學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁新余學院

《品牌形象設(shè)計》2021-2022學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在計算機視覺的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從海量的圖像庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像特征表示的選擇，哪一項是需要重點考慮的？（）A.選擇具有高維度的特征向量，包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區(qū)分性的特征表示，提高檢索效率C.忽略特征的維度和區(qū)分性，隨機選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征，忽略形狀和紋理等特征2、在進行圖像增強時，我們常常需要在保持圖像細節(jié)的同時改善圖像質(zhì)量。假設(shè)一張低光照條件下拍攝的圖像存在大量噪聲，以下哪種圖像增強方法可能不太適合處理這種情況？（）A.直方圖均衡化B.基于小波變換的去噪方法C.中值濾波D.高斯濾波3、對于視頻中的目標跟蹤任務(wù)，假設(shè)目標在視頻中經(jīng)歷了快速的外觀變化和嚴重的遮擋。以下哪種策略有助于保持跟蹤的準確性和穩(wěn)定性？（）A.結(jié)合目標的運動模型和外觀模型進行預(yù)測B.僅依賴目標的初始外觀特征進行跟蹤C.當出現(xiàn)遮擋時，停止跟蹤并等待目標重新出現(xiàn)D.隨機調(diào)整跟蹤算法的參數(shù)4、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設(shè)要檢測生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷，以下關(guān)于工業(yè)檢測中的計算機視覺應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用機器視覺系統(tǒng)對零件進行實時檢測，快速發(fā)現(xiàn)缺陷B.深度學習模型能夠自動學習正常零件和缺陷零件的特征差異，實現(xiàn)準確的缺陷檢測C.工業(yè)檢測中的計算機視覺系統(tǒng)需要具備高度的準確性和穩(wěn)定性，能夠適應(yīng)不同的生產(chǎn)環(huán)境D.計算機視覺在工業(yè)檢測中只能檢測外觀缺陷，對于零件的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和性能無法進行評估5、計算機視覺中的顯著性檢測旨在找出圖像中引人注目的區(qū)域。假設(shè)要在一張復(fù)雜的自然風景圖像中檢測顯著性區(qū)域，以下關(guān)于顯著性檢測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于對比度的方法通過計算圖像區(qū)域與周圍區(qū)域的差異來確定顯著性B.基于頻域分析的方法可以從圖像的頻譜中提取顯著性信息C.深度學習方法能夠?qū)W習圖像的全局和局部特征，實現(xiàn)更準確的顯著性檢測D.顯著性檢測的結(jié)果總是與人類的視覺注意力機制完全一致，沒有偏差6、計算機視覺中的行人重識別任務(wù)是在不同攝像頭中識別出特定的行人。假設(shè)要在一個大型火車站中尋找一個走失的兒童。以下關(guān)于行人重識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以利用行人的服裝顏色、款式和攜帶物品等特征進行重識別B.深度學習中的度量學習方法可以學習行人的特征表示，提高重識別的準確率C.行人重識別不受行人姿態(tài)變化和攝像頭視角差異的影響D.可以通過構(gòu)建大規(guī)模的行人數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，提升模型的泛化能力7、計算機視覺中的圖像語義分割需要為圖像中的每個像素分配類別標簽。假設(shè)要對一張城市街景圖像進行語義分割，包括道路、建筑物、車輛和行人等。以下哪種圖像語義分割方法在處理這種復(fù)雜場景時能夠提供更精細的分割結(jié)果？（）A.全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）B.U-NetC.SegNetD.DeepLab8、對于視頻中的異常檢測任務(wù)，假設(shè)要在一段監(jiān)控視頻中檢測出異常事件，如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準確檢測異常？（）A.建立正常行為模型，對比檢測異常B.只關(guān)注視頻中的顯著運動區(qū)域C.隨機判斷視頻中的幀是否異常D.不進行異常檢測，直接忽略異常事件9、在計算機視覺的醫(yī)學影像分析中，例如對腫瘤的檢測和分割，需要高精度和可靠性。假設(shè)我們有一組磁共振成像（MRI）數(shù)據(jù)，以下哪種技術(shù)能夠有效地輔助醫(yī)生進行準確的診斷和治療規(guī)劃？