广东食品药品职业学院《装饰基础》2023-2024学年第二学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页广东食品药品职业学院

《装饰基础》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、在计算机视觉的实际应用中，模型的实时性是一个重要的考虑因素。以下关于实时性的描述，不正确的是（）A.对于一些需要实时响应的应用，如自动驾驶和工业检测，模型的处理速度至关重要B.模型的复杂度、计算资源和算法效率都会影响实时性C.可以通过模型压缩、硬件加速和优化算法等方法来提高模型的实时性D.实时性只与模型本身有关，与硬件设备和系统架构无关2、在计算机视觉的图像检索任务中，假设要从一个大型图像数据库中快速找到与给定查询图像相似的图像。这些图像可能在内容、风格和主题上存在差异。为了提高检索的效率和准确性，以下哪种方法通常被采用？（）A.基于全局特征的图像表示和相似性度量B.只对图像的标签进行文本匹配，忽略图像内容C.随机选择数据库中的图像作为检索结果D.不进行任何预处理，直接在原始图像上进行检索3、目标检测是计算机视觉中的常见任务，例如在监控视频中检测行人或车辆。假设我们要开发一个目标检测系统，以下关于目标检测算法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于区域建议的方法，如R-CNN系列算法，通过生成候选区域并对其进行分类和定位来实现目标检测B.一阶段目标检测算法，如YOLO和SSD，直接在图像上进行目标的分类和定位，速度相对较快C.目标检测算法的性能通常用准确率、召回率和平均精度均值（mAP）等指标来评估D.目标检测算法的精度和速度是相互独立的，提高精度不会影响速度，反之亦然4、计算机视觉在安防监控领域有重要应用。假设要通过摄像头监控一个公共场所，以下关于计算机视觉在安防监控中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.可以实时检测异常行为，如人群聚集、奔跑等B.能够对人员进行身份识别和认证C.计算机视觉系统可以独立完成所有的安防监控任务，不需要人工干预D.与其他安防设备和系统集成，提高整体的安全性和防范能力5、计算机视觉中的视觉跟踪在监控、机器人导航等领域有广泛应用。假设一个机器人需要跟踪一个移动的物体，同时适应物体的外观变化和环境干扰。以下哪种视觉跟踪方法能够提供较好的长期跟踪性能和鲁棒性？（）A.基于核相关滤波的跟踪方法B.基于深度学习的孪生网络跟踪方法C.基于粒子滤波和特征匹配的跟踪方法D.基于背景减除和运动估计的跟踪方法6、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要在一个动态场景中准确计算光流，以下哪种情况可能导致较大的误差？（）A.物体的快速运动B.光照的剧烈变化C.图像的低分辨率D.以上都有可能7、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8、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9、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10、计算机视觉在文物保护和数字化中的应用可以帮助记录和分析文物信息。假设要对一件古老的雕塑进行三维数字化和表面纹理分析，以下关于文物保护计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.传统的摄影测量方法在文物数字化中比基于深度学习的方法更精确B.文物的复杂形状和表面材质对数字化和分析过程没有挑战C.结合多种成像技术和计算机视觉算法能够更全面地获取文物的信息D.文物保护中的计算机视觉应用不需要考虑对文物的非接触性和无损性要求11、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12、计算机视觉在安防领域的应用可以加强监控和预警能力。假设要通过摄像头实时监测公共场所的异常行为，以下关于安防计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.简单的运动检测算法就能准确识别各种异常行为B.不考虑人群密度和环境背景对异常行为检测的影响C.结合深度学习和行为分析模型可以提高异常行为检测的准确性和及时性D.安防领域的计算机视觉系统不需要考虑隐私保护和数据安全问题13、在计算机视觉中，以下哪种方法常用于图像的显著目标检测中的高层语义信息利用？（）A.深度学习B.