遂宁职业学院《展示空间与设计》2024-2025学年第一学期期末试卷.doc

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遂宁职业学院《展示空间与设计》2024-2025学年第一学期期末试卷
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、计算机视觉中，以下哪种技术常用于图像的超分辨率重建的损失函数？（ ）
A. L1 损失 B. L2 损失 C. 感知损失 D. 以上都是

2、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

3、计算机视觉中的图像风格迁移是一项有趣的任务。假设要将一幅油画的风格应用到一张照片上，以下关于模型训练的要点，哪一项是不正确的？（ ）
A. 学习油画和照片的特征表示，找到风格和内容的分离方式
B. 只关注风格的迁移，不考虑照片原始内容的保留
C. 采用对抗训练，使生成的图像在风格和内容上达到平衡
D. 调整模型参数，控制风格迁移的强度和效果

4、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

5、在计算机视觉中，特征提取是非常关键的一步。假设我们要对一组风景图像进行特征提取，以便后续的图像检索和分类任务。以下哪种特征提取方法能够捕捉到图像的全局和局部特征，并且对图像的旋转、缩放等变换具有较好的不变性？（ ）
A. 尺度不变特征变换（SIFT）
B. 方向梯度直方图（HOG）
C. 局部二值模式（LBP）
D. 卷积神经网络自动学习的特征

6、在计算机视觉的目标跟踪任务中，假设要跟踪一个在人群中移动的物体。以下关于跟踪算法的选择，哪一项是需要着重考虑的？（ ）
A. 算法对目标外观变化的适应性
B. 算法的计算复杂度，越低越好
C. 算法是否能够处理多个同时移动的目标
D. 算法在处理静态场景时的性能

7、计算机视觉中的图像去噪旨在去除图像中的噪声，恢复清晰的图像。假设要处理一张受到严重噪声污染的天文图像，以下关于去噪算法的选择，哪一项是需要谨慎考虑的？（ ）
A. 选择基于滤波的去噪算法，如中值滤波
B. 采用基于深度学习的去噪算法，如自编码器
C. 只考虑去噪效果，不关心图像细节的保留
D. 根据噪声的类型和强度选择合适的去噪算法

8、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高产品质量和生产效率。假设一个工厂需要检测生产线上的零件是否存在缺陷。以下关于工业检测中的计算机视觉的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 能够快速准确地检测出零件的表面缺陷、尺寸偏差等问题
B. 可以通过机器视觉系统对零件进行自动分类和筛选
C. 工业检测中的计算机视觉系统需要高度的稳定性和可靠性，对环境变化不敏感
D. 计算机视觉在工业检测中的应用已经非常成熟，不需要人工干预和校验

9、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

10、假设要开发一个能够自动识别水果种类和品质的计算机视觉系统，用于水果分拣和质量评估。在获取水果图像时，可能会受到光照、角度和遮挡等因素的影响。为了提高识别的准确性和鲁棒性，以下哪种图像预处理技术可能是关键？（ ）
A. 图像增强 B. 图像去噪 C. 图像归一化 D. 图像分割

11、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

12在计算机视觉中，目标检测是一项重要任务。假设要在一张包含众多物体的复杂图像中准确检测出不同类型的车辆，例如轿车、卡车和摩托车。图像中的车辆可能具有不同的颜色、大小和姿态，而且背景也较为复杂。为了实现高精度的车辆检测，以下哪种方法通常被认为是最有效的？（ ）
A. 基于传统图像处理技术，如边缘检测和形态学操作
B. 使用基于深度学习的目标检测算法，如 Faster R-CNN
C. 采用简单的模板匹配方法，根据预先定义的车辆模板进行匹配
D. 对图像进行全局特征提取，然后基于这些特征进行分类

13、对于视频中的异常检测任务，假设要在一段监控视频中检测出异常事件，如闯入、打斗等。以下哪种方法可能更有助于准确检测异常？（ ）
A. 建立正常行为模型，对比检测异常
B. 只关注视频中的显著运动区域
C. 随机判断视频中的帧是否异常
D. 不进行异常检测，直接忽略异常事件

14、计算机视觉中的光流估计是计算图像中像素的运动信息。以下关于光流估计的叙述，不正确的是（ ）
A. 光流估计可以用于视频中的运动分析、目标跟踪和动作识别等任务
B. 基于深度学习的光流估计方法在精度和速度上都有了很大的提升
C. 光流估计只对匀速运动的物体有效，对于复杂的非匀速运动估计不准确
D. 光流估计的结果可以为后续的计算机视觉任务提供重要的运动线索

