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3頁蘇州高博軟件技術職業學院《標志設計》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(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20個小題，每小題1分，共20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，假設要從不同角度和光照條件下拍攝的車輛圖像中準確識別出車牌號碼。以下哪種技術可能有助于提高識別準確率？（）A.字符分割和單獨識別B.利用深度學習模型進行端到端的識別C.只關注車牌的顏色特征D.隨機猜測車牌號碼2、在計算機視覺中，圖像分類是一項重要任務。假設我們要對大量的動物圖片進行分類，將其分為貓、狗、鳥等類別。以下關于圖像分類方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于深度學習的卷積神經網絡（CNN）在圖像分類任務中表現出色，能夠自動學習圖像的特征B.傳統的機器學習方法如支持向量機（SVM）在處理大規模圖像數據時，性能通常不如深度學習方法C.圖像分類只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征，高層語義信息對分類結果影響不大D.為了提高分類準確率，可以使用數據增強技術，如旋轉、翻轉、裁剪等操作來擴充數據集3、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4、計算機視覺在體育賽事分析中的應用可以提供更多的數據和見解。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.能夠對球員的動作進行分類，如傳球、射門和防守C.計算機視覺在體育賽事分析中的結果可以直接作為裁判的判罰依據，無需人工復查D.可以結合多攝像頭的信息，獲取更全面和準確的比賽數據5、在計算機視覺的視頻分析中，假設要對一段監控視頻中的異常行為進行檢測。以下關于特征提取的方法，哪一項是不太適合的？（）A.提取每一幀圖像的顏色、紋理等低級特征B.利用光流信息來捕捉物體的運動特征C.僅分析視頻的音頻信息，忽略圖像內容D.結合時空特征，同時考慮空間和時間維度的信息6、在計算機視覺的表情識別任務中，判斷圖像或視頻中人物的表情。假設要開發一個用于在線教育的表情識別系統，以下關于表情識別方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析面部肌肉的運動和特征點的變化來識別表情B.深度學習模型能夠學習不同表情的模式和特征，實現準確的表情分類C.表情識別系統需要考慮光照、頭部姿態和遮擋等因素的影響D.表情識別可以準確地識別出所有細微和復雜的表情，不受個體差異和文化背景的影響7、在計算機視覺的人臉識別任務中，假設要在一個大型數據庫中快速準確地識別出特定人物的面部。數據庫中的人臉圖像可能存在表情、光照和姿態的變化。為了提高人臉識別的性能，以下哪種方法是常用且有效的？（）A.提取人臉的全局特征，如整體形狀和輪廓B.僅關注人臉的局部特征，如眼睛和嘴巴C.使用多模態數據，結合人臉的紋理和深度信息D.隨機選擇人臉特征進行匹配8、計算機視覺在自動駕駛領域有重要應用。假設車輛需要根據攝像頭采集的圖像來識別道路上的交通標志，并且要在不同天氣和光照條件下都能準確識別。以下哪種方法可能有助于提高交通標志識別的魯棒性？（）A.使用多個不同類型的攝像頭獲取圖像B.僅依賴顏色特征進行識別C.采用簡單的線性分類器進行標志分類D.減少訓練數據中的交通標志種類9、在計算機視覺的圖像去噪任務中，去除圖像中的噪聲。假設要對一張受到嚴重噪聲污染的圖像進行去噪處理，以下關于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.均值濾波方法能夠在去除噪聲的同時很好地保留圖像的細節B.中值濾波對椒鹽噪聲的去除效果不佳C.基于深度學習的圖像去噪方法可以自適應地學習噪聲模式和圖像特征D.圖像去噪不會引入任何新的失真或模糊10、計算機視覺中的圖像增強技術可以改善圖像質量。假設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，正確的是：（）A.簡單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照圖像的質量B.直方圖均衡化方法總是能夠在不引入噪聲的情況下增強圖像對比度C.