自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共2頁滁州職業(yè)技術學院《廣告美術基礎》2024-2025學年第一學期期末試卷院(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30個小題，每小題1分，共30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、計算機視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率和細節(jié)。假設要將一張低分辨率的老照片重建為高分辨率的清晰圖像，同時要保持圖像的自然度和真實性。以下哪種圖像超分辨率重建方法最為適合？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學習的方法D.基于學習字典的方法2、在計算機視覺中，人臉檢測和識別是重要的應用方向。以下關于人臉檢測和識別的說法，不正確的是（）A.人臉檢測旨在確定圖像或視頻中是否存在人臉，并定位人臉的位置B.人臉識別是在檢測到人臉的基礎上，對人臉的身份進行識別和驗證C.深度學習方法在人臉檢測和識別中取得了巨大的成功，但仍然存在一些挑戰(zhàn)，如光照變化和姿態(tài)變化D.人臉檢測和識別技術已經(jīng)非常成熟，不存在任何錯誤率和安全隱患3、在計算機視覺的無人駕駛領域，環(huán)境感知是關鍵環(huán)節(jié)。假設要讓無人駕駛汽車準確感知周圍的道路狀況、車輛和行人，同時要應對惡劣天氣和復雜交通場景。以下哪種環(huán)境感知技術在這種高要求的應用中發(fā)揮著重要作用？（）A.激光雷達感知B.攝像頭視覺感知C.毫米波雷達感知D.以上技術融合感知4、圖像檢索是計算機視覺的一個重要應用。假設我們要在一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對提高檢索效率有幫助？（）A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度學習的特征表示D.基于顏色直方圖的特征表示5、計算機視覺在無人駕駛飛行器（UAV）中的應用可以實現(xiàn)自主導航和環(huán)境感知。假設一個UAV需要在復雜的環(huán)境中飛行并避開障礙物。以下關于計算機視覺在UAV中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過視覺傳感器獲取周圍環(huán)境的信息，包括地形、建筑物和其他障礙物B.能夠?qū)崟r分析圖像，計算與障礙物的距離和相對速度，為飛行決策提供依據(jù)C.計算機視覺在UAV中的應用完全不需要與其他傳感器（如慣性測量單元）的數(shù)據(jù)融合D.可以利用深度學習算法進行端到端的飛行控制，實現(xiàn)自主飛行6、計算機視覺在安防監(jiān)控領域有著廣泛的應用。假設一個商場需要通過監(jiān)控攝像頭進行人員異常行為檢測。以下關于安防監(jiān)控中的計算機視覺的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以實時監(jiān)測人群的流動情況，發(fā)現(xiàn)擁堵和異常聚集B.能夠識別人員的打斗、摔倒等異常行為，并及時發(fā)出警報C.計算機視覺系統(tǒng)能夠完全取代人工監(jiān)控，不需要人類保安的參與D.可以與其他安防設備（如門禁系統(tǒng)）聯(lián)動，提高安防水平7、計算機視覺中的圖像配準任務是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設要將兩張拍攝角度不同的城市風景照片進行配準。以下關于圖像配準方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于特征點匹配的方法，找到兩張圖像中的對應點，然后計算變換矩陣B.基于灰度信息的配準方法通過比較圖像的像素值來實現(xiàn)配準C.深度學習中的自監(jiān)督學習方法可以用于圖像配準，自動學習圖像之間的對應關系D.圖像配準總是能夠達到像素級別的精確對齊，不存在任何誤差8、計算機視覺中的圖像增強旨在改善圖像的質(zhì)量和視覺效果。假設一張低對比度、有噪聲的醫(yī)學圖像需要進行增強處理，以突出病變區(qū)域并減少噪聲的影響。以下哪種圖像增強技術最為適合？（）A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.銳化濾波9、計算機視覺在安防監(jiān)控領域有重要應用。假設要通過攝像頭監(jiān)控一個公共場所，以下關于計算機視覺在安防監(jiān)控中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以實時檢測異常行為，如人群聚集、奔跑等B.能夠?qū)θ藛T進行身份識別和認證C.計算機視覺系統(tǒng)可以獨立完成所有的安防監(jiān)控任務，不需要人工干預D.