廣東技術師范大學《文字與標志設計》2023-2024學年第一學期期末試卷

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2023-2024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、在計算機視覺的車牌識別任務中，需要從車輛圖像中準確提取車牌號碼。假設車牌存在傾斜、變形和光照不均等問題。以下哪種車牌識別方法在應對這些挑戰(zhàn)時表現(xiàn)更為出色？（）A.基于字符分割的車牌識別B.基于模板匹配的車牌識別C.基于深度學習的車牌識別D.基于特征提取的車牌識別2、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3、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(shù)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?qū)ξ奈锏念伾图y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(zhì)量和效果D.可以建立文物的數(shù)字檔案，方便后續(xù)的研究和展示4、在一個基于計算機視覺的機器人導航系統(tǒng)中，需要根據(jù)環(huán)境圖像來規(guī)劃機器人的路徑。以下哪種視覺導航方法可能更適合復雜動態(tài)環(huán)境？（）A.基于地圖的導航B.基于視覺里程計的導航C.基于深度學習的端到端導航D.以上都是5、對于視頻中的目標跟蹤任務，假設目標在視頻中經(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)6、計算機視覺中的工業(yè)檢測任務需要檢測產(chǎn)品的缺陷和瑕疵。假設要在生產(chǎn)線上對一批電子產(chǎn)品的外觀進行檢測，要求快速準確地發(fā)現(xiàn)微小的缺陷。以下哪種工業(yè)檢測方法在處理這種高精度要求的任務時最為適用？（）A.機器視覺檢測B.人工目檢C.抽樣檢測D.基于統(tǒng)計的檢測7、在計算機視覺的全景圖像拼接任務中，假設要將多張拍攝的局部圖像拼接成一幅完整的全景圖。以下關于圖像匹配和融合的步驟，哪一項是容易出錯的？（）A.準確找到相鄰圖像之間的特征點進行匹配B.對匹配后的圖像進行幾何校正和投影變換C.直接將圖像拼接在一起，不進行任何過渡處理D.采用合適的融合算法，消除拼接處的明顯痕跡8、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9、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要在連續(xù)的圖像幀中持續(xù)跟蹤一個特定的目標。假設要跟蹤一個在運動場上快速移動且形狀變化的運動員，同時存在其他相似物體的干擾。以下哪種目標跟蹤算法在這種具有挑戰(zhàn)性的場景下表現(xiàn)更佳？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤B.基于粒子濾波的跟蹤C.基于深度學習的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤10、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，假設要在一段視頻中持續(xù)跟蹤一個移動的物體，例如跟蹤一只飛行的鳥。物體可能會被其他物體遮擋，并且外觀可能會發(fā)生變化。以下哪種目標跟蹤方法在這種復雜情況下更有可能成功？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤方法，預測物體的位置和速度B.基于深度學習的Siamese網(wǎng)絡跟蹤方法C.只在視頻的起始幀確定目標位置，后續(xù)幀不再跟蹤D.隨機選擇視頻中的區(qū)域作為跟蹤目標11、在計算機視覺的動作識別任務中，識別視頻中的人物動作。假設要識別一段舞蹈視頻中的動作，以下關于動作識別方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以提取視頻中的時空特征，如光流和運動軌跡，來描述動作B.基于深度學習的方法，如3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，能夠直接處理視頻數(shù)據(jù)，進行動作識別C.動作識別需要考慮動作的速度、幅度和節(jié)奏等特征D.動作識別只適用于簡單的、規(guī)范化的動作，對于復雜的、個性化的動作無法準確識別12、計算機視覺在體育賽事分析中的應用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見解。假設要分析一場足球比賽中球員的跑動軌跡和動作。以下關于計算機視覺在體育賽事中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過對視頻的分析，自動跟蹤球員的位置和運動軌跡B.能夠?qū)η騿T的動作進行分類，如傳球、射門和防守C.計算機視覺在體育賽事分析中的結(jié)果可以直接作為裁判的判罰依據(jù)，無需人工復查D.可以結(jié)合多攝像頭的信息，獲取更全面和準確的比賽數(shù)據(jù)13、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(jié)構(gòu)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14、在圖像分類任務中，深度學習模型取得了顯著的成果。假設要對一組包含不同動物的圖像進行分類，以下關于圖像分類模型的描述，正確的是：（）A.模型的層數(shù)越多，分類準確率一定越高B.