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…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共2頁湖南司法警官職業(yè)學院《針織服裝設計》2024-2025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25個小題，每小題1分，共25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分割任務中，需要將圖像中的不同物體或區(qū)域準確地劃分出來。假設要對一張包含多個水果的圖像進行精確分割，每個水果的邊界可能不清晰，且存在部分重疊和陰影。以下哪種圖像分割算法在處理這種具有挑戰(zhàn)性的情況時表現更為出色？（）A.基于閾值的分割B.基于區(qū)域的分割C.基于邊緣檢測的分割D.基于深度學習的語義分割2、對于視頻中的異常檢測任務，假設要在一段監(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3、計算機視覺中的目標計數是估計圖像或視頻中目標的數量。假設要在一張人群圖像中準確計數人數，以下關于目標計數方法的描述，正確的是：（）A.基于檢測的計數方法通過檢測每個個體來實現計數，對密集場景效果好B.基于回歸的計數方法直接預測目標數量，計算速度快但精度較低C.深度學習中的注意力機制在目標計數中沒有作用，不能提高計數準確性D.目標計數只需要考慮目標的外觀特征，不需要考慮圖像的上下文信息4、計算機視覺在自動駕駛領域有廣泛的應用。假設一輛自動駕駛汽車需要識別道路上的交通標志，以下關于自動駕駛中的計算機視覺應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.多攝像頭融合可以提供更全面的道路信息，提高交通標志識別的準確性B.深度學習模型可以實時處理攝像頭采集的圖像，快速準確地識別交通標志C.除了交通標志識別，計算機視覺還可以用于車道檢測、行人檢測和障礙物檢測等任務D.自動駕駛中的計算機視覺系統完全不需要其他傳感器（如雷達、激光雷達）的輔助，僅依靠圖像信息就能實現安全可靠的駕駛5、在計算機視覺中，圖像檢索是根據用戶的需求從圖像數據庫中查找相關的圖像。以下關于圖像檢索的說法，錯誤的是（）A.圖像檢索可以基于圖像的內容，如顏色、形狀和紋理等特征B.深度學習方法可以學習到更具語義的圖像表示，提高圖像檢索的準確性C.圖像檢索在電子商務、數字圖書館和圖像搜索引擎等領域有廣泛的應用D.圖像檢索的性能只取決于圖像特征的提取，與數據庫的組織和索引無關6、在計算機視覺的圖像配準任務中，將不同視角或時間拍攝的圖像進行對齊，以下哪種變換模型可能適用于具有較大形變的圖像配準？（）A.剛性變換B.仿射變換C.投影變換D.非線性變換7、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務中，假設要估計一個物體在三維空間中的姿態(tài)，例如估計一個機器人手臂的關節(jié)角度。以下哪種技術或方法可能被用于實現這一目標？（）A.基于立體視覺的方法，通過多個相機的觀測B.利用深度學習模型直接預測姿態(tài)參數C.僅根據物體的外觀形狀進行估計D.隨機猜測物體的姿態(tài)8、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，持續(xù)跟蹤視頻中的特定目標。假設要跟蹤一個在人群中行走的人，以下關于目標跟蹤方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于濾波的方法，如卡爾曼濾波和粒子濾波，可以預測目標的位置和狀態(tài)B.基于深度學習的方法能夠學習目標的外觀特征，提高跟蹤的準確性和魯棒性C.目標跟蹤過程中，目標的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素不會對跟蹤結果產生影響D.結合多種特征和算法的融合跟蹤方法，可以綜合利用不同方法的優(yōu)勢，提高跟蹤性能9、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用可以提高產品質量和生產效率。假設要檢測生產線上的零件是否存在缺陷，以下關于工業(yè)檢測中的計算機視覺應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用機器視覺系統對零件進行實時檢測，快速發(fā)現缺陷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，實現準確的缺陷檢測C.工業(yè)檢測中的計算機視覺系統需要具備高度的準確性和穩(wěn)定性，能夠適應不同的生產環(huán)境D.計算機視覺在工業(yè)檢測中只能檢測外觀缺陷，對于零件的內部結構和性能無法進行評估10、在計算機視覺中，圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質量的技術。以下關于圖像超分辨率重建的敘述，不正確的是（）A.圖像超分辨率重建可以通過插值、基于模型的方法或深度學習方法來實現B.深度學習方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細節(jié)C.圖像超分辨率重建在醫(yī)學圖像、衛(wèi)星圖像和監(jiān)控圖像等領域有重要的應用D.圖像超分辨率重建可以無限制地提高圖像的分辨率，不受原始圖像信息的限制11、在計算機視覺的發(fā)展中，模型的可解釋性是一個重要的研究方向。以下關于模型可解釋性的描述，不準確的是（）A.模型可解釋性旨在理解模型是如何做出決策和生成輸出的B.可解釋性對于建立用戶對模型的信任和確保模型的公正性具有重要意義C.一些可視化技術，如特征圖可視化和類激活映射，可以幫助解釋模型的決策過程D.目前的計算機視覺模型都具有良好的可解釋性，能夠清晰地解釋其決策依據12、計算機視覺在文物保護和修復中具有潛在應用。假設要對一件受損的古代書畫進行數字化修復，以下關于計算機視覺在文物保護中的作用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過圖像增強和去噪技術改善書畫的視覺效果B.