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頁威海海洋職業學院

《書籍裝幀設計》2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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、計算機視覺中的行人重識別是在不同攝像頭拍攝的圖像或視頻中識別出特定的行人。以下關于行人重識別的敘述，不正確的是（）A.行人重識別需要提取具有判別性的行人特征，克服視角、光照和姿態的變化B.深度學習方法在行人重識別任務中取得了顯著的性能提升C.行人重識別在智能安防、視頻監控和人員追蹤等領域有重要的應用D.行人重識別技術已經能夠在大規模數據集上達到100%的準確率2、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3、在計算機視覺中，圖像生成是創建新的圖像內容。以下關于圖像生成的說法，錯誤的是（）A.可以通過生成對抗網絡（GAN）、變分自編碼器（VAE）等模型進行圖像生成B.圖像生成可以用于藝術創作、數據增強和虛擬場景構建等任務C.生成的圖像質量和真實性在不斷提高，但仍然存在一些缺陷和不完美之處D.圖像生成可以完全根據用戶的任意想象生成任何內容，不受任何限制4、圖像壓縮是為了減少圖像的數據量，同時保持可接受的視覺質量。假設我們需要在網絡上傳輸大量的圖像，以下哪種圖像壓縮標準能夠在保證較高壓縮比的同時，提供較好的圖像質量？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP5、計算機視覺中的行人重識別任務是在不同攝像頭中識別出特定的行人。假設要在一個大型火車站中尋找一個走失的兒童。以下關于行人重識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以利用行人的服裝顏色、款式和攜帶物品等特征進行重識別B.深度學習中的度量學習方法可以學習行人的特征表示，提高重識別的準確率C.行人重識別不受行人姿態變化和攝像頭視角差異的影響D.可以通過構建大規模的行人數據集進行訓練，提升模型的泛化能力6、計算機視覺中的光流估計是計算圖像中像素的運動信息。以下關于光流估計的敘述，不正確的是（）A.光流估計可以用于視頻中的運動分析、目標跟蹤和動作識別等任務B.基于深度學習的光流估計方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估計只對勻速運動的物體有效，對于復雜的非勻速運動估計不準確D.光流估計的結果可以為后續的計算機視覺任務提供重要的運動線索7、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8、在計算機視覺的圖像修復任務中，恢復圖像中缺失或損壞的部分。假設要修復一張老照片中缺失的部分，以下關于圖像修復方法的描述，正確的是：（）A.基于紋理合成的圖像修復方法能夠完美恢復復雜的結構和細節B.深度學習中的自編碼器在圖像修復中無法學習到有效的特征表示C.圖像修復的結果不受缺失區域的大小和形狀的影響D.結合先驗知識和上下文信息的深度學習方法可以產生更合理和自然的修復效果9、在計算機視覺的圖像壓縮任務中，假設要在保證一定圖像質量的前提下，盡可能減少圖像的數據量。以下哪種圖像壓縮方法可能更有效？（）A.基于離散余弦變換（DCT）的壓縮算法，如JPEGB.無損壓縮方法，如PNGC.不進行任何壓縮，直接存儲原始圖像D.隨機刪除圖像中的部分像素10、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11、在計算機視覺的行人重識別任務中，假設要在多個攝像頭拍攝的畫面中找到同一個行人。以下關于特征融合的方法，哪一項是不太合理的？（）A.將行人的外觀特征和步態特征進行融合B.簡單地將不同特征進行拼接，不考慮權重分配C.根據特征的重要性為其分配不同的權重進行融合D.利用深度學習模型自動學習特征的融合方式12、在計算機視覺的圖像融合任務中，將多幅圖像合成為一幅更完整、更有信息的圖像。假設要將一張白天拍攝的風景圖像和一張夜晚拍攝的同一地點的圖像進行融合，以下關于圖像融合方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于像素級的融合策略，將兩幅圖像的像素值進行加權或組合B.特征級融合方法先提取圖像的特征，然后進行融合，能夠更好地保留圖像的語義信息C.圖像融合的效果只取決于融合算法的選擇，與輸入圖像的質量和內容無關D.多模態圖像融合需要考慮不同圖像的特點和互補性，以獲得更理想的融合結果13、計算機視覺中的動作識別是對視頻中人物或物體的動作進行分類和理解。假設要識別一段舞蹈視頻中的各種舞蹈動作，同時要考慮動作的速度、幅度和風格的變化。以下哪種動作識別方法在處理這種復雜的動作模式時表現更好？（）A.基于手工特征的動作識別B.基于時空興趣點的動作識別C.基于深度學習的時空卷積網絡D.基于隱馬爾可夫模型的動作識別14、目標檢測是計算機視覺中的重要任務之一。假設要在一張城市街道的圖像中檢測出所有的行人和車輛，以下關于目標檢測算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統的圖像處理方法的目標檢測算法在復雜場景中表現優于深度學習算法B.深度學習中的單階段目標檢測算法比兩階段算法速度快，但精度較低C.目標檢測算法只需要關注目標的位置，不需要考慮目標的類別D.目標檢測的準確率不受圖像質量、光照條件和目標大小變化的影響15、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二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述計算機視覺中基于深度學習的目標檢測算法。2、（本題5分）計算機視覺中如何進行服裝尺碼測量和款式設計？3、（本題5分）解釋計算機視覺在煙草行業中的質量檢測。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）對電影中的鏡頭語言和敘事節奏進行基于計算機視覺的分析。2、（本題5分）使用目標檢測技術，從醫療影像中檢測出腫瘤等病變區域。3、（本題5分）運用圖像識別技術，檢測火車站安檢口的危險物品。4、（本題5分）設計一個系統，利用計算機視覺檢測工廠生產線上的產品缺陷。5、（本題5分）利用圖像識別技術，對不同品牌的汽車輪胎圖像進行識別和分類。四、分析題（本大題共3個小題，共30