15、在计算机视觉的图像去雾任务中，假设要去除一张有雾图像中的雾气，恢复清晰的场景。以下关于图像去雾方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于物理模型的去雾方法需要准确估计雾的浓度和传播参数，否则效果不佳
B. 基于深度学习的去雾方法能够自动学习雾的特征，但对浓雾的处理能力有限
C. 图像去雾后，颜色和对比度会发生严重失真，影响视觉效果
D. 所有的图像去雾方法都能够在各种复杂的雾天条件下取得理想的效果

16、在计算机视觉中，图像分类是一项基础任务。假设我们有一组包含各种动物的图像数据集，需要训练一个模型来准确区分不同的动物类别。在选择图像分类模型时，以下哪种模型架构通常在处理大规模图像数据集时表现出色？（ ）
A. 传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）
B. 浅层的卷积神经网络（CNN）
C. 深度卷积神经网络，如 ResNet
D. 循环神经网络（RNN）

17、计算机视觉中的图像增强旨在改善图像的质量和视觉效果。假设一张低对比度、有噪声的医学图像需要进行增强处理，以突出病变区域并减少噪声的影响。以下哪种图像增强技术最为适合？（ ）
A. 直方图均衡化
B. 中值滤波
C. 高斯滤波
D. 锐化滤波

18、计算机视觉在文物保护和修复中的应用逐渐增多。假设要对一幅古老的绘画进行数字化修复和增强，以下关于颜色恢复的挑战，哪一项是最为显著的？（ ）
A 由于年代久远，原画作的颜色信息缺失严重
B. 不同区域的颜色褪色程度不一致，难以统一恢复
C. 缺乏对原画作创作时所用颜料的了解，难以准确还原颜色
D. 修复过程中可能引入新的颜色偏差，影响修复效果

19、在计算机视觉的三维重建任务中，我们需要从多幅二维图像中恢复物体的三维结构。假设我们只有少量的、视角有限的图像，以下哪种重建方法可能面临较大挑战？（ ）
A. 基于立体视觉的重建方法
B. 基于运动恢复结构（Structure from Motion）的方法
C. 利用激光扫描数据进行重建
D. 基于模型拟合的重建方法

20、在计算机视觉的图像生成任务中，假设要生成具有真实感的自然图像。以下关于图像生成方法的描述，正确的是：（ ）
A. 生成对抗网络（GAN）能够生成逼真的图像，但训练过程不稳定，容易模式崩溃
B. 变分自编码器（VAE）生成的图像多样性好，但真实感不如 GAN 生成的图像
C. 自回归模型在图像生成中效率高，能够快速生成高质量的图像
D. 所有的图像生成方法都能够生成与真实世界完全一致的图像

二、简答题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）描述计算机视觉在地质灾害监测中的应用。

2、（本题5分）简述图像的亮度调整方法。

3、（本题5分）计算机视觉中如何进行商品质量检测？

4、（本题5分）说明计算机视觉在温室环境监测中的作用。

5、（本题5分）解释计算机视觉在环境保护中的用途。

三、分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）分析某旅游景区的官方网站设计，探讨其景点介绍、门票预订功能、旅游攻略分享如何方便游客规划行程。

2、（本题5分）一家咖啡店的外卖杯设计简约有格调，品牌标识突出。请研究此设计如何在配送过程中保持品牌形象，如何增加品牌的曝光度，以及在外卖市场竞争中的优势。

3、（本题5分）某食品品牌的社交媒体广告设计有趣生动，吸引用户互动。请分析广告设计在推广产品、增加品牌曝光度、提高用户参与度方面的手法和效果，以及如何根据不同社交媒体平台的特点进行优化。

4、（本题5分）以一个家居品牌的家居饰品包装设计为例，分析其如何运用视觉元素展示饰品的特色和提升品牌形象。

5、（本题5分）研究某品牌的产品手册设计，分析其如何通过图片、文字和图表，详细介绍产品的特点和优势，帮助消费者做出购买决策。

四、应用题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）使用特征提取算法，从大量的图像中筛选出相似的图像。

2、（本题10分）开发一个可以识别不同种类犬科动物的计算机视觉应用。

3、（本题10分）开发一个能够识别不同种类贝类的程序。

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