基于深度學習的圖像增強方法能夠自適應地學習到適合的增強策略D.圖像增強不會改變圖像的原始信息和內容11、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的語義分割中的多尺度特征融合？（）A.特征金字塔B.空洞卷積C.注意力機制D.以上都是12、計算機視覺中的人臉識別技術應用廣泛。假設要在一個門禁系統中實現準確的人臉識別，以下關于人臉識別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的人臉識別方法對姿態和光照變化具有很強的魯棒性B.基于模板匹配的方法能夠處理大規模的人臉數據庫，并且識別速度快C.深度學習中的卷積神經網絡在人臉識別中能夠學習到更具判別性的特征，但容易受到數據偏差的影響D.人臉識別系統一旦訓練完成，就不需要更新和優化，能夠一直保持高準確率13、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14、計算機視覺中的紋理分析用于描述圖像中重復出現的模式和結構。假設要對一塊布料的紋理進行分析，以判斷其材質和質量，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.統計紋理分析B.結構紋理分析C.基于模型的紋理分析D.基于深度學習的紋理分析15、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16、在計算機視覺的圖像檢索任務中，根據用戶的需求從圖像數據庫中查找相關圖像。假設要從一個大型的圖像庫中檢索包含特定物體的圖像，以下關于圖像檢索方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于圖像的內容特征，如顏色、形狀和紋理等，進行相似性度量和檢索B.深度學習模型能夠提取更具語義和判別力的特征，提高圖像檢索的準確性C.圖像檢索的結果只取決于圖像的特征表示，與檢索算法的效率無關D.可以結合用戶的反饋和交互，不斷優化圖像檢索的結果17、在計算機視覺的醫學圖像分析任務中，假設要檢測醫學圖像中的腫瘤區域。以下哪種方法可能更適合處理醫學圖像的特殊性？（）A.結合先驗醫學知識和圖像特征B.使用通用的圖像檢測算法，不考慮醫學背景C.只對圖像的部分區域進行分析，忽略其他部分D.隨機標記圖像中的區域為腫瘤區域18、當進行視頻中的動作識別時，假設要分析一段運動員訓練的視頻，識別出其中的各種動作，如跑步、跳躍和舉重等。視頻中的動作可能存在速度變化、遮擋和視角變化等問題。為了準確識別這些動作，以下哪種技術是關鍵的？（）A.對每一幀圖像進行獨立的動作分類，然后綜合結果B.利用光流信息來捕捉視頻中的運動模式C.只關注視頻中的關鍵幀，忽略其他幀D.不考慮視頻的時序信息，將其視為一系列獨立的圖像19、計算機視覺在工業檢測中的應用可以提高產品質量和生產效率。假設一個工廠需要檢測生產線上的零件是否存在缺陷。以下關于工業檢測中的計算機視覺的描述，哪一項是不準確的？（）A.能夠快速準確地檢測出零件的表面缺陷、尺寸偏差等問題B.可以通過機器視覺系統對零件進行自動分類和篩選C.工業檢測中的計算機視覺系統需要高度的穩定性和可靠性，對環境變化不敏感D.計算機視覺在工業檢測中的應用已經非常成熟，不需要人工干預和校驗20、在計算機視覺的圖像生成任務中，除了生成新的圖像，還可以對已有圖像進行風格轉換。假設我們要將一張照片轉換為油畫風格，以下哪種方法能夠實現逼真的風格轉換效果？（）A.基于圖像濾波和變換的方法B.基于深度學習的風格遷移算法，如CycleGANC.基于圖像融合和合成的方法D.基于顏色映射和紋理合成的方法二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）計算機視覺中如何利用強化學習進行目標搜索？2、（本題5分）解釋計算機視覺在珠寶鑒定中的作用。3、（本題5分）說明計算機視覺中數據增強的常用技術。4、（本題5分）簡述圖像的對比度調整方法。5、（本題5分）簡述圖像的色彩量化方法。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）觀察某城市的地鐵車站內部裝飾設計，分析其如何通過色彩、材質、藝術作品等元素改善乘客的出行體驗，展現城市文化特色。2、（本題5分）以麥當勞的早餐廣告為例，分析其如何通過視覺元素吸引消費者在早晨選擇麥當勞的產品。討論品牌標志、色彩和食品造型的作用。3、（本題5分）分析某茶葉品牌的包裝和宣傳冊設計，研究如何運用傳統文化元素和現代設計手法展現茶葉的品質和文化內涵。4、（本題5分）研究某