图模型C.注意力机制D.以上都是14、计算机视觉中的图像风格迁移是一项有趣的任务。假设要将一幅油画的风格应用到一张照片上，以下关于模型训练的要点，哪一项是不正确的？（）A.学习油画和照片的特征表示，找到风格和内容的分离方式B.只关注风格的迁移，不考虑照片原始内容的保留C.采用对抗训练，使生成的图像在风格和内容上达到平衡D.调整模型参数，控制风格迁移的强度和效果15、计算机视觉中的图像增强旨在改善图像的质量和视觉效果。假设一张低对比度、有噪声的医学图像需要进行增强处理，以突出病变区域并减少噪声的影响。以下哪种图像增强技术最为适合？（）A.直方图均衡化B.中值滤波C.高斯滤波D.锐化滤波16、计算机视觉中的姿态估计任务是估计人体或物体在三维空间中的姿态。假设要估计一个人体模特的姿态。以下关于姿态估计的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过关键点检测和关节角度计算来估计人体姿态B.深度学习中的卷积神经网络可以直接预测人体姿态的参数C.姿态估计在虚拟现实和增强现实等应用中具有重要作用D.姿态估计的结果总是非常准确，不受人体遮挡和复杂动作的影响17、计算机视觉中的显著性检测旨在找出图像中引人注目的区域。假设要在一张复杂的自然风景图像中检测显著性区域，以下关于显著性检测方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于对比度的方法通过计算图像区域与周围区域的差异来确定显著性B.基于频域分析的方法可以从图像的频谱中提取显著性信息C.深度学习方法能够学习图像的全局和局部特征，实现更准确的显著性检测D.显著性检测的结果总是与人类的视觉注意力机制完全一致，没有偏差18、图像检索是计算机视觉的一个重要应用。假设我们要在一个大型图像数据库中快速找到与给定查询图像相似的图像，以下哪种图像表示方法可能对提高检索效率有帮助？（）A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度学习的特征表示D.基于颜色直方图的特征表示19、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20、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21、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。以下关于图像去噪方法的描述，正确的是：（）A.中值滤波能够有效地去除椒盐噪声，但会使图像变得模糊B.均值滤波在去除噪声的同时能够很好地保留图像的细节信息C.小波变换去噪方法计算复杂度高，不适合处理大规模图像D.所有的图像去噪方法都能够完全恢复出原始的无噪图像22、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23、在计算机视觉的三维重建任务中，假设要从一系列二维图像重建出物体的三维模型。以下关于相机参数校准的重要性，哪一项是不正确的？（）A.准确的相机参数有助于提高三维重建的精度B.相机参数校准可以减少重建过程中的误差累积C.即使相机参数不准确，也能通过后续处理得到精确的三维模型D.不同相机的参数差异会影响三维重建的结果24、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25、计算机视觉中的姿态估计是指确定物体在三维空间中的位置和方向。以下关于姿态估计的说法，错误的是（）A.姿态估计可以通过单目相机、双目相机或深度相机来实现B.基于深度学习的方法在姿态估计任务中表现出了较高的精度C.姿态估计在机器人操作、增强现实等领域有着重要的应用价值D.姿态估计的结果总是非常精确，不受物体形状和遮挡的影响二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述计算机视觉在少数民族服务中的应用。2、（本题5分）简述计算机视觉在无人驾驶中的障碍物检测和路径规划。3、（本题5分）解释计算机视觉中图像超分辨率重建的方法。4、（本题5分）计算机视觉中如何进行社区服务中的人员识别和行为分析？三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析某瑜伽馆的会员招募海报和室内软装设计，研究如何通过宁静、舒适的视觉元素吸引潜在会员。2、（本题5分）以某化妆品品牌的包装设计为例，分析其外观造型、材质选择、色彩搭配如何吸引消费者，体现品牌的高端定位。3、（本题5分）以某品牌的宣传海报手绘设计为例，说明其如何运用手绘风格和艺术感，传达品牌的个性和情感