023-2024学年第二学期期末试卷院(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2、计算机视觉中的图像去噪旨在去除图像中的噪声，同时保留图像的细节和结构。假设我们有一张受到严重噪声污染的医学图像，以下哪种图像去噪方法能够在去除噪声的同时，最大程度地保留图像的边缘和纹理信息？（）A.均值滤波B.中值滤波C.高斯滤波D.基于小波变换的去噪方法3、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4、计算机视觉中的特征提取是非常关键的步骤。假设要从一组图像中提取具有代表性的特征，以下关于特征提取方法的描述，正确的是：（）A.手工设计的特征，如SIFT和HOG，在任何情况下都比深度学习自动学习的特征更有效B.深度学习中的卷积神经网络能够自动学习到图像的多层次特征，具有很强的表达能力C.特征提取的结果对后续的图像分类和目标检测任务没有影响D.特征提取只需要考虑图像的局部信息，全局信息不重要5、在计算机视觉的图像去噪任务中，假设要去除一张受到严重噪声污染的图像中的噪声，同时尽可能保留图像的细节和边缘信息。以下哪种去噪方法可能更适合？（）A.中值滤波，用邻域中值代替像素值B.均值滤波，用邻域平均值代替像素值C.基于深度学习的图像去噪模型，如DnCNND.不进行任何去噪处理，保留原始噪声图像6、在计算机视觉的三维重建任务中，例如从多视角图像恢复物体的三维形状，需要解决相机位姿估计、特征匹配等问题。以下哪种方法在相机位姿估计方面可能具有更高的精度？（）A.基于直接线性变换的方法B.基于BundleAdjustment的方法C.基于特征点的方法D.基于深度学习的方法7、计算机视觉中的光流估计是计算图像中像素的运动信息。以下关于光流估计的叙述，不正确的是（）A.光流估计可以用于视频中的运动分析、目标跟踪和动作识别等任务B.基于深度学习的光流估计方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估计只对匀速运动的物体有效，对于复杂的非匀速运动估计不准确D.光流估计的结果可以为后续的计算机视觉任务提供重要的运动线索8、在计算机视觉的图像分割任务中，假设要将一张医学图像中的病变区域准确分割出来。以下关于图像分割方法的描述，正确的是：（）A.基于阈值的分割方法简单高效，适用于所有类型的医学图像分割B.区域生长法能够根据像素的相似性进行分割，但容易受到噪声的影响C.图割算法在处理复杂的图像结构时表现不佳，难以得到准确的分割结果D.深度学习中的全卷积网络（FCN）在图像分割中无法处理不同大小的病变区域9、计算机视觉在智能零售中的应用可以改善购物体验和提高运营效率。假设一个超市需要通过计算机视觉实现自动结账和库存管理。以下关于计算机视觉在智能零售中的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过商品识别技术自动识别顾客购买的商品，实现快速结账B.能够实时监测货架上商品的库存水平，及时提醒补货C.计算机视觉系统能够准确识别所有商品的包装和标签，不受商品摆放方式和遮挡的影响D.可以分析顾客在店内的行为和偏好，为营销策略提供数据支持10、当利用计算机视觉进行图像超分辨率重建任务，将低分辨率图像恢复为高分辨率图像，以下哪种深度学习模型可能在重建效果上表现出色？（）A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是11、在一个基于计算机视觉的机器人导航系统中，需要根据环境图像来规划机器人的路径。以下哪种视觉导航方法可能更适合复杂动态环境？（）A.基于地图的导航B.基于视觉里程计的导航C.基于深度学习的端到端导航D.以上都是12、当利用计算机视觉技术对医学影像（如X光、CT等）进行分析，辅助医生进行疾病诊断时，需要从大量的图像数据中提取有价值的特征。以下哪种特征提取方法在医学影像分析中可能具有较高的应用价值？（）A.基于形状的特征提取B.基于纹理的特征提取C.基于深度学习的自动特征学习D.基于颜色的特征提取13、假设要开发一个能够对文物进行数字化保护和修复的计算机视觉系统，需要对文物的破损部分进行准确识别和重建。以下哪种技术在文物修复方面可能具有应用潜力？（）A.图像修复算法B.三维重建技术C.虚拟增强现实技术D.以上都是14、在计算机视觉的行人重识别任务中，需要在不同摄像头拍摄的图像中识别出同一个行人。假设我们要在一个大型商场的监控系统中实现行人重识别，以下哪种特征和模型能够提高识别的准确率和跨摄像头的泛化能力？（）A.基于颜色和纹理的特征B.基于深度学习的全局特征和度量学习C.基于形状和轮廓的特征D.基于步态和姿势的特征15、在计算机视觉的图像超分辨率重建中，提高低分辨率图像的清晰度。