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頁山東財經大學燕山學院《廣告及海報設計實踐》

2023-2024學年第二學期期末試卷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1分，共15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、在計算機視覺的遙感圖像分析中，假設要從衛星遙感圖像中提取土地利用信息，以下哪種技術可能對區分不同類型的土地覆蓋有幫助？（）A.高光譜分析B.紋理分析C.形狀分析D.以上都有可能2、計算機視覺中的圖像去霧是一個具有挑戰性的問題。假設要去除一張有濃霧的風景圖像中的霧氣，以下哪種方法可能需要對大氣散射模型有深入的了解？（）A.基于深度學習的去霧方法B.基于物理模型的去霧方法C.基于圖像增強的去霧方法D.基于濾波的去霧方法3、在計算機視覺的圖像質量評估任務中，假設要評估一張經過處理后的圖像的質量。以下關于圖像質量評估方法的描述，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量，結果準確可靠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量D.所有的圖像質量評估方法都能夠完全反映人對圖像質量的主觀感受4、當利用計算機視覺進行圖像去模糊任務，恢復清晰的圖像，以下哪種先驗知識或約束可能有助于解決這個問題？（）A.自然圖像的梯度稀疏性B.圖像的低頻成分C.圖像的邊緣信息D.以上都是5、假設要構建一個能夠識別人臉表情的計算機視覺系統，用于情感分析和人機交互。考慮到表情的細微變化和個體差異，以下哪種模型架構可能更適合處理這種復雜的任務？（）A.多層感知機B.卷積神經網絡C.循環神經網絡D.生成對抗網絡6、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.隨機調整圖像的亮度和飽和度7、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8、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9、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網絡跟蹤方法C.只在視頻的起始幀確定目標位置，后續幀不再跟蹤D.隨機選擇視頻中的區域作為跟蹤目標10、假設要構建一個能夠對服裝進行款式和顏色識別的計算機視覺系統，用于時尚推薦和庫存管理。在處理服裝圖像時，由于服裝的款式和顏色變化多樣，以下哪種特征表示方法可能更適合？（）A.手工設計的特征B.基于深度學習的自動特征C.顏色直方圖D.以上都是11、在計算機視覺的視頻壓縮中，為了在保證視覺質量的同時減少數據量，以下哪種技術可能被廣泛應用？（）A.運動估計和補償B.圖像分割C.特征點檢測D.邊緣檢測12、圖像分割是將圖像分成不同的區域或對象。假設要對醫學影像中的腫瘤區域進行精確分割，以下關于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.手動分割是最準確的方法，不需要借助計算機算法B.基于閾值的圖像分割方法能夠適用于所有類型的醫學影像分割問題C.深度學習中的全卷積網絡（FCN）及其變體在醫學圖像分割中具有很大的潛力D.圖像分割的結果只取決于所使用的分割算法，與圖像的預處理無關13、物體檢測是計算機視覺中的一項關鍵任務。假設一個智能監控系統需要檢測場景中的特定物體，如背包、自行車等。以下關于物體檢測算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于深度學習的物體檢測算法能夠同時檢測多個物體，并給出它們的位置和類別B.可以通過滑動窗口的方法在圖像中搜索可能的物體區域，然后進行分類判斷C.物體檢測算法需要對大量的標注圖像進行訓練，以學習不同物體的特征D.無論物體的大小、形狀和顏色如何變化，物體檢測算法都能準確檢測到14、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、姿態和光照變化，保持較高的識別準確率C.人臉識別系統的安全性極高，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出色，大大提高了識別性能15、視頻分析是計算機視覺的一個重要領域。假設我們要分析一段監控視頻，以檢測異常行為，如打架、盜竊等。對于這種實時性要求較高的視頻分析任務，以下哪種方法更適合用于快速處理和檢測？（）A.對每一幀圖像單獨進行分析B.基于光流的方法跟蹤對象運動C.利用深度學習模型直接對視頻進行分析D.采用傳統的圖像處理方法，如背景減除二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）描述計算機視覺在智能制造中的應用。2、（本題5分）解釋計算機視覺中的三維重建技術。3、（本題5分）解釋計算機視覺中的字符識別技術。4、（本題5分）簡述計算機視覺在餐飲行業中的食品質量檢測和服務優化。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（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。2、（本題5分）利用圖像分割技術，從超聲波圖像中分割出結石區域。3、（本題5分）運用計算機視覺技術，對風力發電設備的葉片進行損傷檢測。4、（本題5分）運用圖像識別算法，對不同類型的廚房電器圖像進行分類和識別。5、（本題5分）設計一個基于計算機視覺的指紋靜脈識別系統。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）以某幼兒園的室內裝修設計為例，分析其色彩搭配、安全設施、教育氛圍營造如何適合幼兒成長。2、（本