北部湾大学《文字与版式设计》2023-2024学年第二学期期末试卷.doc

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北部湾大学《文字与版式设计》
2023-2024学年第二学期期末试卷

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30个小题，每小题1分，共30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，除了识别目标的类别，还需要确定目标的位置和大小。假设我们要在一幅复杂的图像中识别多个不同大小的物体以下哪种目标识别算法能够适应不同尺度的目标？（ ）
A. 基于滑动窗口的目标识别算法
B. 基于特征金字塔的目标识别算法
C. 基于注意力机制的目标识别算法
D. 基于模板匹配的目标识别算法

2、计算机视觉中的目标计数是估计图像或视频中目标的数量。假设要在一张人群图像中准确计数人数，以下关于目标计数方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于检测的计数方法通过检测每个个体来实现计数，对密集场景效果好
B. 基于回归的计数方法直接预测目标数量，计算速度快但精度较低
C. 深度学习中的注意力机制在目标计数中没有作用，不能提高计数准确性
D. 目标计数只需要考虑目标的外观特征，不需要考虑图像的上下文信息

3、在计算机视觉的图像去噪任务中，去除图像中的噪声。假设要处理一张被噪声严重污染的天文图像，以下关于图像去噪方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 均值滤波和中值滤波等传统方法可以在一定程度上去除噪声，但可能会模糊图像细节
B. 基于小波变换的方法能够在去除噪声的同时较好地保留图像的边缘和细节
C. 深度学习方法通过学习噪声和干净图像之间的映射关系，实现有效的去噪
D. 图像去噪可以完全恢复被噪声破坏的原始图像信息，没有任何损失

4、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

5、假设要构建一个能够识别人脸表情的计算机视觉系统，用于情感分析和人机交互。考虑到表情的细微变化和个体差异，以下哪种模型架构可能更适合处理这种复杂的任务？（ ）
A. 多层感知机 B. 卷积神经网络 C. 循环神经网络 D. 生成对抗网络

6、计算机视觉在医疗手术中的应用可以为医生提供辅助和支持。假设在一个微创手术中，计算机视觉用于引导手术器械。以下关于计算机视觉在医疗手术中的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以通过实时图像分析，为医生提供器械与组织的相对位置和姿态信息
B. 能够对手术区域进行精准的分割和标注，帮助医生识别关键结构
C. 计算机视觉在医疗手术中的应用已经非常成熟，不存在任何风险和误差
D. 可以与机器人手术系统结合，实现更精确和稳定的手术操作

7、目标检测是计算机视觉中的重要任务之一。假设要在一张城市街道的图像中检测出所有的行人和车辆，以下关于目标检测算法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于传统的图像处理方法的目标检测算法在复杂场景中表现优于深度学习算法
B. 深度学习中的单阶段目标检测算法比两阶段算法速度快，但精度较低

C. 目标检测算法只需要关注目标的位置，不需要考虑目标的类别
D. 目标检测的准确率不受图像质量、光照条件和目标大小变化的影响

8、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

9、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

10、在计算机视觉的图像质量评估任务中，假设要评估一张经过处理后的图像的质量。以下关于图像质量评估方法的描述，正确的是：（ ）
A. 主观评估方法通过人的观察和判断来评价图像质量，结果准确可靠
B. 客观评估方法中的全参考方法需要原始未失真图像作为参考，计算复杂度低
C. 无参考图像质量评估方法能够在没有原始图像的情况下准确评估图像质量
D. 所有的图像质量评估方法都能够完全反映人对图像质量的主观感受

11、在计算机视觉的目标跟踪任务中，持续跟踪视频中的特定目标。假设要跟踪一个在人群中行走的人，以下关于目标跟踪方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 基于滤波的方法，如卡尔曼滤波和粒子滤波，可以预测目标的位置和状态
B. 基于深度学习的方法能够学习目标的外观特征，提高跟踪的准确性和鲁棒性
C. 目标跟踪过程中，目标的外观变化、遮挡和背景干扰等因素不会对跟踪结果产生影响
D. 结合多种特征和算法的融合跟踪方法，可以综合利用不同方法的优势，提高跟踪性能

12、计算机视觉中的行人重识别是指在不同摄像头拍摄的图像中识别出同一个行人。假设要在一个大型商场的监控系统中实现行人重识别，以下关于行人重识别方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于颜色和纹理特征的方法对行人的姿态和光照变化不敏感，识别准确率高
B. 深度学习中的度量学习方法能够学习到行人的判别性特征，但容易受到背景干扰
C. 行人重识别系统只需要关注行人的外观特征，不需要考虑行人的行为特征
D. 行人重识别在不同场景和摄像头视角下的性能始终保持稳定，不受影响

