汕头职业技术学院《信息与版式设计》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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汕头职业技术学院《信息与版式设计》
2023-2024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

2、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

3、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

4、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

5、在计算机视觉的图像去噪任务中，假设要去除一张受到严重噪声污染的图像中的噪声。以下关于图像去噪方法的描述，正确的是：（ ）
A. 中值滤波能够有效地去除椒盐噪声，但会使图像变得模糊
B. 均值滤波在去除噪声的同时能够很好地保留图像的细节信息
C. 小波变换去噪方法计算复杂度高，不适合处理大规模图像
D. 所有的图像去噪方法都能够完全恢复出原始的无噪图像

6、图像分类是计算机视觉的基本任务之一。假设要对大量的动物图像进行分类，将其分为猫、狗、兔子等类别。在进行图像分类时，以下关于特征提取的描述，正确的是：（ ）
A. 手工设计的特征，如颜色直方图、纹理特征等，总是比自动学习的特征更有效
B. 深度学习中的卷积神经网络能够自动学习到具有判别性的图像特征，无需人工干预
C. 特征提取的好坏对图像分类的结果影响不大，主要取决于分类器的性能
D. 为了提高分类准确率，应该尽可能多地提取图像的各种特征，而不考虑特征的冗余性

7、计算机视觉中的目标重识别任务旨在在不同的摄像头视角中识别出同一目标。假设要在一个大型商场的多个摄像头中寻找一个特定的人物。以下关于目标重识别的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 可以通过提取目标的特征，如颜色、形状和纹理，来进行重识别
B. 深度学习中的特征学习方法能够提高目标重识别的准确率
C. 目标重识别不受摄像头视角、光照和人物姿态变化的影响
D. 可以通过建立目标的特征库，快速在多个摄像头中进行匹配和搜索

8、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，以下关于实时性和准确性的平衡，哪一项是最为关键的？（ ）
A. 优先保证实时性，即使准确性略有降低
B. 优先保证准确性，允许一定的延迟
C. 不考虑实时性和准确性，只要能检测出异常行为即可
D. 完全无法平衡实时性和准确性，只能根据具体情况选择其一

9、在一个基于计算机视觉的农业监测系统中，需要对农作物的生长状况进行评估，例如判断叶片的颜色、形状和病虫害情况。以下哪种图像分析方法可能对农作物监测较为有效？（ ）
A. 颜色空间转换 B. 形态学分析 C. 纹理分析 D. 以上都是

10、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

11、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

12、在三维计算机视觉中，重建物体的三维形状是一个重要任务。假设要从多视角的图像中重建一个建筑物的三维模型，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能够直接从两张图像中准确重建出物体的三维形状
B. 结构光方法在室外环境中比在室内环境中更适用
C. 多视图几何和深度学习相结合的方法可以提高三维重建的精度和完整性
D. 三维重建的结果不受图像拍摄角度和距离的影响

13、在计算机视觉的人脸识别任务中，假设要在一个大型数据库中快速准确地识别出特定人物的面部。数据库中的人脸图像可能存在表情、光照和姿态的变化。为了提高人脸识别的性能，以下哪种方法是常用且有效的？（ ）
A. 提取人脸的全局特征，如整体形状和轮廓
B. 仅关注人脸的局部特征，如眼睛和嘴巴
C. 使用多模态数据，结合人脸的纹理和深度信息
D. 随机选择人脸特征进行匹配

14、在计算机视觉中，目标检测是一项关键任务。假设要开发一个能够在复杂的城市交通场景中准确检测出各种车辆类型的系统，需要考虑车辆的不同尺寸、形状和姿态，以及光照、阴影和遮挡等因素的影响。以下哪种目标检测算法在处理这种复杂场景时具有较好的性能和鲁棒性？（ ）
A. R-CNN
B. Fast R-CNN
C. Faster R-CNN
D. YOLO

15、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功能，例如判断是办公室还是客厅。以下哪种信息对于准确理解场景是至关重要的？（ ）
A. 物体的类别和位置
B. 图像的颜色分布
C. 图像的拍摄角度
D. 随机选择图像中的部分区域进行分析

16、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

17、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

18、在计算机视觉的图像检索任务中，需要根据用户提供的查询图像找到相似的图像。假设我们有一个大型的图像数据库，以下哪种图像表示方法能够提高图像检索的效率和准确性？（ ）
A. 基于全局特征的图像表示
B. 基于局部特征的图像表示
C. 基于深度学习的图像嵌入表示
D. 基于颜色直方图的图像表示

19、图像检索是计算机视觉的一个重要应用。假设我们要在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，以下哪种图像表示方法可能对提高检索效率有帮助？（ ）
A. 全局特征表示
B. 局部特征表示
C. 基于深度学习的特征表示
D. 基于颜色直方图的特征表示

20、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

二、简答题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）解释计算机视觉在造纸业中的质量控制。

2、（本题5分）描述计算机视觉在森林防火中的应用。

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）说明计算机视觉在物流领域的应用。

5、（本题5分）说明计算机视觉在沙漠化监测中的应用。

三、分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）分析某科技公司的产品发布会舞台设计，探讨其如何通过灯光、音响、屏幕展示等元素营造科技感和震撼效果，展示产品的创新之处。

2、（本题5分）分析宝马汽车的广告设计，从车型展示、品牌标志到广告文案。讨论其如何通过视觉传达展现高端品质和驾驶乐趣。

3、（本题5分）研究某品牌的线下门店橱窗设计，分析其如何通过创意的陈列和灯光设计，吸引路人的注意力，提升品牌形象和销售业绩。

4、（本题5分）选取某时尚品牌的时尚配饰广告设计，分析其如何运用视觉元素展示时尚配饰的魅力和搭配技巧。

5、（本题5分）解析某科技公司的品牌形象设计，包括标志设计、网站设计和宣传资料设计，讨论其如何体现科技感和创新精神，吸引客户和投资者。

四、应用题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）利用图像分割技术，从脑电图中分割出异常波段。

2、（本题10分）使用目标检测技术，从地质勘探图像中检测出矿产资源的分布区域。

3、（本题10分）利用深度学习算法，对不同种类的化妆品图像进行分类。

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