北京航空航天大学《商业美术插图》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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北京航空航天大学《商业美术插图》
2023-2024学年第一学期期末试卷
题号
一
二
三
四
总分
得分

批阅人

一、单选题（本大题共20个小题，每小题1分，共20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、计算机视觉中的遥感图像分析用于获取地球表面的信息。假设要从卫星遥感图像中分析土地利用类型和植被覆盖情况，同时要克服图像的大尺度和复杂的地物分布。以下哪种遥感图像分析方法最为有效？（ ）
A. 基于光谱特征的分析
B. 基于纹理特征的分析
C. 基于对象的图像分析
D. 基于深度学习的分析

2、在计算机视觉的应用于工业检测中，需要检测产品表面的缺陷和瑕疵。假设我们要检测手机屏幕上的划痕和亮点，以下哪种方法能够实现快速、准确的缺陷检测，并且适应不同的产品批次和生产环境？（ ）
A. 基于机器视觉的传统检测方法，结合阈值和形态学操作
B. 基于深度学习的目标检测算法，针对缺陷进行训练
C. 基于纹理分析和模式识别的方法
D. 基于光学原理和物理模型的检测方法

3、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

4、在计算机视觉的姿态估计任务中，需要确定物体在三维空间中的方向和位置。假设我们要估计一个机器人手臂的姿态，以下哪种技术通常被用于获取准确的姿态信息？（ ）
A. 基于视觉标记的姿态估计
B. 基于深度学习的姿态估计
C. 基于几何约束的姿态估计
D. 基于惯性测量单元（IMU）的姿态估计

5、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

6、在计算机视觉的图像语义分割任务中，假设要处理具有多尺度特征的图像，例如同时包含大物体和小物体的场景。以下关于处理多尺度特征的方法描述，正确的是：（ ）
A. 使用单一尺度的特征提取网络可以应对多尺度问题，通过调整网络参数即可
B. 采用多尺度输入图像，分别进行处理后再融合结果，能够有效解决多尺度问题，但计算量大
C. 空洞卷积在处理多尺度特征时会引入大量的噪声，降低分割精度
D. 图像语义分割中多尺度问题无法解决，只能尽量避免处理这类图像

7、计算机视觉在安防监控领域有广泛应用。假设要通过监控摄像头实时检测人群中的异常行为，以下哪种方法可能需要大量的标注数据进行训练？（ ）
A. 基于规则的方法
B. 基于深度学习的方法
C. 基于背景减除的方法
D. 基于帧差法的方法

8、计算机视觉中的视频分析需要对连续的图像帧进行处理和理解。假设要分析一段监控视频中的人群行为，包括行走方向、聚集和分散等。以下哪种视频分析技术在处理这种复杂的群体行为时最为有效？（ ）
A. 帧间差分法
B. 背景减除法
C. 光流法结合轨迹分析
D. 深度学习的行为识别模型

9、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

10、在计算机视觉中，图像分类是一项基础任务。假设我们有一组包含各种动物的图像数据集，需要训练一个模型来准确区分不同的动物类别。在选择图像分类模型时，以下哪种模型架构通常在处理大规模图像数据集时表现出色？（ ）
A. 传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）
B. 浅层的卷积神经网络（CNN）
C. 深度卷积神经网络，如 ResNet
D. 循环神经网络（RNN）

11、视频分析是计算机视觉的一个重要领域。假设要对一段监控视频中的行为进行分析和理解，以下关于视频分析方法的描述，正确的是：（ ）
A. 直接将视频中的每一帧图像作为独立的图像进行处理，就能准确分析视频中的行为
B. 考虑视频的时序信息和帧间的相关性对于理解复杂的行为非常重要
C. 视频分析只适用于简单的动作识别，对于复杂的多人物交互行为无法处理
D. 视频的分辨率和帧率对视频分析的结果没有影响