13、计算机视觉中的图像超分辨率重建旨在提高图像的分辨率和细节。假设要将一张低分辨率的老照片重建为高分辨率的清晰图像，同时要保持图像的自然度和真实性。以下哪种图像超分辨率重建方法最为适合？（ ）
A. 基于插值的方法
B. 基于重建的方法
C. 基于深度学习的方法
D. 基于学习字典的方法

14、在计算机视觉的图像压缩任务中，需要在减少数据量的同时尽量保持图像的质量。假设要对一组高清图像进行压缩，以节省存储空间和传输带宽，同时要求解压后的图像能够满足一定的视觉要求。以下哪种图像压缩算法在这种情况下效果较好？（ ）
A. JPEG压缩算法
B. PNG压缩算法
C. WebP压缩算法
D. BPG压缩算法

15、计算机视觉在体育赛事分析中的应用可以提供更深入的比赛洞察。假设要分析一场足球比赛中球员的跑位和传球模式，以下关于体育赛事计算机视觉应用的描述，正确的是：（ ）
A. 仅依靠球员的位置信息就能全面分析比赛中的战术和策略
B. 球员的速度和加速度等动态信息对比赛分析的价值不大
C. 结合深度学习和轨迹分析技术可以更有效地挖掘比赛中的关键模式和趋势
D. 比赛场地的光照和摄像机视角对计算机视觉分析的结果没有影响

16、在计算机视觉的图像修复任务中，假设要修复一张有部分缺失的图像。以下关于图像修复方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于扩散的图像修复方法能够自然地填充缺失区域，但修复速度慢
B. 基于样本的图像修复方法可以快速生成修复结果，但容易出现重复纹理
C. 深度学习中的生成对抗网络（GAN）在图像修复中无法保证修复内容与周围区域的一致性
D. 所有的图像修复方法都能够完美地恢复出图像缺失部分的真实内容

17、假设要开发一个能够对指纹进行识别和认证的计算机视觉系统，以下哪种特征提取和匹配方法可能在指纹识别中具有较高的准确性？（ ）
A. 细节点提取 B. 方向场提取 C. 纹理特征提取 D. 以上都是

18、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

19、计算机视觉中的目标跟踪是指在视频序列中持续跟踪特定目标。假设要跟踪一个在复杂场景中运动的人物，以下关于目标跟踪算法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于卡尔曼滤波的跟踪算法能够准确预测目标的运动轨迹，但对目标外观变化适应性差
B. 基于粒子滤波的跟踪算法计算复杂度低，适用于实时跟踪要求高的场景
C. 基于深度学习的跟踪算法需要大量的训练数据，并且在目标被遮挡时容易丢失
D. 目标跟踪算法只要在初始帧中准确检测到目标，就能够在后续帧中一直保持跟踪的准确性

20、图像分类是计算机视觉的基础任务之一。假设要对大量的自然风景图片进行分类，包括山脉、森林、海滩等不同类型，同时图片可能存在不同的拍摄角度、光照条件和季节变化。为了能够准确地对这些图片进行分类，以下哪种特征提取方法与分类算法的组合最为有效？（ ）
A. SIFT 特征 + 支持向量机
B. HOG 特征 + 决策树
C. 卷积神经网络自动提取特征 + 深度学习分类器
D. 颜色直方图特征 + 朴素贝叶斯

21、在计算机视觉的图像压缩任务中，假设要在保证一定图像质量的前提下，尽可能减少图像的数据量。以下哪种图像压缩方法可能更有效？（ ）
A. 基于离散余弦变换（DCT）的压缩算法，如 JPEG
B. 无损压缩方法，如 PNG
C. 不进行任何压缩，直接存储原始图像
D. 随机删除图像中的部分像素

22、计算机视觉中的表情识别旨在识别图像或视频中人物的表情。假设要在一个情感分析系统中准确识别表情，以下关于表情识别方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于几何特征的表情识别方法对表情的细微变化不敏感，识别准确率低
B. 基于纹理特征的表情识别方法能够很好地捕捉表情的局部特征，但容易受到光照影响
C. 深度学习中的卷积神经网络在表情识别中能够学习到全局和局部的特征，但对大规模数据集依赖严重
D. 表情识别系统只适用于正面清晰的人脸表情，对于侧脸和遮挡的表情无法识别

