黄河交通学院《实用美术与广告设计》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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黄河交通学院
《实用美术与广告设计》2023-2024学年第一学期期末试卷
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

2、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

3、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

4、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

5、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精确地分割出来，以便医生进行诊断和治疗。这张医学图像可能存在噪声、模糊和不均匀的灰度分布。以下哪种图像分割方法在处理这种复杂情况时可能更具优势？（ ）
A. 基于阈值的分割方法，根据像素值设定阈值进行分割
B. 基于区域生长的分割方法，从种子点开始逐渐扩展区域
C. 基于深度学习的语义分割算法，如 U-Net
D. 随机分割图像，然后根据后续分析进行调整

6、图像分类是计算机视觉的常见应用之一。考虑一个需要对大量自然风景图片进行分类的任务，这些图片包含了不同的季节、地理位置和天气条件。为了提高分类准确率，以下哪种预处理操作可能最为有效？（ ）
A. 对图像进行裁剪和缩放，使其具有统一的尺寸
B. 对图像进行直方图均衡化，增强对比度
C. 将图像转换为灰度图像，减少颜色信息的干扰
D. 对图像进行随机旋转和翻转，增加数据多样性

7、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

8、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

9、对于视频中的异常检测任务，假设要在一段监控视频中检测出异常事件，如闯入、打斗等。以下哪种方法可能更有助于准确检测异常？（ ）
A. 建立正常行为模型，对比检测异常
B. 只关注视频中的显著运动区域
C. 随机判断视频中的帧是否异常
D. 不进行异常检测，直接忽略异常事件

10、人脸识别是计算机视觉的一个重要应用。假设一个公司使用人脸识别系统进行员工考勤。以下关于人脸识别技术的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. 它可以通过提取面部特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的形状和位置，来进行身份识别
B. 能够适应不同的表情、姿态和光照变化，保持较高的识别准确率
C. 人脸识别系统的安全性极高，不存在被欺骗或误识别的可能性
D. 深度学习模型在人脸识别中表现出色，大大提高了识别性能

11、计算机视觉在工业检测中的应用越来越广泛。假设要检测电子电路板上的微小缺陷，以下哪种图像采集设备可能提供更高的分辨率和精度？（ ）
A. 普通数码相机
B. 工业线阵相机
C. 手机摄像头
D. 监控摄像头

12、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

13、在计算机视觉的特征提取中，SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换）特征是一种经典的方法。假设我们要对一组包含不同视角和缩放比例的物体图像进行匹配，SIFT 特征的哪个特性使其在这种情况下表现出色？（ ）
A. 对旋转和尺度变化具有不变性
B. 计算速度快，效率高
C. 特征维度低，易于存储和处理
D. 对光照变化不敏感

14、在计算机视觉中，以下哪种方法常用于图像的语义分割中的边界优化？（ ）
A. 条件随机场 B. 全连接条件随机场 C. 深度学习 D. 以上都是

15、计算机视觉中的图像配准是将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行对齐。假设要将两张拍摄角度不同的卫星图像进行配准，以下关于图像配准方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 基于特征的图像配准方法通过提取图像中的显著特征，并进行匹配来实现配准
B. 基于灰度的图像配准方法直接比较图像的灰度值，计算相似性度量来完成配准
C. 图像配准的精度主要取决于特征提取的准确性和匹配算法的性能
D. 图像配准总是能够完美地将两张图像对齐，不存在任何误差

16、在计算机视觉的图像配准任务中，将不同视角或时间拍摄的图像进行对齐，以下哪种变换模型可能适用于具有较大形变的图像配准？（ ）
A. 刚性变换 B. 仿射变换 C. 投影变换 D. 非线性变换

17、在计算机视觉的医学图像分析任务中，假设要检测医学图像中的肿瘤区域。以下哪种方法可能更适合处理医学图像的特殊性？（ ）
A. 结合先验医学知识和图像特征
B. 使用通用的图像检测算法，不考虑医学背景
C. 只对图像的部分区域进行分析，忽略其他部分
D. 随机标记图像中的区域为肿瘤区域

