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《版式設計與表現》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2、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3、計算機視覺在文物保護和數字化中的應用可以幫助記錄和分析文物信息。假設要對一件古老的雕塑進行三維數字化和表面紋理分析，以下關于文物保護計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.傳統的攝影測量方法在文物數字化中比基于深度學習的方法更精確B.文物的復雜形狀和表面材質對數字化和分析過程沒有挑戰C.結合多種成像技術和計算機視覺算法能夠更全面地獲取文物的信息D.文物保護中的計算機視覺應用不需要考慮對文物的非接觸性和無損性要求4、在一個基于計算機視覺的工業質量檢測系統中，需要檢測產品表面的微小缺陷，如劃痕、凹坑等。由于缺陷的尺寸較小且形態多樣，以下哪種圖像處理算法可能對缺陷檢測最為有效？（）A.邊緣檢測算法B.形態學操作C.閾值分割算法D.霍夫變換5、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6、計算機視覺中的視頻分析需要對連續的圖像幀進行處理和理解。假設要分析一段監控視頻中的人群行為，包括行走方向、聚集和分散等。以下哪種視頻分析技術在處理這種復雜的群體行為時最為有效？（）A.幀間差分法B.背景減除法C.光流法結合軌跡分析D.深度學習的行為識別模型7、當利用計算機視覺進行視頻監控中的異常行為檢測，例如打架、盜竊等，以下哪種方法可能有助于準確識別異常行為？（）A.建立正常行為模型B.運動軌跡分析C.人群密度估計D.以上都是8、在計算機視覺中，圖像去霧是提高有霧圖像質量的技術。以下關于圖像去霧的描述，不準確的是（）A.圖像去霧可以基于物理模型或深度學習方法來實現B.深度學習方法在圖像去霧中能夠有效地恢復圖像的細節和顏色C.圖像去霧只對輕度有霧的圖像有效，對于濃霧圖像效果不佳D.圖像去霧可以提高圖像的清晰度和可視性，有助于后續的處理和分析9、圖像分類是計算機視覺的常見任務之一。假設要對大量的自然風景圖片進行分類，如山脈、森林、海灘等。在進行圖像分類時，以下關于數據增強的方法，哪一項可能不太有效？（）A.對圖像進行隨機裁剪和旋轉，增加數據的多樣性B.改變圖像的色彩和對比度，模擬不同的拍攝條件C.直接復制原圖像，增加數據量D.給圖像添加隨機噪聲，增強模型的魯棒性10、計算機視覺中的表情識別用于分析人臉的表情狀態。假設要在一個在線教育平臺中檢測學生的學習狀態。以下關于表情識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過提取面部肌肉的運動特征來判斷表情B.深度學習中的卷積神經網絡能夠自動學習表情的特征表示C.表情識別能夠準確區分細微的表情變化，如困惑和專注D.表情識別不受面部遮擋和光照變化的影響，始終能夠準確判斷11、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要在視頻序列中持續跟蹤特定的目標。假設我們要跟蹤一個在人群中快速移動的人物，以下哪種目標跟蹤算法能夠更好地處理目標的外觀變化和遮擋情況？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于深度學習的跟蹤算法，如Siamese網絡D.基于均值漂移的跟蹤算法12、計算機視覺中的動作識別是對視頻中的人體動作進行分類和理解。假設我們要分析一段體育比賽的視頻，識別其中運動員的各種動作，以下哪種方法能夠有效地捕捉動作的時空特征？（）A.基于手工特征和分類器的方法B.基于深度學習的時空卷積網絡C.基于光流和軌跡的方法D.基于隱馬爾可夫模型的方法13、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14、在計算機視覺的應用于工業檢測中，需要檢測產品表面的缺陷和瑕疵。假設我們要檢測手機屏幕上的劃痕和亮點，以下哪種方法能夠實現快速、準確的缺陷檢測，并且適應不同的產品批次和生產環境？（）A.基于機器視覺的傳統檢測方法，結合閾值和形態學操作B.基于深度學習的目標檢測算法，針對缺陷進行訓練C.基于紋理分析和模式識別的方法D.基于光學原理和物理模型的檢測方法15、計算機視覺中的動作識別用于分析視頻中的人體動作。假設要識別一段舞蹈視頻中的動作類別。以下關于動作識別方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以基于時空特征提取的方法，捕捉動作在時間和空間上的變化B.深度學習中的循環神經網絡（RNN）和長短時記憶網絡（LSTM）適用于動作序列的分析C.動作識別只需要關注人體的關節位置，不需要考慮人體的整體形態D.多模態數據融合，如結合音頻和視頻信息，可以提高動作識別的準確率二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋計算機視覺在虛擬現實中的角色。2、（本題5分）說明計算機視覺在航空航天中的飛行器檢測和導航。3、（本題5分）說明計算機視覺在工業檢測中的應用優勢。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）基于深度學習的圖像生成模型，生成具有特定風格的藝術圖像。2、（本題5分）設計一個基于計算機視覺的虹膜識別系統。3、（本題5分）設計一個程序，通過計算機視覺識別不同款式的包包。4、（本題5分）運用深度學習，對不同種類的魚類圖像進行分類。5、（本題5分）利用深度學習算法，對不同種類的果脯圖像進行分類。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）以一個藝術展覽的作品標簽設計為對象，分析設