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學習的分割網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)C.基于聚類和分類的方法D.基于形態(tài)學操作和閾值分割的方法10、計算機視覺中的目標重識別任務(wù)旨在在不同的攝像頭視角中識別出同一目標。假設(shè)要在一個大型商場的多個攝像頭中尋找一個特定的人物。以下關(guān)于目標重識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過提取目標的特征，如顏色、形狀和紋理，來進行重識別B.深度學習中的特征學習方法能夠提高目標重識別的準確率C.目標重識別不受攝像頭視角、光照和人物姿態(tài)變化的影響D.可以通過建立目標的特征庫，快速在多個攝像頭中進行匹配和搜索11、計算機視覺中的紋理分析用于描述圖像中重復(fù)出現(xiàn)的模式和結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對一塊布料的紋理進行分析，以判斷其材質(zhì)和質(zhì)量，同時布料可能存在褶皺和變形。以下哪種紋理分析方法在處理這種復(fù)雜情況時更為準確？（）A.統(tǒng)計紋理分析B.結(jié)構(gòu)紋理分析C.基于模型的紋理分析D.基于深度學習的紋理分析12、在計算機視覺的醫(yī)學圖像分析中，輔助醫(yī)生進行疾病診斷。假設(shè)要通過分析CT圖像檢測腫瘤的位置和大小，以下關(guān)于醫(yī)學圖像計算機視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.計算機視覺算法可以完全替代醫(yī)生的診斷，不需要醫(yī)生的進一步判斷B.不同患者的個體差異和掃描參數(shù)的變化對腫瘤檢測結(jié)果沒有影響C.結(jié)合醫(yī)生的先驗知識和計算機視覺技術(shù)能夠提高腫瘤檢測的準確性和可靠性D.醫(yī)學圖像中的噪聲和偽影對計算機視覺算法的性能沒有影響13、在圖像配準任務(wù)中，需要將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設(shè)我們要將一張衛(wèi)星圖像與一張航拍圖像進行配準，以下哪個因素對于配準的準確性影響最大？（）A.圖像的分辨率差異B.圖像的旋轉(zhuǎn)和平移C.圖像的光照條件D.圖像中的噪聲14、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務(wù)中，需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設(shè)我們要估計一個機器人手臂的姿態(tài)，以下哪種技術(shù)通常被用于獲取準確的姿態(tài)信息？（）A.基于視覺標記的姿態(tài)估計B.基于深度學習的姿態(tài)估計C.基于幾何約束的姿態(tài)估計D.基于慣性測量單元（IMU）的姿態(tài)估計15、計算機視覺在自動駕駛領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，需要識別各種交通標志、車輛和行人。以下關(guān)于自動駕駛中計算機視覺的描述，哪一項是不正確的？（）A.計算機視覺可以通過攝像頭實時獲取道路信息，為車輛的決策和控制提供依據(jù)B.它能夠準確識別不同光照和天氣條件下的交通對象，不受任何干擾C.深度學習算法在自動駕駛的計算機視覺中被廣泛應(yīng)用，用于目標檢測和語義分割D.計算機視覺需要與其他傳感器（如雷達、激光雷達）的數(shù)據(jù)融合，以提高感知的可靠性二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋計算機視覺中圖像超分辨率重建的方法。2、（本題5分）說明計算機視覺中模型評估指標的選擇和意義。3、（本題5分）簡述圖像的色調(diào)調(diào)整方法。4、（本題5分）說明計算機視覺在海洋資源開發(fā)中的應(yīng)用。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用計算機視覺技術(shù)，對橋梁結(jié)構(gòu)的安全性進行檢測和評估。2、（本題5分）基于計算機視覺的智能工廠生產(chǎn)流程監(jiān)控系統(tǒng)，及時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)異常。3、（本題5分）使用目標檢測技術(shù)，從海洋生態(tài)監(jiān)測圖像中檢測出瀕危物種。4、（本題5分）利用圖像識別算法，對超市貨架上的商品進行庫存管理和盤點。5、（本題5分）對舞蹈教學視頻中的動作規(guī)范進行自動評估和糾正。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）研究一款具有節(jié)日氛圍的賀卡設(shè)計，剖析其如何通過色彩搭配、圖案設(shè)計、祝福語表達等傳遞節(jié)日的歡樂和溫馨。2、（本題