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3頁四川傳媒學院

《品牌形象識別設計》2023-2024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20個小題，每小題2分，共40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中，根據用戶提供的圖像或特征在數據庫中查找相似的圖像。假設要從一個大型圖像庫中找到與給定圖像相似的圖片，以下關于圖像檢索方法的描述，正確的是：（）A.基于圖像的顏色和紋理特征進行檢索能夠滿足所有的檢索需求B.深度學習中的卷積神經網絡提取的特征在圖像檢索中不如手工設計的特征有效C.考慮圖像的語義信息和高層特征可以提高圖像檢索的準確性和相關性D.圖像檢索的速度和效率不受數據庫大小和特征維度的影響2、計算機視覺中的車牌識別是智能交通系統中的重要組成部分。假設要在一個高速公路收費站實現準確的車牌識別，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網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、對于圖像的語義理解任務，假設要理解一張圖像所表達的場景和事件，例如判斷一張圖像是在舉行婚禮還是在舉辦音樂會。圖像中的信息可能比較隱晦和復雜。以下哪種方法可能有助于提高語義理解的準確性？（）A.構建圖像的語義圖，分析物體之間的關系B.只關注圖像中的主要物體，忽略背景信息C.對圖像進行簡單的分類，不進行深入的語義分析D.隨機猜測圖像的語義4、計算機視覺中的姿態估計是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關于姿態估計的說法，錯誤的是（）A.姿態估計可以通過單目相機、雙目相機或深度相機來實現B.基于深度學習的方法在姿態估計任務中表現出了較高的精度C.姿態估計在機器人操作、增強現實等領域有著重要的應用價值D.姿態估計的結果總是非常精確，不受物體形狀和遮擋的影響5、當進行圖像的光流估計時，假設要計算圖像中像素的運動速度和方向。以下哪種光流估計算法在復雜場景下可能更準確？（）A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.隨機估計光流D.不進行光流估計，忽略像素的運動信息6、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，持續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勢，提高跟蹤性能7、在計算機視覺的視頻監控系統中，異常事件檢測是重要功能之一。假設要在一個倉庫的監控視頻中檢測出異常的人員活動或物品移動。以下哪種異常事件檢測方法在處理這種大規模視頻數據時能夠更有效地發現異常？（）A.基于規則的檢測B.基于統計模型的檢測C.基于深度學習的檢測D.基于人工觀察的檢測8、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要持續跟蹤一個或多個運動目標。假設要跟蹤一個在操場上跑步的人。以下關于目標跟蹤算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于特征匹配的方法，在連續的幀中找到目標的相似特征來實現跟蹤B.深度學習中的相關濾波算法能夠快速準確地跟蹤目標，適應目標的外觀變化C.目標跟蹤算法能夠在目標被遮擋或短暫消失后，仍然準確地恢復跟蹤D.無論目標的運動速度和軌跡如何復雜，目標跟蹤算法都能完美地跟蹤9、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務。假設要在一張包含眾多物體的復雜圖像中準確檢測出不同類型的車輛，例如轎車、卡車和摩托車。圖像中的車輛可能具有不同的顏色、大小和姿態，而且背景也較為復雜。為了實現高精度的車輛檢測，以下哪種方法通常被認為是最有效的？（）A.基于傳統圖像處理技術，如邊緣檢測和形態學操作B.使用基于深度學習的目標檢測算法，如FasterR-CNNC.采用簡單的模板匹配方法，根據預先定義的車輛模板進行匹配D.對圖像進行全局特征提取，然后基于這些特征進行分類10、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11、在計算機視覺中，深度估計是確定場景中物體距離相機的距離。以下關于深度估計的說法，錯誤的是（）A.可以通過立體視覺、結構光或飛行時間等技術來獲取深度信息B.