河北体育学院《平面设计衍生产品设计》2023-2024学年第二学期期末试卷.doc

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《平面设计衍生产品设计》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30个小题，每小题1分，共30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、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要对一个快速运动的物体进行光流估计，同时场景中存在光照变化和噪声干扰。在这种情况下，以下哪种光流计算方法能够提供更准确和稳定的结果？（ ）
A. Lucas-Kanade 方法
B. Horn-Schunck 方法
C. Farneback 方法
D. DeepFlow 方法

2、计算机视觉中的图像超分辨率重建旨在提高图像的分辨率和细节。假设要将一张低分辨率的老照片重建为高分辨率的清晰图像，同时要保持图像的自然度和真实性。以下哪种图像超分辨率重建方法最为适合？（ ）
A. 基于插值的方法
B. 基于重建的方法
C. 基于深度学习的方法
D. 基于学习字典的方法

3、在计算机视觉的行人重识别任务中，即在不同摄像头拍摄的图像中识别出同一个行人，假设行人的姿态和服装发生了较大变化，以下哪种特征可能具有更强的鲁棒性？（ ）
A. 基于全局特征的描述
B. 基于局部特征的描述
C. 基于颜色特征的描述
D. 基于形状特征的描述

4、计算机视觉中的表情识别旨在识别图像或视频中人物的表情。假设要在一个情感分析系统中准确识别表情，以下关于表情识别方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于几何特征的表情识别方法对表情的细微变化不敏感，识别准确率低
B. 基于纹理特征的表情识别方法能够很好地捕捉表情的局部特征，但容易受到光照影响
C. 深度学习中的卷积神经网络在表情识别中能够学习到全局和局部的特征，但对大规模数据集依赖严重
D. 表情识别系统只适用于正面清晰的人脸表情，对于侧脸和遮挡的表情无法识别

5、在计算机视觉中，图像分类是一项重要任务。假设我们要对大量的动物图片进行分类，将其分为猫、狗、鸟等类别。以下关于图像分类方法的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 基于深度学习的卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出色，能够自动学习图像的特征
B. 传统的机器学习方法如支持向量机（SVM）在处理大规模图像数据时，性能通常不如深度学习方法
C. 图像分类只需要考虑图像的颜色和形状等低层次特征，高层语义信息对分类结果影响不大
D. 为了提高分类准确率，可以使用数据增强技术，如旋转、翻转、裁剪等操作来扩充数据集

6、在计算机视觉的图像检索任务中，需要根据用户提供的示例图像从大规模图像数据库中找到相似的图像。假设要构建一个高效的图像搜索引擎，能够快速准确地返回相关图像。以下哪种图像检索方法在处理大规模数据时性能更优？（ ）
A. 基于内容的图像检索
B. 基于文本标注的图像检索
C. 基于哈希编码的图像检索
D. 基于深度学习特征的图像检索

7、在计算机视觉的图像压缩任务中，假设要在保证图像质量的前提下尽可能减小文件大小。以下关于压缩算法的选择，哪一项是不正确的？（ ）
A. 选择基于变换的压缩算法，如离散余弦变换（DCT）
B. 采用无损压缩算法，确保图像信息完全不丢失
C. 只考虑压缩比，不关心图像的视觉质量
D. 根据图像的特点和应用需求选择合适的压缩算法

8、在计算机视觉中，特征提取是非常关键的一步。假设我们要对一组风景图像进行特征提取，以便后续的图像检索和分类任务。以下哪种特征提取方法能够捕捉到图像的全局和局部特征，并且对图像的旋转、缩放等变换具有较好的不变性？（ ）
A. 尺度不变特征变换（SIFT）
B. 方向梯度直方图（HOG）
C. 局部二值模式（LBP）
D. 卷积神经网络自动学习的特征

9、在图像配准任务中，需要将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行对齐。假设我们要将一张卫星图像与一张航拍图像进行配准，以下哪个因素对于配准的准确性影响最大？（ ）
A. 图像的分辨率差异
B. 图像的旋转和平移
C. 图像的光照条件
D. 图像中的噪声

10、在计算机视觉的视频压缩中，为了在保证视觉质量的同时减少数据量，以下哪种技术可能被广泛应用？（ ）
A. 运动估计和补偿
B. 图像分割
C. 特征点检测
D. 边缘检测

