上海农林职业技术学院《展示设计与策划A》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《展示设计与策划A》2023-2024学年第二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2分，共40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2、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3、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4、在计算机视觉的目标跟踪任务中，假设要在一段视频中持续跟踪一个移动的物体，例如跟踪一只飞行的鸟。物体可能会被其他物体遮挡，并且外观可能会发生变化。以下哪种目标跟踪方法在这种复杂情况下更有可能成功？（）A.基于卡尔曼滤波的跟踪方法，预测物体的位置和速度B.基于深度学习的Siamese网络跟踪方法C.只在视频的起始帧确定目标位置，后续帧不再跟踪D.随机选择视频中的区域作为跟踪目标5、计算机视觉在安防监控领域有着广泛的应用。假设一个商场需要通过监控摄像头进行人员异常行为检测。以下关于安防监控中的计算机视觉的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以实时监测人群的流动情况，发现拥堵和异常聚集B.能够识别人员的打斗、摔倒等异常行为，并及时发出警报C.计算机视觉系统能够完全取代人工监控，不需要人类保安的参与D.可以与其他安防设备（如门禁系统）联动，提高安防水平6、在计算机视觉的三维重建任务中，假设要从一组二维图像恢复出物体的三维结构。以下关于三维重建方法的描述，正确的是：（）A.基于立体视觉的方法需要多视角的图像，并且对相机的标定精度要求不高B.结构光方法能够快速准确地获取物体表面的三维信息，但对环境光敏感C.从运动中恢复结构（SfM）方法只适用于静态场景，无法处理动态物体D.所有的三维重建方法都能够生成高精度的、完整的物体三维模型7、在一个基于计算机视觉的智能零售系统中，需要对顾客的购物行为进行分析，如拿起商品、放回商品等动作的识别。以下哪种技术在动作识别方面可能发挥重要作用？（）A.光流分析B.目标跟踪C.动作捕捉D.以上都是8、假设我们要开发一个计算机视觉系统，用于检测生产线上产品的表面缺陷。由于产品的种类繁多、缺陷类型复杂，以下哪种方法可能需要更多的计算资源和时间来训练模型？（）A.基于传统机器学习的方法B.基于浅层神经网络的方法C.基于深度学习的方法D.基于模板匹配的方法9、在计算机视觉的人脸识别任务中，需要应对姿态、表情和光照等变化。假设要构建一个能够在不同环境下准确识别人脸的系统，以下哪种人脸识别方法在处理这些变化时具有更高的准确性和鲁棒性？（）A.基于特征点的人脸识别B.基于模板匹配的人脸识别C.基于深度学习的人脸识别D.基于几何形状的人脸识别10、在一个基于计算机视觉的农业监测系统中，需要对农作物的生长状况进行评估，例如判断叶片的颜色、形状和病虫害情况。以下哪种图像分析方法可能对农作物监测较为有效？（）A.颜色空间转换B.形态学分析C.纹理分析D.以上都是11、在计算机视觉领域中，当需要对监控视频中的行人进行实时检测和跟踪，以实现智能安防系统的功能时，以下哪种方法在处理复杂场景和多目标跟踪方面可能表现更为出色？（）A.基于传统图像处理的方法B.基于深度学习的目标检测算法C.基于特征匹配的跟踪算法D.基于光流法的跟踪算法12、计算机视觉在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中有重要作用。假设要在VR环境中实现真实感的物体交互，以下哪种技术可能对准确感知物体的位置和姿态至关重要？（）A.立体视觉B.光场成像C.结构光D.运动捕捉13、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14、计算机视觉中的车牌识别是智能交通系统中的重要组成部分。假设要在一个高速公路收费站实现准确的车牌识别，以下关于车牌识别方法的描述，正确的是：（）A.基于边缘检测和字符分割的方法对车牌的变形和污渍具有很强的适应性B.深度学习中的卷积神经网络能够直接从车牌图像中识别出字符，但对车牌的倾斜和光照不均敏感C.车牌识别系统只需要在白天光照良好的条件下工作，夜间和恶劣天气下无法正常运行D.车牌识别的准确率只取决于车牌图像的清晰度，与车牌的颜色和字体无关15、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高产品质量和生产效率。假设要检测生产线上的零件是否存在缺陷，以下关于工业检测中的计算机视觉应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以使用机器视觉系统对零件进行实时检测，快速发现缺陷B.深度学习模型能够自动学习正常零件和缺陷零件的特征差异，实现准确的缺陷检测C.工业检测中的计算机视觉系统需要具备高度的准确性和稳定性，能够适应不同的生产环境D.计算机视觉在工业检测中只能检测外观缺陷，对于零件的内部结构和性能无法进行评估16、图像分割是将图像分成不同的区域，每个区域具有相似的特征。假设要对医学图像进行器官分割，以下关于图像分割方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于阈值的分割方法简单直接，但对于复杂图像效果往往不佳B.基于边缘检测的分割方法通过寻找图像中的边缘来划分区域，但容易受到噪声影响C.基于深度学习的语义分割方法能够实现像素级别的分类，效果较好，但计算量较大D.图像分割只适用于灰度图像，对于彩色图像无法进行有效的分割17、计算机视觉在自动驾驶领域有重要应用。假设车辆需要根据摄像头采集的图像来识别道路上的交通标志，并且要在不同天气和光照条件下都能准确识别。以下哪种方法可能有助于提高交通标志识别的鲁棒性？（）A.使用多个不同类型的摄像头获取图像B.仅依赖颜色特征进行识别C.采用简单的线性分类器进行标志分类D.减少训练数据中的交通标志种类18、在计算机视觉的图像分类任务中，假设要处理类别不均衡的数据集，即某些类别的样本数量远远少于其他类别。以下关于处理类别不均衡的方法描述，正确的是：（）A.直接使用传统的分类算法，类别不均衡不会对结果产生明显影响B.过采样少数类别的样本可以增加其数量，但可能导致过拟合C.欠采样多数类别的样本能够平衡数据集，但会丢失部分有用信息D.类别不均衡问题无法通过数据处理方法解决，只能通过改进分类算法来应对19、图像分类是计算机视觉的常见任务之一。假设要对大量的自然风景图片进行分类，如山脉、森林、海滩等。在进行图像分类时，以下关于数据增强的方法，哪一项可能不太有效？（）A.对图像进行随机裁剪和旋转，增加数据的多样性B.改变图像的色彩和对比度，模拟不同的拍摄条件C.直接复制原图像，增加数据量D.给图像添加随机噪声，增强模型的鲁棒性20、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二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释计算机视觉中的目标遮挡处理方法。2、（本题5分）简述图像的色调调整方法。3、（本题5分）简述图像复原的方法。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）观察某旅游网站的页面设计，思考如何通过合理的布局、精美的图片和清晰的导航为用户提供优质的旅游信息服务。2、（本题5分）一款手机应用的启动页面设计简洁流畅，动画效果吸引人。请解析该启动页面设计如何给用户留下良好的第一印象，如何引导用户进入应用，以及在提升用户体验方面的作用。3、（本题5分）分析某运动俱乐部的年度会员活动海报设计，观察其如何通过活力四射的视觉元素，吸引会员参