與其他安防設備和系統(tǒng)集成，提高整體的安全性和防范能力10、計算機視覺中的圖像修復旨在恢復圖像中缺失或損壞的部分。假設一張珍貴的老照片有部分區(qū)域損壞，需要進行修復以還原其完整的內(nèi)容。以下哪種圖像修復方法在處理這種情況時能夠生成更自然和逼真的結(jié)果？（）A.基于擴散的圖像修復B.基于紋理合成的圖像修復C.基于深度學習的圖像修復D.基于樣例的圖像修復11、人臉識別是計算機視覺的一個重要應用。假設一個公司使用人臉識別系統(tǒng)進行員工考勤。以下關于人臉識別技術的描述，哪一項是錯誤的？（）A.它可以通過提取面部特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的形狀和位置，來進行身份識別B.能夠適應不同的表情、姿態(tài)和光照變化，保持較高的識別準確率C.人臉識別系統(tǒng)的安全性極高，不存在被欺騙或誤識別的可能性D.深度學習模型在人臉識別中表現(xiàn)出色，大大提高了識別性能12、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設要對一個快速運動的物體進行光流估計，同時場景中存在光照變化和噪聲干擾。在這種情況下，以下哪種光流計算方法能夠提供更準確和穩(wěn)定的結(jié)果？（）A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法13、在計算機視覺的場景理解任務中，假設要理解一個室內(nèi)場景的布局和物體關系。以下關于利用深度學習模型的方法，哪一項是不太恰當?shù)?？（）A.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）提取圖像特征B.運用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）處理場景的序列信息C.直接使用未經(jīng)訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡，期望其自動學習場景理解D.結(jié)合CNN和RNN，構(gòu)建端到端的場景理解模型14、計算機視覺中的行人重識別是在不同攝像頭拍攝的圖像或視頻中識別出特定的行人。以下關于行人重識別的敘述，不正確的是（）A.行人重識別需要提取具有判別性的行人特征，克服視角、光照和姿態(tài)的變化B.深度學習方法在行人重識別任務中取得了顯著的性能提升C.行人重識別在智能安防、視頻監(jiān)控和人員追蹤等領域有重要的應用D.行人重識別技術已經(jīng)能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上達到100%的準確率15、在計算機視覺的圖像配準任務中，假設要將兩張拍攝角度和時間不同的同一物體的圖像進行精確對齊。這兩張圖像可能存在縮放、旋轉(zhuǎn)和平移等差異。以下哪種配準方法可能更適合處理這種情況？（）A.基于特征點匹配的方法，如SIFT特征B.直接將兩張圖像疊加，不進行任何配準操作C.基于圖像灰度值的配準方法，計算灰度差異D.隨機選擇圖像中的點進行匹配16、對于圖像的超分辨率重建任務，假設要將一張低分辨率的圖像恢復為高分辨率圖像，同時保留圖像的細節(jié)和清晰度。這張低分辨率圖像可能存在模糊和失真。以下哪種方法在處理這種情況時可能表現(xiàn)更好？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值和雙三次插值B.基于深度學習的超分辨率重建模型，如SRCNNC.對低分辨率圖像進行簡單的銳化處理D.不進行任何處理，直接使用低分辨率圖像17、在計算機視覺的圖像修復任務中，假設要填補圖像中缺失或損壞的部分。以下哪種方法可能更有效地恢復圖像的完整性和真實性？（）A.基于擴散的修復方法B.基于深度學習的圖像修復模型，如ContextEncoderC.用固定的圖案或顏色填充缺失部分D.不進行修復，保留圖像的缺失部分18、在計算機視覺的圖像質(zhì)量評估任務中，假設要評估一張經(jīng)過處理后的圖像的質(zhì)量。以下關于圖像質(zhì)量評估方法的描述，正確的是：（）A.主觀評估方法通過人的觀察和判斷來評價圖像質(zhì)量，結(jié)果準確可靠B.客觀評估方法中的全參考方法需要原始未失真圖像作為參考，計算復雜度低C.無參考圖像質(zhì)量評估方法能夠在沒有原始圖像的情況下準確評估圖像質(zhì)量D.所有的圖像質(zhì)量評估方法都能夠完全反映人對圖像質(zhì)量的主觀感受19、在計算機視覺的圖像檢索任務中，假設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20、圖像壓縮是為了減少圖像的數(shù)據(jù)量，同時保持可接受的視覺質(zhì)量。假設我們需要在網(wǎng)絡上傳輸大量的圖像，以下哪種圖像壓縮標準能夠在保證較高壓縮比的同時，提供較好的圖像質(zhì)量？