11、在计算机视觉的场景理解任务中，需要对图像中的物体、关系和上下文进行综合分析。假设要理解一个室内场景的布局和功能，以下哪种信息可能是最关键的？（ ）
A. 物体的形状和颜色
B. 物体之间的空间位置关系
C. 图像的亮度和对比度
D. 图像的拍摄角度

12、在计算机视觉的人物姿态估计任务中，需要确定图像中人物的关节位置和姿态。假设要开发一个用于健身应用的姿态估计系统，以下关于模型训练数据的获取，哪一项是比较困难的？（ ）
A. 从公开的数据集获取大量的人物姿态图像
B. 自己拍摄不同人群在各种健身动作下的图像
C. 利用合成数据生成多样化的人物姿态样本
D. 从社交媒体上收集用户分享的健身照片

13、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

14、计算机视觉中的虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用需要实时生成逼真的视觉效果。假设要在一个VR游戏中为玩家提供沉浸式的视觉体验，或者在AR应用中准确地将虚拟物体与现实场景融合。以下哪种计算机视觉技术在实现这些效果时至关重要？（ ）
A. 实时渲染技术
B. 空间定位与追踪技术
C. 三维重建与建模技术
D. 以上技术综合应用

15、目标检测是计算机视觉中的重要任务之一。假设要在一张城市街道的图像中检测出所有的行人和车辆，以下关于目标检测算法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于传统的图像处理方法的目标检测算法在复杂场景中表现优于深度学习算法
B. 深度学习中的单阶段目标检测算法比两阶段算法速度快，但精度较低
C. 目标检测算法只需要关注目标的位置，不需要考虑目标的类别
D. 目标检测的准确率不受图像质量、光照条件和目标大小变化的影响

16、计算机视觉在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中有着重要的应用。假设要在 VR 游戏中实现真实的场景交互。以下关于计算机视觉在 VR/AR 中的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以通过对用户的动作和姿态进行识别，实现自然的交互操作
B. 能够将虚拟物体与真实场景进行准确的融合和匹配
C. 计算机视觉技术可以提高 VR/AR 体验的沉浸感和真实感
D. VR/AR 中的计算机视觉应用不存在任何技术挑战和限制

17、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

18、计算机视觉在无人驾驶飞行器（UAV）中的应用可以实现自主导航和环境感知。假设一个 UAV 需要在复杂的环境中飞行并避开障碍物。以下关于计算机视觉在 UAV 中的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. 可以通过视觉传感器获取周围环境的信息，包括地形、建筑物和其他障碍物
B. 能够实时分析图像，计算与障碍物的距离和相对速度，为飞行决策提供依据
C. 计算机视觉在 UAV 中的应用完全不需要与其他传感器（如惯性测量单元）的数据融合
D. 可以利用深度学习算法进行端到端的飞行控制，实现自主飞行

19、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

20、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

21、在计算机视觉的视觉跟踪任务中，目标在运动过程中可能会发生形变、遮挡和光照变化等情况。为了提高跟踪的稳定性和准确性，以下哪种策略可能是有效的？（ ）
A. 模型更新机制 B. 多特征融合 C. 抗遮挡处理 D. 以上都是

22、在计算机视觉的研究中，数据集的质量和规模对模型的训练和性能评估至关重要。以下关于数据集的描述，不准确的是（ ）
A. 大规模、多样化和标注准确的数据集有助于训练出泛化能力强的模型
B. 一些公开的数据集如 ImageNet、COCO 等为计算机视觉研究提供了重要的基准
C. 数据集的构建需要耗费大量的时间和人力，但可以通过数据增强技术来减少对原始数据的需求
D. 数据集一旦构建完成，就不需要再进行更新和扩展，能够一直满足研究的需求

23、计算机视觉中的图像分割任务旨在将图像分割成不同的区域。假设要对一张风景图片进行分割，区分天空、陆地和水面。以下关于图像分割方法的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. 基于阈值的分割方法简单快速，但对于复杂图像效果不佳
B. 区域生长法从种子点开始，逐步合并相似的区域
C. 深度学习中的全卷积网络（FCN）在图像分割中表现出色，能够生成精确的分割结果
D. 图像分割的结果总是清晰明确，不存在模糊或错误的边界

24、在计算机视觉的图像特征提取中，假设要提取对光照、旋转和缩放具有不变性的特征。以下关于特征提取方法的描述，正确的是：（ ）
A. SIFT 特征具有良好的不变性，但计算复杂度高，实时性差
B. HOG 特征对光照变化适应性强，但对旋转和缩放较敏感
C. LBP 特征能够快速提取，但特征表达能力有限
D. 没有一种特征提取方法能够同时满足对光照、旋转和缩放的不变性要求