23、在计算机视觉的目标跟踪任务中，需要在视频序列中持续跟踪特定的目标。假设我们要跟踪一个在人群中快速移动的人物，以下哪种目标跟踪算法能够更好地处理目标的外观变化和遮挡情况？（ ）
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. 基于深度学习的跟踪算法，如 Siamese 网络
D. 基于均值漂移的跟踪算法

24、计算机视觉中的图像修复是填补图像中的缺失或损坏部分。假设我们有一张老照片，其中部分区域被损坏，需要进行修复。以下哪种图像修复方法能够生成自然、合理的内容，与周围区域融合良好？（ ）
A. 基于纹理合成的修复方法
B. 基于插值和填充的修复方法
C. 基于深度学习的图像修复网络，如 Context Encoder
D. 基于图像分解和重构的修复方法

25、在计算机视觉的实际应用中，模型的实时性是一个重要的考虑因素。以下关于实时性的描述，不正确的是（ ）
A. 对于一些需要实时响应的应用，如自动驾驶和工业检测，模型的处理速度至关重要
B. 模型的复杂度、计算资源和算法效率都会影响实时性
C. 可以通过模型压缩、硬件加速和优化算法等方法来提高模型的实时性
D. 实时性只与模型本身有关，与硬件设备和系统架构无关

26、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

27、在计算机视觉的人物姿态估计任务中，需要确定图像中人物的关节位置和姿态。假设要开发一个用于健身应用的姿态估计系统，以下关于模型训练数据的获取，哪一项是比较困难的？（ ）
A. 从公开的数据集获取大量的人物姿态图像
B. 自己拍摄不同人群在各种健身动作下的图像
C. 利用合成数据生成多样化的人物姿态样本
D. 从社交媒体上收集用户分享的健身照片

28、在计算机视觉的场景理解任务中，需要理解整个图像的语义信息。假设要分析一张城市街道的图像中包含的物体和它们之间的关系，以下关于场景理解方法的描述，正确的是：（ ）
A. 单独对图像中的每个物体进行识别和分类就能实现场景理解
B. 忽略图像中的上下文信息和空间布局对场景理解没有影响
C. 利用深度学习中的语义分割和图模型可以更好地理解场景的结构和语义关系
D. 场景理解只适用于简单的室内场景，对于复杂的户外场景无法处理

29、在计算机视觉的图像特征提取中，假设要提取对光照、旋转和缩放具有不变性的特征。以下关于特征提取方法的描述，正确的是：（ ）
A. SIFT 特征具有良好的不变性但计算复杂度高，实时性差
B. HOG 特征对光照变化适应性强，但对旋转和缩放较敏感
C. LBP 特征能够快速提取，但特征表达能力有限
D. 没有一种特征提取方法能够同时满足对光照、旋转和缩放的不变性要求

30、在计算机视觉的图像分类任务中，假设要处理类别不均衡的数据集，即某些类别的样本数量远远少于其他类别。以下关于处理类别不均衡的方法描述，正确的是：（ ）
A. 直接使用传统的分类算法，类别不均衡不会对结果产生明显影响
B. 过采样少数类别的样本可以增加其数量，但可能导致过拟合
C. 欠采样多数类别的样本能够平衡数据集，但会丢失部分有用信息
D. 类别不均衡问题无法通过数据处理方法解决，只能通过改进分类算法来应对

二、应用题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）通过图像分类算法，对不同风格的室内装修图像进行分类。

2、（本题5分）运用图像识别算法，对不同类型的厨房电器图像进行分类和识别。

3、（本题5分）利用图像分割技术，从超声波图像中分割出结石区域。

4、（本题5分）运用图像分类技术，对不同种类的折扇进行分类。

5、（本题5分）开发一个可以识别不同种类有蹄类动物的计算机视觉应用。

三、简答题（本大题共5个小题共25分)
1、（本题5分）说明计算机视觉在电力设备巡检中的应用。

2、（本题5分）描述计算机视觉在地质图绘制中的应用。

3、（本题5分）描述计算机视觉在海洋军事中的应用。

4、（本题5分）解释计算机视觉在轨道交通中的作用。

5、（本题5分）简述计算机视觉在税务服务中的应用。

四、分析题（本大题共2个小题，共20分)
1、（本题10分）剖析某创意产业园的导视系统和公共空间设计，探讨如何通过设计营造创新和活力的工作氛围。

2、（本题10分）观察某慈善机构的宣传海报设计，分析其如何运用视觉元素激发公众的同情心和参与意愿，达到公益宣传的目的。

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