假设要将一张模糊的图像重建为清晰的高分辨率图像，以下关于图像超分辨率重建方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于插值的方法通过在像素之间插入新的值来增加图像的分辨率，但可能会导致图像模糊B.基于深度学习的方法能够学习低分辨率图像和高分辨率图像之间的映射关系，重建出更清晰的图像C.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D.为了获得更好的重建效果，可以结合多种超分辨率重建方法或使用先验知识16、在计算机视觉中，三维重建是从二维图像恢复物体的三维结构。以下关于三维重建的叙述，不正确的是（）A.可以通过多视图几何、结构光或深度学习方法进行三维重建B.三维重建在虚拟现实、文物保护和工业设计等领域有着广泛的应用C.三维重建的结果总是精确无误的，能够完全还原物体的真实三维结构D.噪声、遮挡和图像质量等因素会对三维重建的结果产生影响17、在计算机视觉中，目标检测是一项重要任务。假设要在一张包含多种物体的图像中准确检测出汽车的位置和类别。以下关于目标检测算法的描述，正确的是：（）A.传统的基于特征提取和分类器的方法在复杂场景下检测效果优于深度学习方法B.深度学习中的FasterR-CNN算法通过生成候选区域和分类回归，能够实现高精度的目标检测C.目标检测算法只关注物体的外观特征，不考虑物体之间的空间关系D.所有的目标检测算法对于小目标的检测都具有同样出色的性能18、在计算机视觉的目标跟踪任务中，假设要跟踪一个在人群中移动的物体。以下关于跟踪算法的选择，哪一项是需要着重考虑的？（）A.算法对目标外观变化的适应性B.算法的计算复杂度，越低越好C.算法是否能够处理多个同时移动的目标D.算法在处理静态场景时的性能19、在计算机视觉的图像分割任务中，假设要对细胞图像进行精细分割。以下关于模型选择的考虑因素，哪一项是不准确的？（）A.模型对细胞边界的捕捉能力B.模型在小样本数据上的泛化能力C.模型的训练时间和计算资源需求D.模型的知名度和在学术圈的引用次数20、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21、在计算机视觉的图像修复任务中，恢复图像中缺失或损坏的部分。假设要修复一张老照片中缺失的部分，以下关于图像修复方法的描述，正确的是：（）A.基于纹理合成的图像修复方法能够完美恢复复杂的结构和细节B.深度学习中的自编码器在图像修复中无法学习到有效的特征表示C.图像修复的结果不受缺失区域的大小和形状的影响D.结合先验知识和上下文信息的深度学习方法可以产生更合理和自然的修复效果22、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23、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24、视频理解是计算机视觉中的一个具有挑战性的任务。以下关于视频理解的叙述，不准确的是（）A.视频理解不仅需要分析每一帧图像的内容，还需要考虑帧之间的时间关系B.循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理视频序列数据时具有优势C.视频理解在视频监控、行为分析和内容推荐等方面具有广泛的应用前景D.目前的视频理解技术已经能够完全理解复杂场景下的视频内容，不存在任何挑战25、计算机视觉在自动驾驶领域有广泛的应用。假设一辆自动驾驶汽车需要识别道路上的交通标志，以下关于自动驾驶中的计算机视觉应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.多摄像头融合可以提供更全面的道路信息，提高交通标志识别的准确性B.深度学习模型可以实时处理摄像头采集的图像，快速准确地识别交通标志C.除了交通标志识别，计算机视觉还可以用于车道检测、行人检测和障碍物检测等任务D.自动驾驶中的计算机视觉系统完全不需要其他传感器（如雷达、激光雷达）的辅助，仅依靠图像信息就能实现安全可靠的驾驶二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述图像的色彩量化方法。2、（本题5分）说明计算机视觉在娱乐产业中的粉丝互动和内容创作。3、（本题5分）说明计算机视觉在风能发电监测中的作用。4、（本题5分）简述计算机视觉在市场营销中的消费者行为分析。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）观察某游戏的角色设计，阐述其如何通过外观、性格和能力设计吸引玩家。2、（本题5分）解析某汽车品牌的售后服务手册设计，探讨其如何通过视觉元素展示售后服务的内容、优势和品牌的关怀，提高客户的满意度。3、（本题5分）以某音乐节的门票设计为例，分析其独特的设计风格、音乐元素、艺人形象如何吸引音乐爱好者购买。4、（本题5分）某科技产品发布会的邀请函设计独具匠心。请研究邀请函在材质选择、造