25、在计算机视觉的图像检索任务中，根据用户的需求从图像数据库中查找相关图像。假设要从一个大型的图像库中检索包含特定物体的图像，以下关于图像检索方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以基于图像的内容特征，如颜色、形状和纹理等，进行相似性度量和检索
B. 深度学习模型能够提取更具语义和判别力的特征，提高图像检索的准确性
C. 图像检索的结果只取决于图像的特征表示，与检索算法的效率无关
D. 可以结合用户的反馈和交互，不断优化图像检索的结果

26、计算机视觉中的全景图像拼接是将多个视角的图像组合成一个全景图像。假设我们有一组用普通相机拍摄的场景照片，要拼接成一个无缝的全景图，以下哪个步骤对于拼接的质量影响最大？（ ）
A. 特征点提取和匹配
B. 图像融合和过渡处理
C. 相机参数估计和校正
D. 图像的裁剪和缩放

27、计算机视觉中的图像超分辨率技术用于提高图像的分辨率。假设要将一张低分辨率的图像恢复成高分辨率图像，以下关于图像超分辨率方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于插值的图像超分辨率方法能够生成清晰逼真的高分辨率图像
B. 深度学习中的生成对抗网络（GAN）在图像超分辨率任务中无法发挥作用
C. 图像超分辨率的效果不受原始低分辨率图像的质量和内容的限制
D. 结合先验知识和深度学习的方法可以改善图像超分辨率的效果

28、计算机视觉中的图像超分辨率重建旨在提高图像的分辨率。假设要将一张低分辨率的卫星图像重建为高分辨率图像，以下关于模型训练的挑战，哪一项是最为突出的？（ ）
A. 缺乏足够的高分辨率卫星图像数据用于训练
B. 模型的训练时间过长，难以在短时间内得到结果
C. 难以评估重建后的图像质量，没有明确的标准
D. 计算资源需求过大，普通计算机难以承受

29、计算机视觉中的目标跟踪是指在视频序列中持续跟踪特定目标。假设要跟踪一个在复杂场景中运动的人物，以下关于目标跟踪算法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于卡尔曼滤波的跟踪算法能够准确预测目标的运动轨迹，但对目标外观变化适应性差
B. 基于粒子滤波的跟踪算法计算复杂度低，适用于实时跟踪要求高的场景
C. 基于深度学习的跟踪算法需要大量的训练数据，并且在目标被遮挡时容易丢失
D. 目标跟踪算法只要在初始帧中准确检测到目标，就能够在后续帧中一直保持跟踪的准确性

30、计算机视觉中的姿态估计是确定物体在三维空间中的位置和方向。假设要估计一个机器人手臂的姿态，以下关于姿态估计方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 基于视觉的姿态估计可以通过分析物体在图像中的特征点来计算其姿态
B. 可以结合多个摄像头的图像信息，提高姿态估计的精度和鲁棒性
C. 姿态估计通常需要先对物体进行建模，然后通过匹配图像和模型来确定姿态
D. 姿态估计的结果总是非常准确，不受图像噪声、遮挡和物体形状变化的影响

二、应用题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）运用图像分类技术，对不同种类的珠宝首饰进行分类。

2、（本题5分）设计一个基于计算机视觉的指纹静脉识别系统。

3、（本题5分）设计一个系统，利用计算机视觉检测超市顾客是否有未结账商品。

4、（本题5分）开发一个能够识别不同种类昆虫幼虫的计算机视觉系统。

5、（本题5分）设计一个基于计算机视觉的虹膜识别系统。

三、简答题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）计算机视觉中如何进行矿产资源勘查？

2、（本题5分）计算机视觉中如何进行表情识别？

3、（本题5分）说明计算机视觉在交通拥堵预测中的应用。

4、（本题5分）简述计算机视觉在儿童服务中的应用。

5、（本题5分）解释计算机视觉中的图像检索技术。

四、分析题（本大题共2个小题，共20分)
1、（本题10分）解析某汽车品牌的汽车保险宣传广告设计，探讨其如何通过视觉元素展示保险的优势、服务内容和品牌的可靠性，吸引消费者的购买。

2、（本题10分）以耐克的运动袜广告为例，分析其如何通过视觉传达展现产品的舒适、耐用和时尚感。讨论广告中的色彩、图形和文案的作用。

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