12、在计算机视觉的图像超分辨率任务中，假设要将一张低分辨率图像恢复为高分辨率图像。以下关于图像超分辨率方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于插值的方法简单快速，但恢复出的图像细节不够清晰
B. 基于深度学习的方法能够生成逼真的高分辨率图像，但需要大量的训练数据和计算资源
C. 图像超分辨率技术可以无限制地提高图像的分辨率，不受硬件限制
D. 所有的图像超分辨率方法都能够完全恢复出原始高分辨率图像的所有信息

13、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

14、计算机视觉中的行人重识别是在不同摄像头拍摄的图像或视频中识别出特定的行人。以下关于行人重识别的叙述，不正确的是（ ）
A. 行人重识别需要提取具有判别性的行人特征，克服视角、光照和姿态的变化
B. 深度学习方法在行人重识别任务中取得了显著的性能提升
C. 行人重识别在智能安防、视频监控和人员追踪等领域有重要的应用
D. 行人重识别技术已经能够在大规模数据集上达到 100%的准确率

15、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

16、计算机视觉在文物保护和修复中的应用逐渐增多。假设要对一幅古老的绘画进行数字化修复和增强，以下关于颜色恢复的挑战，哪一项是最为显著的？（ ）
A. 由于年代久远，原画作的颜色信息缺失严重
B. 不同区域的颜色褪色程度不一致，难以统一恢复
C. 缺乏对原画作创作时所用颜料的了解，难以准确还原颜色
D. 修复过程中可能引入新的颜色偏差，影响修复效果

17、在计算机视觉中，图像增强技术用于改善图像的质量。以下关于图像增强的描述，不正确的是（ ）
A. 图像增强可以包括对比度增强、锐化、去噪等操作
B. 图像增强的目的是使图像更适合人类视觉观察或后续的处理任务
C. 过度的图像增强可能会导致图像失真或引入噪声
D. 图像增强只对低质量的图像有效果，对于高质量的图像没有必要进行增强

18、计算机视觉中的图像配准任务是将不同时间、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城市风景照片进行配准。以下关于图像配准方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以基于特征点匹配的方法，找到两张图像中的对应点，然后计算变换矩阵
B. 基于灰度信息的配准方法通过比较图像的像素值来实现配准
C. 深度学习中的自监督学习方法可以用于图像配准，自动学习图像之间的对应关系
D. 图像配准总是能够达到像素级别的精确对齐，不存在任何误差

19、假设要构建一个能够对书画作品进行真伪鉴定的计算机视觉系统，需要对作品的笔触、线条和风格等特征进行分析。以下哪种技术在书画鉴定中可能具有应用前景？（ ）
A. 笔迹分析 B. 风格迁移 C. 图像风格分析 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

二、简答题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）描述计算机视觉在气象灾害预警中的应用。

2、（本题5分）解释计算机视觉中的人体姿态估计的应用场景。

3、（本题5分）描述计算机视觉在金融领域的应用。

4、（本题5分）简述图像的色调调整方法。

5、（本题5分）简述图像的霍夫变换的应用场景。

三、分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）观察某烘焙店的产品展示架设计，分析其如何通过合理的布局、灯光效果、产品分类等展示烘焙产品，激发顾客的购买欲望。

2、（本题5分）分析苹果电脑的创意软件广告设计，从软件功能展示、创意案例到品牌形象传达。探讨其如何吸引创意人士使用苹果电脑进行创作。

3、（本题5分）研究某科技公司的产品包装设计，探讨其在保护产品、传达品牌形象和方便使用方面的创新。

4、（本题5分）剖析某电视剧的片头设计，讨论其如何通过视觉元素吸引观众并为剧情营造氛围。

5、（本题5分）分析某化妆品品牌的广告设计，研究其如何通过视觉元素展现产品特点和吸引消费者。

四、应用题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）使用深度学习模型，对历史文物图像进行年代和风格的鉴定。

2、（本题10分）对演唱会的视频进行观众情绪分析和热度评估。

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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