潇湘职业学院《交互展示设计》2024-2025学年第一学期期末试卷.doc

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潇湘职业学院《交互展示设计》2024-2025学年第一学期期末试卷

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、在计算机视觉的图像去模糊任务中，需要恢复由于相机抖动或物体运动导致的模糊图像。假设一张夜景照片由于长时间曝光而模糊，同时存在噪声和低光照条件。以下哪种图像去模糊算法在处理这种情况时效果较好？（ ）
A. 盲去卷积算法
B. 基于正则化的去模糊算法
C. 深度学习的去模糊模型
D. 频域去模糊方法

2、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

3、当利用计算机视觉进行图像语义分割任务，例如将图像中的不同物体分割出来，以下哪种深度学习架构可能在分割精度和效率方面表现较好？（ ）
A. FCN B. U-Net C. SegNet D. 以上都是

4、在计算机视觉的目标跟踪任务中，跟踪一个移动的物体具有挑战性。假设要在一段视频中跟踪一个快速移动的车辆，以下关于目标跟踪算法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法在处理非线性运动时效果最佳
B. 深度学习中的相关滤波方法能够快速适应目标的外观变化和遮挡情况
C. 目标跟踪算法不需要考虑目标的尺度变化和旋转
D. 目标跟踪的准确性只取决于初始帧中目标的定位精度

5、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

6、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 Faster R-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

7、在计算机视觉的目标跟踪任务中，目标可能会被遮挡、变形或快速移动。假设要跟踪一个在人群中快速移动的人物，以下哪种跟踪算法可能更适合应对这种复杂情况？（ ）
A. 基于卡尔曼滤波的跟踪算法
B. 基于粒子滤波的跟踪算法
C. 基于均值漂移的跟踪算法
D. 基于模板匹配的跟踪算法

8、在计算机视觉的应用中，人脸识别是一个常见的任务。假设一个公司要建立一个门禁系统，通过人脸识别来允许员工进入。为了提高人脸识别的准确性和鲁棒性，以下哪种技术通常会被采用？（ ）
A. 基于几何特征的人脸识别
B. 基于模板匹配的人脸识别
C. 基于深度学习的人脸识别，结合多模态数据
D. 基于颜色特征的人脸识别

9、在计算机视觉的目标识别任务中，假设要识别不同种类的水果。以下关于应对类内差异和类间相似性的策略，哪一项是不正确的？（ ）
A. 增加训练数据的多样性，包括不同角度、大小和成熟度的水果
B. 提取更具区分性的特征，减少类内差异和类间相似性的影响
C. 降低模型的复杂度，避免过度拟合类内差异和类间相似性
D. 忽略类内差异和类间相似性，依靠模型的自动适应能力

10、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

11、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

12、在计算机视觉的三维重建中，从多幅二维图像恢复物体的三维结构。假设要对一个古建筑进行三维重建，以下关于三维重建方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 基于立体视觉的方法通过匹配不同视角下的图像特征点来计算深度信息，实现三维重建
B. 运动恢复结构（SfM）算法可以从一系列无序的图像中重建场景的三维结构
C. 激光扫描技术能够直接获取物体表面的三维点云数据，是一种高精度的三维重建方法
D. 三维重建的结果只取决于输入的图像质量，与重建算法的选择无关

13、计算机视觉中的深度估计是计算场景中物体与相机的距离。假设我们要为一个增强现实应用估计场景的深度信息，以下哪种深度估计方法能够在实时性和准确性之间取得较好的平衡？（ ）
A. 基于立体视觉的方法
B. 基于结构光的方法
C. 基于深度学习的单目深度估计方法
D. 基于飞行时间（ToF）原理的方法

14、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

15、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高生产效率和质量。假设要检测生产线上产品的表面缺陷，以下关于工业检测中的计算机视觉技术的描述，正确的是：（ ）
A. 传统的机器视觉方法在检测复杂的表面缺陷时比深度学习方法更可靠
B. 深度学习模型需要大量的有缺陷和无缺陷样本进行训练，才能准确检测出各种缺陷
C. 工业检测中的计算机视觉系统不需要考虑实时性和准确性的平衡
D. 产品的颜色和材质对表面缺陷检测的结果没有影响

16、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

17、计算机视觉中的动作识别是对视频中人物或物体的动作进行分类和理解。假设要识别一段舞蹈视频中的各种舞蹈动作，同时要考虑动作的速度、幅度和风格的变化。以下哪种动作识别方法在处理这种复杂的动作模式时表现更好？（ ）
A. 基于手工特征的动作识别
B. 基于时空兴趣点的动作识别
C. 基于深度学习的时空卷积网络
D. 基于隐马尔可夫模型的动作识别

18、在计算机视觉中，特征提取是非常关键的一步。假设我们要从图像中提取有意义的特征，用于后续的处理和分析，以下关于特征提取方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. SIFT（尺度不变特征变换）和 SURF（加速稳健特征）是常用的局部特征描述子，对图像的旋转、缩放和光照变化具有一定的不变性
B. HOG（方向梯度直方图）特征通过计算图像局部区域的梯度方向分布来描述图像，常用于行人检测
C. 深度学习中的自动特征提取，例如通过卷积神经网络学习到的特征，比手工设计的特征更具有代表性和判别力
D. 特征提取的结果对后续的图像处理任务影响不大，不同的特征提取方法可以得到相似的处理效果

19、在计算机视觉的图像配准任务中，假设要将两张拍摄角度和时间不同的同一物体的图像进行精确对齐。这两张图像可能存在缩放、旋转和平移等差异。以下哪种配准方法可能更适合处理这种情况？（ ）
A. 基于特征点匹配的方法，如 SIFT 特征
B. 直接将两张图像叠加，不进行任何配准操作
C. 基于图像灰度值的配准方法，计算灰度差异
D. 随机选择图像中的点进行匹配

20、在计算机视觉的场景理解任务中，假设要理解一个室内场景的布局和物体关系。以下关于利用深度学习模型的方法，哪一项是不太恰当的？（ ）
A. 使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征
B. 运用循环神经网络（RNN）处理场景的序列信息
C. 直接使用未经训练的神经网络，期望其自动学习场景理解
D. 结合 CNN 和 RNN ，构建端到端的场景理解模型

二、简答题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）说明计算机视觉在畜牧业中的动物行为分析。

2、（本题5分）解释计算机视觉中的深度估计概念。

3、（本题5分）说明计算机视觉在金融行业中的身份验证和欺诈检测。

4、（本题5分）解释计算机视觉在影视特效制作中的方法。

5、（本题5分）说明计算机视觉在冰川监测中的作用。

三、分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）选取某食品品牌的美食博客设计，分析其如何运用视觉元素和文字内容为读者提供美食资讯和烹饪灵感。

2、（本题5分）观察某主题餐厅的墙面装饰设计，分析其如何通过壁画、贴纸、装饰挂件等元素营造出与主题相符的用餐环境。

3、（本题5分）剖析某艺术展览的画册设计，讨论其如何运用图片排版和文字说明展示展览作品和艺术理念。

4、（本题5分）以一个旅游景区的纪念品设计为例，分析其如何运用视觉元素体现景区特色和吸引游客购买。

5、（本题5分）以可口可乐的世界杯广告为例，分析其如何通过设计营造足球盛宴的氛围，提升品牌的知名度和影响力。

四、应用题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）开发一个能够识别不同种类猫科动物的计算机视觉系统。

2、（本题10分）使用计算机视觉方法，检测公交车内乘客是否佩戴口罩。

3、（本题10分）利用图像增强技术，改善雾天交通监控图像的可视性。

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