山西卫生健康职业学院《平面设计衍生产品设计》2024-2025学年第一学期期末试卷.doc

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山西卫生健康职业学院《平面设计衍生产品设计》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
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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、在计算机视觉的应用于自动驾驶领域，需要实时检测道路上的交通标志和标线。假设车辆在高速行驶中，以下哪种技术能够快速准确地检测到各种交通标志，并且对光照变化和遮挡具有较强的鲁棒性？（ ）
A. 基于颜色和形状特征的检测方法
B. 基于深度学习的检测方法，结合多尺度特征
C. 基于边缘检测和形态学操作的方法
D. 基于模板匹配和特征点匹配的方法

2、计算机视觉中的图像语义分割需要为图像中的每个像素分配类别标签。假设要对一张城市街景图像进行语义分割，包括道路、建筑物、车辆和行人等。以下哪种图像语义分割方法在处理这种复杂场景时能够提供更精细的分割结果？（ ）
A. 全卷积网络（FCN）
B. U-Net
C. SegNet
D. DeepLab

3、在计算机视觉的视频分析中，假设要对一段监控视频中的异常行为进行检测。以下关于特征提取的方法，哪一项是不太适合的？（ ）
A. 提取每一帧图像的颜色、纹理等低级特征
B. 利用光流信息来捕捉物体的运动特征
C. 仅分析视频的音频信息，忽略图像内容
D. 结合时空特征，同时考虑空间和时间维度的信息

4、计算机视觉中的场景理解是一项具有挑战性的任务。假设要理解一个城市街道的场景图像，包括道路、建筑物、车辆和行人等元素。以下关于场景理解方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于语义分割的方法能够将图像中的每个像素分类为不同的场景元素，但无法提供元素之间的关系
B. 目标检测结合语义分割可以实现对场景的初步理解，但对于复杂的场景结构难以准确描述
C. 基于图模型的方法能够很好地表示场景元素之间的关系，但建模过程复杂，计算量大
D. 场景理解只需要对图像中的可见元素进行分析，不需要考虑潜在的语义信息

5、当处理低光照条件下拍摄的图像时，为了增强图像的亮度和对比度，同时减少噪声，以下哪种图像处理方法可能更合适？（ ）
A. 直方图均衡化
B. 伽马校正
C. 简单地增加图像的整体亮度值
D. 不进行任何处理，保留低光照效果

6、在计算机视觉的遥感图像分析中，假设要从卫星遥感图像中提取土地利用信息，以下哪种技术可能对区分不同类型的土地覆盖有帮助？（ ）
A. 高光谱分析
B. 纹理分析
C. 形状分析
D. 以上都有可能

7、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

8、图像增强是为了改善图像的质量和视觉效果。假设我们有一张由于光照不足而显得暗淡的图像，需要对其进行增强以突出细节。以下哪种图像增强方法可以有效地提高图像的对比度，同时避免过度增强导致的噪声放大？（ ）
A. 直方图均衡化
B. 灰度变换
C. 锐化滤波
D. 中值滤波

9、在计算机视觉的发展中，模型的可解释性是一个重要的研究方向。以下关于模型可解释性的描述，不准确的是（ ）
A. 模型可解释性旨在理解模型是如何做出决策和生成输出的
B. 可解释性对于建立用户对模型的信任和确保模型的公正性具有重要意义
C. 一些可视化技术，如特征图可视化和类激活映射，可以帮助解释模型的决策过程
D. 目前的计算机视觉模型都具有良好的可解释性，能够清晰地解释其决策依据

10、计算机视觉是一门研究如何让计算机从图像或视频中获取信息和理解内容的学科。在计算机视觉的应用中，目标检测是一项重要任务。以下关于目标检测的描述，不准确的是（ ）
A. 目标检测能够准确识别图像或视频中特定类别的物体，并确定其位置和大小
B. 深度学习技术的发展极大地提高了目标检测的准确性和效率
C. 目标检测只适用于静态图像，对于动态视频的处理效果不佳
D. 目标检测在自动驾驶、安防监控和工业检测等领域有着广泛的应用