利用圖像匹配和拼接技術還原殘缺的部分C.計算機視覺技術能夠完全恢復文物的原始狀態(tài)，使其與未受損時一模一樣D.為文物修復專家提供輔助決策和參考依據13、在計算機視覺的視頻壓縮中，為了在保證視覺質量的同時減少數據量，以下哪種技術可能被廣泛應用？（）A.運動估計和補償B.圖像分割C.特征點檢測D.邊緣檢測14、當利用計算機視覺進行圖像去模糊任務，恢復清晰的圖像，以下哪種先驗知識或約束可能有助于解決這個問題？（）A.自然圖像的梯度稀疏性B.圖像的低頻成分C.圖像的邊緣信息D.以上都是15、計算機視覺中的場景文本識別旨在從圖像中識別出文字信息。假設要在一張街景圖像中識別出店鋪招牌上的文字。以下關于場景文本識別方法的描述，正確的是：（）A.基于光學字符識別（OCR）技術的方法對字體和排版的變化適應性強，識別準確率高B.深度學習中的端到端文本識別模型能夠處理彎曲和變形的文本，但對模糊文本效果不佳C.場景文本識別只需要關注文本的內容，不需要考慮文本的位置和上下文信息D.所有的場景文本識別方法都能夠在復雜的自然場景中準確無誤地識別出各種文字16、計算機視覺中的醫(yī)學圖像分析中，假設要對腫瘤進行檢測和分割。以下關于醫(yī)學圖像分析方法的描述，正確的是：（）A.由于醫(yī)學圖像的特殊性，傳統的計算機視覺方法無法應用于醫(yī)學圖像分析B.深度學習方法在醫(yī)學圖像分析中能夠準確檢測腫瘤，但對小腫瘤容易漏檢C.多模態(tài)醫(yī)學圖像融合可以提供更豐富的信息，但融合算法復雜，效果不穩(wěn)定D.醫(yī)學圖像分析的結果不需要經過醫(yī)生的審核和確認，可以直接用于診斷17、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，假設要跟蹤一個在人群中移動的物體。以下關于跟蹤算法的選擇，哪一項是需要著重考慮的？（）A.算法對目標外觀變化的適應性B.算法的計算復雜度，越低越好C.算法是否能夠處理多個同時移動的目標D.算法在處理靜態(tài)場景時的性能18、計算機視覺中的場景理解是理解圖像或視頻中的場景內容和語義信息。假設要理解一張城市街道的圖像，以下關于場景理解方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對象檢測、語義分割和場景分類等任務來實現場景理解B.結合上下文信息和先驗知識能夠提高場景理解的準確性C.深度學習模型能夠學習場景中的全局特征和關系，實現對場景的深入理解D.場景理解可以在沒有任何先驗知識和上下文信息的情況下，準確地推斷出場景的語義19、計算機視覺中的圖像去霧是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。假設要去除一張有濃霧的風景圖像中的霧氣，以下哪種方法可能需要對大氣散射模型有深入的了解？（）A.基于深度學習的去霧方法B.基于物理模型的去霧方法C.基于圖像增強的去霧方法D.基于濾波的去霧方法20、假設要開發(fā)一個能夠自動識別水果種類和品質的計算機視覺系統，用于水果分揀和質量評估。在獲取水果圖像時，可能會受到光照、角度和遮擋等因素的影響。為了提高識別的準確性和魯棒性，以下哪種圖像預處理技術可能是關鍵？（）A.圖像增強B.圖像去噪C.圖像歸一化D.圖像分割21、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務中，需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設要估計一個機器人手臂的姿態(tài)，以實現精確的控制和操作。以下哪種姿態(tài)估計方法在處理這種機械結構時準確性更高？（）A.基于模型的姿態(tài)估計B.基于深度學習的姿態(tài)估計C.基于視覺慣性里程計的姿態(tài)估計D.基于幾何約束的姿態(tài)估計22、計算機視覺在文物保護和修復中的應用可以幫助記錄和分析文物的狀態(tài)。假設要對一件古老的雕塑進行數字化保存和修復建議。以下關于計算機視覺在文物保護中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過三維掃描技術獲取文物的精確形狀和表面細節(jié)B.能夠對文物的顏色和紋理進行分析，為修復提供參考C.計算機視覺可以完全替代人工的文物修復工作，保證修復的質量和效果D.可以建立文物的數字檔案，方便后續(xù)的研究和展示23、計算機視覺在虛擬現實（VR）和增強現實（AR）中有重要作用。假設要在VR環(huán)境中實現真實感的物體交互，以下哪種技術可能對準確感知物體的位置和姿態(tài)至關重要？（）A.立體視覺B.光場成像C.結構光D.運動捕捉24、在計算機視覺的圖像超分辨率重建中，假設我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像，同時保持圖像的細節(jié)和紋理。以下哪種深度學習架構可能在這方面表現較好？（）A.卷積神經網絡（CNN）B.循環(huán)神經網絡（RNN）C.生成對抗網絡（GAN）D.自動編碼器（Autoencoder）25、在計算機視覺中，圖像增強技術用于改善圖像的質量。以下關于圖像增強的描述，不正確的是（）A.圖像增強可以包括對比度增強、銳化、去噪等操作B.圖像增強的目的是使圖像更適合人類視覺觀察或后續(xù)的處理任務C.過度的圖像增強可能會導致圖像失真或引入噪聲D.圖像增強只對低質量的圖像有效果，對于高質量的圖像沒有必要進行增強二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述圖像壓縮的基本原理。2、（本題5分）說明計算機視覺在指紋識別中的方法。3、（本題5分）解釋計算機視覺在標準化服務中的應用。4、（本題5分）簡述圖像的色彩空間及其轉換的目的。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析某博物館的展品說明牌設計，探討如何通過簡潔明了的文字和恰當的圖形輔助，幫助觀眾更好地理解展品的歷史和文化價值。2、（本題5分）以一個藝術展覽的互動裝置設計為例，分析其如何運用視覺和科技元素吸引觀眾參與和提升展覽體驗。3、（本題5分）剖析某體育賽事的獎牌設計，討論其如何通過視覺元素體現賽事的價值和榮譽。4、（本題5分）某兒童樂園