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP21、在計算機視覺的圖像分割任務中，假設要對細胞圖像進行精細分割。以下關于模型選擇的考慮因素，哪一項是不準確的？（）A.模型對細胞邊界的捕捉能力B.模型在小樣本數(shù)據(jù)上的泛化能力C.模型的訓練時間和計算資源需求D.模型的知名度和在學術圈的引用次數(shù)22、計算機視覺中的紋理分析用于描述圖像中重復出現(xiàn)的模式和結(jié)構(gòu)。假設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23、在計算機視覺的圖像去噪任務中，去除圖像中的噪聲。假設要處理一張被噪聲嚴重污染的天文圖像，以下關于圖像去噪方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.均值濾波和中值濾波等傳統(tǒng)方法可以在一定程度上去除噪聲，但可能會模糊圖像細節(jié)B.基于小波變換的方法能夠在去除噪聲的同時較好地保留圖像的邊緣和細節(jié)C.深度學習方法通過學習噪聲和干凈圖像之間的映射關系，實現(xiàn)有效的去噪D.圖像去噪可以完全恢復被噪聲破壞的原始圖像信息，沒有任何損失24、在計算機視覺的人臉識別任務中，假設要實現(xiàn)一個能夠在不同光照和表情下準確識別的系統(tǒng)。以下關于數(shù)據(jù)預處理的步驟，哪一項是最重要的？（）A.對人臉圖像進行歸一化處理，統(tǒng)一大小和亮度B.對圖像進行銳化處理，增強面部特征C.給圖像添加藝術效果，提高美觀度D.隨機裁剪圖像，增加數(shù)據(jù)多樣性25、計算機視覺中的視頻目標跟蹤中，假設目標在跟蹤過程中發(fā)生了嚴重的形變。以下關于處理目標形變的方法描述，正確的是：（）A.基于模板匹配的跟蹤方法能夠自適應地處理目標形變，保持跟蹤的準確性B.特征點跟蹤方法對目標形變不敏感，在這種情況下仍然能夠可靠跟蹤C.深度學習中的孿生網(wǎng)絡在目標形變時容易丟失目標，無法繼續(xù)跟蹤D.結(jié)合多種特征和模型更新策略可以提高對目標形變的跟蹤魯棒性26、計算機視覺中的手勢識別用于理解人的手勢動作。假設要在一個智能交互系統(tǒng)中實現(xiàn)實時準確的手勢識別，以下關于手勢識別方法的描述，正確的是：（）A.基于傳感器的手勢識別方法能夠精確獲取手勢的運動信息，但佩戴傳感器不方便B.基于視覺的手勢識別方法不受環(huán)境光照和背景的影響，識別穩(wěn)定性高C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在手勢識別中無法處理復雜的手勢變化和遮擋D.手勢識別系統(tǒng)只要能夠識別常見的幾種手勢，就能夠滿足大多數(shù)應用需求27、計算機視覺中的行人檢測是智能監(jiān)控系統(tǒng)中的重要任務。假設要在一個擁擠的公共場所中準確檢測出行人，同時要排除其他類似物體的干擾。以下哪種行人檢測方法在這種復雜環(huán)境下具有更高的檢測率和較低的誤檢率？（）A.基于HOG特征的行人檢測B.基于深度學習的行人檢測C.基于運動信息的行人檢測D.基于形狀模板的行人檢測28、在計算機視覺的三維重建任務中，需要從多視角的圖像中恢復物體的三維形狀。假設我們有一組從不同角度拍攝的建筑物圖像，以下哪種方法常用于從這些圖像中重建建筑物的三維模型？（）A.立體匹配方法B.結(jié)構(gòu)光方法C.運動恢復結(jié)構(gòu)（SFM）D.基于投影的方法29、圖像去模糊是計算機視覺中的一個難題。假設一張圖像由于相機抖動而產(chǎn)生模糊，以下哪種去模糊方法可能需要對模糊核有較為準確的估計？（）A.基于深度學習的去模糊方法B.盲去卷積方法C.維納濾波去模糊方法D.均值濾波去模糊方法30、計算機視覺在無人駕駛中的應用需要應對各種復雜的環(huán)境和情況。假設無人駕駛汽車要在惡劣天氣下行駛，以下關于計算機視覺在無人駕駛中的挑戰(zhàn)的描述，哪一項是不正確的？（）A.惡劣天氣會影響圖像的質(zhì)量和清晰度，增加目標檢測和識別的難度B.計算機視覺系統(tǒng)需要與其他傳感器（如雷達和超聲波傳感器）融合，以提高在惡劣天氣下的感知能力C.深度學習模型在惡劣天氣條件下的性能會顯著下降，無法正常工作D.針對惡劣天氣，可以通過數(shù)據(jù)增強和模型優(yōu)化等方法提高計算機視覺系統(tǒng)的魯棒性二、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在物流運輸中，使用計算機視覺檢測貨物的包裝是否完好。2、（本題5分）設計一個系統(tǒng)，利用計算機視覺檢測學校食堂食品的衛(wèi)生狀況。3、（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。4、（本題5分）基于深度學習，實現(xiàn)對體操比賽中運動員動作的規(guī)范性檢測。5、（本題5分）對電影中的特效鏡頭與真實場景的融合度進行視覺分析。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分