安徽中医药高等专科学校《视觉传达设计》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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安徽中医药高等专科学校
《视觉传达设计》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15个小题，每小题1分，共15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、在计算机视觉的目标识别任务中，假设目标物体被部分遮挡，以下哪种模型架构可能更有助于恢复被遮挡部分的信息？（ ）
A. 多层感知机（MLP）
B. 卷积神经网络（CNN）
C. 循环神经网络（RNN）
D. 注意力机制（Attention Mechanism）

2、对于图像的边缘检测任务，假设要准确检测出图像中物体的边缘，同时抑制噪声的影响。以下哪种边缘检测算子可能表现更好？（ ）
A. Sobel 算子
B. Roberts 算子
C. Prewitt 算子
D. 随机生成边缘检测结果

3、计算机视觉中的动作识别旨在识别视频中的人体动作。假设要对一段监控视频中的人员动作进行分类，以下关于动作识别方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于手工特征和传统分类器的方法能够处理复杂的动作变化，准确率高
B. 深度学习中的循环神经网络（RNN）在动作识别中无法捕捉动作的时空特征
C. 3D 卷积神经网络能够同时处理空间和时间维度的信息，适用于动作识别任务
D. 动作识别系统对视频的拍摄角度和背景变化不敏感，具有很强的通用性

4、计算机视觉在医学图像分析中有着重要作用。假设要通过眼底图像检测糖尿病性视网膜病变，以下关于模型训练中数据标注的难度，哪一项是最为显著的？（ ）
A. 病变区域的边界模糊，难以精确标注
B. 眼底图像的质量参差不齐，影响标注准确性
C. 标注人员的医学知识不足，导致标注错误
D. 数据量过大，标注工作耗时费力

5、在计算机视觉中，图像生成是创建新的图像内容。以下关于图像生成的说法，错误的是（ ）
A. 可以通过生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等模型进行图像生成
B. 图像生成可以用于艺术创作、数据增强和虚拟场景构建等任务
C. 生成的图像质量和真实性在不断提高，但仍然存在一些缺陷和不完美之处
D. 图像生成可以完全根据用户的任意想象生成任何内容，不受任何限制

6、计算机视觉在无人驾驶中的应用至关重要。假设要通过车载摄像头识别道路上的交通标志和标线，以下关于应对复杂环境变化的策略，哪一项是不正确的？（ ）
A. 利用多模态数据融合，如结合摄像头和激光雷达的信息
B. 定期更新模型，适应新出现的交通标志和标线
C. 只依靠单一摄像头的图像信息，不考虑其他传感器
D. 对不同天气和光照条件下的数据进行增强训练

7、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

8、计算机视觉中的显著性检测旨在找出图像中引人注目的区域。假设要在一张复杂的自然风景图像中检测显著性区域，以下关于显著性检测方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 基于对比度的方法通过计算图像区域与周围区域的差异来确定显著性
B. 基于频域分析的方法可以从图像的频谱中提取显著性信息
C. 深度学习方法能够学习图像的全局和局部特征，实现更准确的显著性检测
D. 显著性检测的结果总是与人类的视觉注意力机制完全一致，没有偏差

9、在一个基于计算机视觉的无人驾驶系统中，需要对道路场景进行理解和预测，例如判断前方是否有行人横穿马路。为了实现准确的场景理解和预测，以下哪种技术可能是关键？（ ）
A. 语义分割 B. 实例分割 C. 场景图生成 D. 以上都是

10、在计算机视觉的实际应用中，光照变化会对图像的处理和分析产生影响。以下关于光照变化的描述，不正确的是（ ）
A. 光照变化可能导致图像的亮度、对比度和颜色发生改变，增加了图像处理的难度
B. 一些预处理技术，如直方图均衡化，可以在一定程度上减轻光照变化的影响
C. 深度学习模型能够自动适应各种光照变化，无需进行额外的处理
D. 光照变化对于目标检测和跟踪等任务的准确性可能会产生较大的影响

11、假设要开发一个能够对文物进行数字化保护和修复的计算机视觉系统，需要对文物的破损部分进行准确识别和重建。以下哪种技术在文物修复方面可能具有应用潜力？（ ）
A. 图像修复算法 B. 三维重建技术 C. 虚拟增强现实技术 D. 以上都是

12、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

13、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

14、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

15、计算机视觉在智能交通系统中的应用可以优化交通流量和提高安全性。假设要通过计算机视觉监测道路上的车辆拥堵情况。以下关于计算机视觉在智能交通中的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. 可以通过车辆检测和计数来评估道路的拥堵程度
B. 能够识别车辆的类型和行驶方向，为交通管理提供数据支持
C. 计算机视觉在智能交通中的应用完全不受恶劣天气和光照条件的影响
D. 可以与交通信号控制系统联动，实现自适应的交通信号配时

二、简答题（本大题共4个小题，共20分)
1、（本题5分）解释计算机视觉在虚拟现实中的角色。

2、（本题5分）解释计算机视觉中的目标遮挡处理方法。

3、（本题5分）解释计算机视觉中的目标跟踪方法。

4、（本题5分）说明计算机视觉在制鞋工业中的作用。

三、应用题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）基于计算机视觉的智能图书馆书架管理系统，实现图书的自动整理和查找。

2、（本题5分）对演唱会的视频进行观众情绪分析和热度评估。

3、（本题5分）开发一个能够识别不同种类反刍动物的计算机视觉系统。

4、（本题5分）使用目标跟踪算法，跟踪运动场上运动员的轨迹。

5、（本题5分）通过图像分类算法，对不同品牌和型号的汽车图像进行分类。

四、分析题（本大题共4个小题，共40分)
1、（本题10分）以某城市的环保宣传海报为例，分析其如何运用视觉元素传达环保理念，激发市民的环保意识和行动。

2、（本题10分）剖析某体育赛事的官方赞助商宣传海报设计，讨论其如何通过视觉元素展示赞助商品牌和赛事合作。

3、（本题10分）研究某旅游景区的智慧导览系统界面设计，剖析其如何通过简洁清晰的布局和直观的操作，提升游客的游览体验。

4、（本题10分）观察某儿童读物的内页插画设计，阐述其如何通过色彩和画面情节吸引儿童读者并辅助故事讲述。

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