18、在计算机视觉的视频目标跟踪中，假设目标在视频中被短暂遮挡。以下关于处理遮挡情况的方法，哪一项是不太有效的？（ ）
A. 利用目标在遮挡前的运动轨迹预测其位置
B. 完全放弃对被遮挡目标的跟踪，等待其重新出现
C. 结合目标的外观特征和运动信息进行跟踪
D. 借助周围背景和其他相关物体的信息辅助跟踪

19、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

20、计算机视觉中的动作识别旨在识别视频中的人物动作。假设我们要对一段包含复杂背景和多人交互的视频进行动作识别，以下哪种特征表示可能对提高识别准确率有帮助？（ ）
A. 基于光流的特征
B. 基于图像直方图的特征
C. 基于像素值的原始特征
D. 基于图像边缘的特征

21、当进行图像的风格迁移任务时，假设要将一张照片的风格转换为著名绘画的风格，同时保留照片的内容结构。以下哪种方法在实现这一目标时可能更有效？（ ）
A. 使用基于卷积神经网络的风格迁移算法，如 Gatys 等人提出的方法
B. 对图像进行简单的色彩变换和滤镜处理
C. 随机改变图像的像素值来模拟风格迁移
D. 只对图像的边缘进行处理，忽略内部区域

22、计算机视觉中的图像去雾是一个具有挑战性的问题。假设要去除一张有浓雾的风景图像中的雾气，以下哪种方法可能需要对大气散射模型有深入的了解？（ ）
A. 基于深度学习的去雾方法
B. 基于物理模型的去雾方法
C. 基于图像增强的去雾方法
D. 基于滤波的去雾方法

23、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

24、在进行图像配准（Image Registration）时，即对齐两幅或多幅图像，假设我们要将不同时间拍摄的同一地区的卫星图像进行配准，由于地形变化和拍摄角度的差异，以下哪个因素可能对配准精度产生最大影响？（ ）
A. 图像的分辨率
B. 选择的特征点数量
C. 图像的灰度值
D. 地理坐标信息的准确性

25、计算机视觉中的场景理解是对整个图像场景的语义和结构进行分析和理解。以下关于场景理解的描述，不准确的是（ ）
A. 场景理解需要综合考虑物体、空间关系、上下文信息等多个方面
B. 可以通过构建场景图来表示场景中的实体和关系，辅助场景理解
C. 场景理解在智能导航、虚拟环境构建和图像编辑等领域具有潜在的应用价值
D. 场景理解是一个已经完全解决的问题，不存在任何技术难题

二、简答题（本大题共4个小题，共20分)
1、（本题5分）解释计算机视觉中的人体姿态估计的应用场景。

2、（本题5分）解释计算机视觉中目标检测的概念和主要步骤。

3、（本题5分）描述计算机视觉在水坝安全监测中的应用。

4、（本题5分）简述计算机视觉中迁移学习的方法和优势。

三、分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）研究某科技展会的宣传物料设计，分析其创新的科技元素、简洁的排版、醒目的文字如何吸引参展商和观众。

2、（本题5分）观察某城市的公共交通导向系统，分析其在图标设计、信息层级、色彩搭配等方面的优劣，如何影响市民的出行体验和城市形象的塑造。

3、（本题5分）分析某手工饰品品牌的包装设计，思考其如何通过精致的材质、手工感的装饰、品牌标识的突出等展现饰品的独特价值。

4、（本题5分）分析某大学的招生简章设计，探讨其如何通过文字、图片、色彩等元素吸引学生报考，传达学校的特色和优势。

5、（本题5分）以某幼儿园的室内装修设计为例，分析其色彩搭配、安全设施、教育氛围营造如何适合幼儿成长。

四、应用题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）运用图像识别算法，对不同类型的鞋子品牌和款式进行分类和识别。

2、（本题10分）利用图像分割技术，从超声波图像中分割出结石区域。

3、（本题10分）使用目标跟踪算法，跟踪马戏表演中动物的表演动作。

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