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《書籍裝幀與樣本制作》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一、單選題（本大題共15個小題，每小題2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、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2、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3、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出色？（）A.對旋轉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4、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性的情況時表現更為出色？（）A.基于閾值的分割B.基于區域的分割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信息C.小波變換去噪方法計算復雜度高，不適合處理大規模圖像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、在計算機視覺的目標識別任務中，假設要識別不同種類的水果。以下關于應對類內差異和類間相似性的策略，哪一項是不正確的？（）A.增加訓練數據的多樣性，包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具區分性的特征，減少類內差異和類間相似性的影響C.降低模型的復雜度，避免過度擬合類內差異和類間相似性D.忽略類內差異和類間相似性，依靠模型的自動適應能力7、當利用計算機視覺進行圖像超分辨率重建任務，將低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像，以下哪種深度學習模型可能在重建效果上表現出色？（）A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是8、計算機視覺中的人臉檢測和識別是熱門研究方向。假設要在一個大規模的人臉數據庫中進行快速準確的人臉識別，以下哪種特征提取方法可能更具優勢？（）A.基于幾何特征的方法B.基于局部二值模式（LBP）的方法C.基于深度學習的方法D.基于主成分分析（PCA）的方法9、在計算機視覺的場景理解任務中，需要對整個圖像場景進行分析和解釋。假設我們有一張城市街道的圖像，要理解其中的道路、建筑物、車輛和行人之間的關系。以下哪種方法能夠提供更全面和深入的場景理解？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于語義分割和圖模型的方法C.基于深度學習的場景解析網絡D.基于特征匹配和聚類的方法10、在計算機視覺的三維重建任務中，我們需要從多幅二維圖像中恢復物體的三維結構。假設我們只有少量的、視角有限的圖像，以下哪種重建方法可能面臨較大挑戰？（）A.基于立體視覺的重建方法B.基于運動恢復結構（StructurefromMotion）的方法C.利用激光掃描數據進行重建D.基于模型擬合的重建方法11、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。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12、圖像分割是將圖像細分為不同的區域或對象。假設我們需要對醫學圖像中的腫瘤進行精確分割，以輔助醫生進行診斷和治療。在這種對精度要求很高的應用中，以下哪種圖像分割方法可能更合適？（）A.基于閾值的圖像分割B.基于邊緣檢測的圖像分割C.基于區域生長的圖像分割D.基于深度學習的語義分割算法，如U-Net13、計算機視覺中的語義理解旨在理解圖像或視頻中的高層語義信息。以下關于語義理解的說法，不正確的是（）A.語義理解需要將圖像中的物體、場景和事件等與先驗知識進行關聯和解釋B.知識圖譜可以為語義理解提供豐富的語義信息和關系C.語義理解在圖像描述生成、問答系統等任務中發揮著重要作用D.語義理解已經達到了非常完美的程度，能夠準確理解任何復雜的圖像或視頻內容14、圖像分類是計算機視覺的基本任務之一。假設要對大量的動物圖像進行分類，將其分為貓、狗、兔子等類別。在進行圖像分類時，以下關于特征提取的描述，正確的是：（）A.手工設計的特征，如顏色直方圖、紋理特征等，總是比自動學習的特征更有效B.深度學習中的卷積神經網絡能夠自動學習到具有判別性的圖像特征，無需人工干預C.特征提取的好壞對圖像分類的結果影響不大，主要取決于分類器的性能D.為了提高分類準確率，應該盡可能多地提取圖像的各種特征，而不考慮特征的冗余性15、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中實現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境光照和背景的影響，識別穩定性高C.深度學習中的卷積神經網絡在手勢識別中無法處理復雜的手勢變化和遮擋D.手勢識別系統只要能夠識別常見的幾種手勢，就能夠滿足大多數應用需求二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明計算機視覺中特征提取的作用和常見算法。2、（本題5分）解釋計算機視覺中的遷移學習在圖像識別中的應用。3、（本題5分）簡述圖像的色彩量化方法。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用圖像識別技術，檢測物流倉庫中包裹的標簽信息。2、（本題5分）使用計算機視覺方法，檢測地鐵站臺的人流擁堵情況。3、（本題5分）利用圖像識別技術，對不同品牌的電腦顯示器圖像進行識別和分類。4、（本題5分）在物流配送中，使用計算機視覺識別包裹的目的地和收件人信息。5、（本題5分）對舞蹈演出的舞臺燈光效果和演員服裝搭配進行視覺評估。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）觀察某電子產品品牌的產品發布會視頻設計，闡述其如何通過視覺效果和演講內容展示新產品的特點和創新。2、（本題10分