數(shù)據(jù)增強技術，如旋轉(zhuǎn)、裁剪等，對模型的性能提升沒有幫助C.結(jié)合多種特征提取方法和分類器，可以提高圖像分類的準確性和魯棒性D.圖像分類模型不需要考慮圖像的空間信息，只關注像素值的統(tǒng)計特征15、當進行圖像的去霧處理時，假設要去除圖像中由于霧氣導致的模糊和低對比度。以下哪種方法可能更有效？（）A.基于物理模型的去霧方法，估計大氣光和透射率B.對圖像進行簡單的對比度增強C.不進行去霧處理，保留有霧的效果D.隨機調(diào)整圖像的亮度和飽和度16、在計算機視覺的目標計數(shù)任務中，統(tǒng)計圖像或視頻中目標的數(shù)量。假設要統(tǒng)計一個果園中蘋果的數(shù)量，以下關于目標計數(shù)方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于圖像分割和對象識別的方法，先分割出每個蘋果，然后進行計數(shù)B.利用深度學習中的回歸模型直接預測蘋果的數(shù)量C.目標計數(shù)不受蘋果的大小、形狀和分布的影響，任何情況下都能準確計數(shù)D.結(jié)合多視角圖像或視頻序列可以提高目標計數(shù)的準確性17、計算機視覺中的醫(yī)學圖像分析對于疾病的診斷和治療具有重要意義。以下關于醫(yī)學圖像分析的描述，不準確的是（）A.可以對X光、CT、MRI等醫(yī)學圖像進行病灶檢測、器官分割和疾病分類B.深度學習技術在醫(yī)學圖像分析中取得了顯著的成果，但也面臨數(shù)據(jù)標注困難和模型泛化能力不足的問題C.醫(yī)學圖像分析需要遵循嚴格的醫(yī)學標準和倫理規(guī)范，確保結(jié)果的準確性和可靠性D.醫(yī)學圖像分析完全依賴于計算機視覺技術，醫(yī)生的經(jīng)驗和專業(yè)知識不再重要18、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19、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20、計算機視覺在自動駕駛領域有重要應用。假設要開發(fā)一個能夠識別道路標志的系統(tǒng)，以下關于應對不同光照條件的策略，哪一項是最為有效的？（）A.使用固定的閾值對圖像進行二值化處理B.采用自適應的圖像增強算法，根據(jù)光照情況調(diào)整圖像C.忽略光照變化，依靠模型的泛化能力D.只在特定的光照條件下收集訓練數(shù)據(jù)21、在計算機視覺的圖像增強處理中，目的是改善圖像的質(zhì)量和可讀性。假設我們要對一張低光照條件下拍攝的圖像進行增強，以下關于圖像增強方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.直方圖均衡化可以通過調(diào)整圖像的灰度分布，增強圖像的對比度B.基于Retinex理論的方法可以分離圖像的光照和反射成分，從而改善圖像的視覺效果C.圖像增強算法可以在不增加噪聲的情況下，顯著提高圖像的亮度和清晰度D.不同的圖像增強方法適用于不同類型的圖像，需要根據(jù)具體情況選擇合適的方法22、在計算機視覺的特征提取中，SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不變特征變換）特征是一種經(jīng)典的方法。假設我們要對一組包含不同視角和縮放比例的物體圖像進行匹配，SIFT特征的哪個特性使其在這種情況下表現(xiàn)出色？（）A.對旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.計算速度快，效率高C.特征維度低，易于存儲和處理D.對光照變化不敏感23、在計算機視覺的圖像去模糊任務中，需要恢復由于相機抖動或物體運動導致的模糊圖像。假設一張夜景照片由于長時間曝光而模糊，同時存在噪聲和低光照條件。以下哪種圖像去模糊算法在處理這種情況時效果較好？（）A.盲去卷積算法B.基于正則化的去模糊算法C.深度學習的去模糊模型D.頻域去模糊方法24、在計算機視覺的目標識別任務中，假設目標物體被部分遮擋，以下哪種模型架構(gòu)可能更有助于恢復被遮擋部分的信息？（）A.多層感知機（MLP）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）D.注意力機制（AttentionMechanism）25、在計算機視覺的圖像風格遷移任務中，假設要將一張照片轉(zhuǎn)換為具有特定藝術風格的圖像，以下哪種技術可能對生成逼真的風格效果起到關鍵作用？（）A.對抗生成網(wǎng)絡（GAN）B.自編碼器（Autoencoder）C.變分自編碼器（VAE）D.玻爾茲曼機（BoltzmannMachine）二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述計算機視覺在志愿者服務中的應用。2、（本題5分）解釋計算機視覺在慈善捐贈中的物品分類和評估。3、（本題5分）簡述計算機視覺在印刷業(yè)中的色彩管理和缺陷檢測。4、（本題5分）解釋計算機視覺中的深度估計概念。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某科技公司的年度報告設計簡潔明了，數(shù)據(jù)圖表清晰直觀。請研究年度報告設計在展示公司業(yè)績、傳達發(fā)展戰(zhàn)略、增強投資者信心方面的作用，以及如何根據(jù)公司的發(fā)展階段和行業(yè)特點進行優(yōu)化。2、（本題5分）某汽車品牌的車展展臺設計獨具匠心，吸引了眾多參觀者的目光。請剖析展臺在空間造型、車輛展示方式、多媒體互動體驗上的創(chuàng)新之處，以及如何提升品牌的知名度和美譽度。3、（本題5分）解析某科技公司的科技產(chǎn)品用戶手冊設計，探討其如何通過視覺元素展示產(chǎn)品的使用方法、注意事項和品牌的服務理念，提高用戶的使用體驗。4