裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁常州工程職業(yè)技術學院《Photoshop海報設計》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、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、計算機視覺在農(nóng)業(yè)中的應用可以幫助監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況。假設要通過圖像分析判斷農(nóng)作物的病蟲害程度，以下關于農(nóng)業(yè)計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠農(nóng)作物的顏色特征就能準確判斷病蟲害的程度B.不同農(nóng)作物品種和生長階段對病蟲害判斷的影響不大C.結合圖像的紋理、形狀和顏色等多特征，可以更準確地評估農(nóng)作物的健康狀況D.農(nóng)業(yè)環(huán)境的復雜性對計算機視覺的應用沒有挑戰(zhàn)2、計算機視覺中的車牌識別是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分。假設要在一個高速公路收費站實現(xiàn)準確的車牌識別，以下關于車牌識別方法的描述，正確的是：（）A.基于邊緣檢測和字符分割的方法對車牌的變形和污漬具有很強的適應性B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠直接從車牌圖像中識別出字符，但對車牌的傾斜和光照不均敏感C.車牌識別系統(tǒng)只需要在白天光照良好的條件下工作，夜間和惡劣天氣下無法正常運行D.車牌識別的準確率只取決于車牌圖像的清晰度，與車牌的顏色和字體無關3、計算機視覺在安防監(jiān)控領域有廣泛應用。假設要通過監(jiān)控攝像頭實時檢測人群中的異常行為，以下關于實時性和準確性的平衡，哪一項是最為關鍵的？（）A.優(yōu)先保證實時性，即使準確性略有降低B.優(yōu)先保證準確性，允許一定的延遲C.不考慮實時性和準確性，只要能檢測出異常行為即可D.完全無法平衡實時性和準確性，只能根據(jù)具體情況選擇其一4、在計算機視覺的視頻目標跟蹤中，假設目標在視頻中被短暫遮擋。以下關于處理遮擋情況的方法，哪一項是不太有效的？（）A.利用目標在遮擋前的運動軌跡預測其位置B.完全放棄對被遮擋目標的跟蹤，等待其重新出現(xiàn)C.結合目標的外觀特征和運動信息進行跟蹤D.借助周圍背景和其他相關物體的信息輔助跟蹤5、在計算機視覺的圖像去噪任務中，假設要去除一張受到嚴重噪聲污染的圖像中的噪聲。以下關于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.中值濾波能夠有效地去除椒鹽噪聲，但會使圖像變得模糊B.均值濾波在去除噪聲的同時能夠很好地保留圖像的細節(jié)信息C.小波變換去噪方法計算復雜度高，不適合處理大規(guī)模圖像D.所有的圖像去噪方法都能夠完全恢復出原始的無噪圖像6、當利用計算機視覺進行圖像語義分割任務，例如將圖像中的不同物體分割出來，以下哪種深度學習架構可能在分割精度和效率方面表現(xiàn)較好？（）A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是7、計算機視覺中的表情識別旨在判斷圖像或視頻中人物的表情。假設要開發(fā)一個用于在線教育的表情識別系統(tǒng)，以下關于表情特征的提取，哪一項是需要重點關注的？（）A.提取面部肌肉的細微運動作為特征B.僅考慮眼睛和嘴巴的形狀變化C.忽略面部的整體輪廓，只關注局部特征D.不進行任何特征提取，直接使用原始圖像進行分類8、在計算機視覺中，圖像分類是一項重要任務。假設我們要對大量的動物圖片進行分類，將其分為貓、狗、鳥等類別。以下關于圖像分類方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于深度學習的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在圖像分類任務中表現(xiàn)出色，能夠自動學習圖像的特征B.傳統(tǒng)的機器學習方法如支持向量機（SVM）在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時，性能通常不如深度學習方法C.圖像分類只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征，高層語義信息對分類結果影響不大D.為了提高分類準確率，可以使用數(shù)據(jù)增強技術，如旋轉、翻轉、裁剪等操作來擴充數(shù)據(jù)集9、在計算機視覺的三維重建任務中，例如從多視角圖像恢復物體的三維形狀，需要解決相機位姿估計、特征匹配等問題。以下哪種方法在相機位姿估計方面可能具有更高的精度？（）A.基于直接線性變換的方法B.基于BundleAdjustment的方法C.基于特征點的方法D.基于深度學習的方法10、在一個基于計算機視覺的無人駕駛系統(tǒng)中，需要對道路場景進行理解和預測，例如判斷前方是否有行人橫穿馬路。為了實現(xiàn)準確的場景理解和預測，以下哪種技術可能是關鍵？（）A.語義分割B.實例分割C.場景圖生成D.以上都是11、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。假設要在一張復雜的自然風景圖像中檢測顯著性區(qū)域，以下關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.深度學習方法能夠學習圖像的全局和局部特征，實現(xiàn)更準確的顯著性檢測D.顯著性檢測的結果總是與人類的視覺注意力機制完全一致，沒有偏差12、假設要構建一個能夠對服裝進行款式和顏色識別的計算機視覺系統(tǒng)，用于時尚推薦和庫存管理。在處理服裝圖像時，由于服裝的款式和顏色變化多樣，以下哪種特征表示方法可能更適合？（）A.手工設計的特征B.基于深度學習的自動特征C.顏色直方圖D.以上都是13、在計算機視覺的自動駕駛應用中，車輛需要準確識別道路標志、交通信號燈和其他車輛的狀態(tài)。對于實時性和準確性要求極高的場景，以下哪種傳感器融合技術能夠為車輛提供更全面和可靠的環(huán)境感知？（）A.攝像頭與激光雷達的融合B.毫米波雷達與超聲波傳感器的融合C.多種攝像頭的融合D.以上都是14、在計算機視覺的圖像修復任務中，假設圖像中有大面積的損壞或缺失區(qū)域，以下哪種方法可能更依賴于對圖像全局結構的理解？（）A.基于紋理合成的方法B.基于擴散的方法C.基于深度學習的方法D.基于樣例的方法15、在計算機視覺的圖像去噪任務中，去除圖像中的噪聲。假設要對一張受到嚴重噪聲污染的圖像進行去噪處理，以下關于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.均值濾波方法能夠在去除噪聲的同時很好地保留圖像的細節(jié)B.中值濾波對椒鹽噪聲的去除效果不佳C.基于深度學習的圖像去噪方法可以自適應地學習噪聲模式和圖像特征D.圖像去噪不會引入任何新的失真或模糊二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述計算機視覺中目標跟蹤的方法和挑戰(zhàn)。2、（本題5分）解釋計算機視覺在造紙業(yè)中的質量控制。3、（本題5分）計算機視覺中如何檢測圖像中的直線和圓？4、（本題5分）描述計算機視覺在礦產(chǎn)資源勘探中的應用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用圖像分割技術，從衛(wèi)星云圖中分割出云層。2、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同種類龜類的計算機視覺系統(tǒng)。3、（本題5分）基于深度學習，實現(xiàn)對舉重比賽中運動員動作的標準性檢測。4、（本題5分）設計一個程序，通過計算機視覺識別不同品牌的電腦。5、（本題5分）對地質勘探圖像中的礦物質分布進行分析和提取。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）剖析某高端定制服裝品牌的品牌宣傳冊和店面陳列設計，探討如何通過精致的視覺呈現(xiàn)突出品牌的高端定位和個性化服務。2、（本題10分）分析某游戲的游戲