深度學習方法在單目深度估計中取得了顯著進展C.深度估計對于三維重建、虛擬現實和增強現實等應用具有重要意義D.深度估計的結果總是非常精確，不需要進行后處理和優化12、當處理低光照條件下拍攝的圖像時，為了增強圖像的亮度和對比度，同時減少噪聲，以下哪種圖像處理方法可能更合適？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.簡單地增加圖像的整體亮度值D.不進行任何處理，保留低光照效果13、在計算機視覺的醫學圖像分析中，輔助醫生進行疾病診斷。假設要通過分析CT圖像檢測腫瘤的位置和大小，以下關于醫學圖像計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.計算機視覺算法可以完全替代醫生的診斷，不需要醫生的進一步判斷B.不同患者的個體差異和掃描參數的變化對腫瘤檢測結果沒有影響C.結合醫生的先驗知識和計算機視覺技術能夠提高腫瘤檢測的準確性和可靠性D.醫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14、計算機視覺中的全景圖像拼接是將多個視角的圖像組合成一個全景圖像。假設我們有一組用普通相機拍攝的場景照片，要拼接成一個無縫的全景圖，以下哪個步驟對于拼接的質量影響最大？（）A.特征點提取和匹配B.圖像融合和過渡處理C.相機參數估計和校正D.圖像的裁剪和縮放15、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務。假設要在一張包含多種物體的圖像中準確檢測出汽車的位置和類別。以下關于目標檢測算法的描述，正確的是：（）A.傳統的基于特征提取和分類器的方法在復雜場景下檢測效果優于深度學習方法B.深度學習中的FasterR-CNN算法通過生成候選區域和分類回歸，能夠實現高精度的目標檢測C.目標檢測算法只關注物體的外觀特征，不考慮物體之間的空間關系D.所有的目標檢測算法對于小目標的檢測都具有同樣出色的性能16、假設要構建一個能夠對書畫作品進行真偽鑒定的計算機視覺系統，需要對作品的筆觸、線條和風格等特征進行分析。以下哪種技術在書畫鑒定中可能具有應用前景？（）A.筆跡分析B.風格遷移C.圖像風格分析D.以上都是17、計算機視覺在無人駕駛中的應用至關重要。假設要通過車載攝像頭識別道路上的交通標志和標線，以下關于應對復雜環境變化的策略，哪一項是不正確的？（）A.利用多模態數據融合，如結合攝像頭和激光雷達的信息B.定期更新模型，適應新出現的交通標志和標線C.只依靠單一攝像頭的圖像信息，不考慮其他傳感器D.對不同天氣和光照條件下的數據進行增強訓練18、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定的結果？（）A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法19、計算機視覺在體育賽事分析中的應用可以提供更深入的比賽洞察。假設要分析一場足球比賽中球員的跑位和傳球模式，以下關于體育賽事計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠球員的位置信息就能全面分析比賽中的戰術和策略B.球員的速度和加速度等動態信息對比賽分析的價值不大C.結合深度學習和軌跡分析技術可以更有效地挖掘比賽中的關鍵模式和趨勢D.比賽場地的光照和攝像機視角對計算機視覺分析的結果沒有影響20、在計算機視覺的立體視覺中，需要通過兩個或多個相機獲取的圖像來計算深度信息。假設要為一個自動駕駛汽車構建立體視覺系統，以測量與前方障礙物的距離，同時要考慮實時性和準確性的要求。以下哪種立體匹配算法在這種應用場景中表現最優？（）A.基于區域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度學習的匹配D.全局優化匹配二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋計算機視覺中的圖像檢索技術。2、（本題5分）描述計算機視覺在水下探測中的應用。3、（本題5分）解釋計算機視覺在虛擬現實中的角色。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析某書店的兒童讀物區設計，探討其色彩搭配、書籍陳列、互動區域設置如何吸引兒童閱讀。2、（本題5分）以某品牌的宣傳視頻腳本設計為例，闡述其如何通過精彩的劇情和視覺效果，傳達品牌的故事和價值觀，提升品牌的感染力。3、（本題5分）某城市的文化節活動標識設計融合了當地的歷史文化特色和現代審美。請研究標識在文化元素提取、圖形簡化、色彩象征意義運用上的方法，以及如