11、计算机视觉在无人驾驶飞行器（UAV）中的应用可以辅助飞行和导航。假设一架 UAV 需要依靠视觉信息避开障碍物，以下关于 UAV 计算机视觉应用的描述，正确的是：（ ）
A. 仅依靠单目视觉就能准确估计障碍物的距离和速度
B. 视觉信息在 UAV 飞行中的作用有限，主要依靠其他传感器如 GPS
C. 多目视觉和深度学习算法的结合可以为 UAV 提供更准确的环境感知和障碍物避让能力
D. UAV 的飞行速度和姿态对视觉系统的性能没有影响

12、在计算机视觉中，图像分类是一项重要任务。假设我们要对大量的动物图片进行分类，将其分为猫、狗、鸟等类别。以下关于图像分类方法的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 基于深度学习的卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出色，能够自动学习图像的特征
B. 传统的机器学习方法如支持向量机（SVM）在处理大规模图像数据时，性能通常不如深度学习方法
C. 图像分类只需要考虑图像的颜色和形状等低层次特征，高层语义信息对分类结果影响不大
D. 为了提高分类准确率，可以使用数据增强技术，如旋转、翻转、裁剪等操作来扩充数据集

13、计算机视觉在无人驾驶中的应用需要应对各种复杂的环境和情况。假设无人驾驶汽车要在恶劣天气下行驶，以下关于计算机视觉在无人驾驶中的挑战的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 恶劣天气会影响图像的质量和清晰度，增加目标检测和识别的难度
B. 计算机视觉系统需要与其他传感器（如雷达和超声波传感器）融合，以提高在恶劣天气下的感知能力
C. 深度学习模型在恶劣天气条件下的性能会显著下降，无法正常工作
D. 针对恶劣天气，可以通过数据增强和模型优化等方法提高计算机视觉系统的鲁棒性

14、计算机视觉中的动作识别用于分析视频中的人体动作。假设要识别一段舞蹈视频中的动作类别。以下关于动作识别方法的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 可以基于时空特征提取的方法，捕捉动作在时间和空间上的变化
B. 深度学习中的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）适用于动作序列的分析
C. 动作识别只需要关注人体的关节位置，不需要考虑人体的整体形态
D. 多模态数据融合，如结合音频和视频信息，可以提高动作识别的准确率

15、在计算机视觉的姿态估计任务中，假设要估计一个物体在三维空间中的姿态，例如估计一个机器人手臂的关节角度。以下哪种技术或方法可能被用于实现这一目标？（ ）
A. 基于立体视觉的方法，通过多个相机的观测
B. 利用深度学习模型直接预测姿态参数
C. 仅根据物体的外观形状进行估计
D. 随机猜测物体的姿态

二、简答题（本大题共4个小题，共20分)
1、（本题5分）描述计算机视觉在海洋能源勘探中的应用。

2、（本题5分）简述计算机视觉在二手交易市场中的应用。

3、（本题5分）解释计算机视觉中形状描述子的作用和类型。

4、（本题5分）说明计算机视觉在娱乐产业中的粉丝互动和内容创作。

三、应用题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）使用计算机视觉方法，检测火车站台乘客是否越过安全线。

2、（本题5分）使用目标跟踪算法，跟踪马戏表演中空中飞人的轨迹。

3、（本题5分）基于计算机视觉的疲劳驾驶检测系统，及时提醒驾驶员注意休息。

4、（本题5分）设计一个基于计算机视觉的签名识别系统。

5、（本题5分）通过图像分类算法，对不同类型的鞋子图像进行分类。

四、分析题（本大题共4个小题，共40分)
1、（本题10分）分析某时尚品牌的橱窗设计，研究其如何通过陈列、色彩、灯光等吸引顾客，展示品牌的时尚感和创新精神。

2、（本题10分）剖析某家居饰品店的店面橱窗设计，探讨如何通过精心的陈列和创意展示吸引路人进店选购。

3、（本题10分）解读某城市的城市公园导览标识设计，分析其在功能性、美观性和与公园环境融合方面的表现。

4、（本题10分）分析某品牌的网站响应式设计，探讨其如何适应不同设备的屏幕尺寸，提升用户体验和品牌形象。

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