裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁唐山職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《包裝策劃與設(shè)計》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______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、計算機視覺中的顯著性檢測旨在找出圖像中引人注目的區(qū)域。假設(shè)要在一張復(fù)雜的自然風(fēng)景圖像中檢測顯著性區(qū)域，以下關(guān)于顯著性檢測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于對比度的方法通過計算圖像區(qū)域與周圍區(qū)域的差異來確定顯著性B.基于頻域分析的方法可以從圖像的頻譜中提取顯著性信息C.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)圖像的全局和局部特征，實現(xiàn)更準確的顯著性檢測D.顯著性檢測的結(jié)果總是與人類的視覺注意力機制完全一致，沒有偏差2、在計算機視覺的目標識別任務(wù)中，假設(shè)要識別不同種類的水果。以下關(guān)于應(yīng)對類內(nèi)差異和類間相似性的策略，哪一項是不正確的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)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(qū)分性的特征，減少類內(nèi)差異和類間相似性的影響C.降低模型的復(fù)雜度，避免過度擬合類內(nèi)差異和類間相似性D.忽略類內(nèi)差異和類間相似性，依靠模型的自動適應(yīng)能力3、在計算機視覺的目標跟蹤任務(wù)中，跟蹤一個移動的物體具有挑戰(zhàn)性。假設(shè)要在一段視頻中跟蹤一個快速移動的車輛，以下關(guān)于目標跟蹤算法的描述，正確的是：（）A.基于卡爾曼濾波的目標跟蹤算法在處理非線性運動時效果最佳B.深度學(xué)習(xí)中的相關(guān)濾波方法能夠快速適應(yīng)目標的外觀變化和遮擋情況C.目標跟蹤算法不需要考慮目標的尺度變化和旋轉(zhuǎn)D.目標跟蹤的準確性只取決于初始幀中目標的定位精度4、在計算機視覺的目標計數(shù)任務(wù)中，統(tǒng)計圖像或視頻中目標的數(shù)量。假設(shè)要統(tǒng)計一個果園中蘋果的數(shù)量，以下關(guān)于目標計數(shù)方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于圖像分割和對象識別的方法，先分割出每個蘋果，然后進行計數(shù)B.利用深度學(xué)習(xí)中的回歸模型直接預(yù)測蘋果的數(shù)量C.目標計數(shù)不受蘋果的大小、形狀和分布的影響，任何情況下都能準確計數(shù)D.結(jié)合多視角圖像或視頻序列可以提高目標計數(shù)的準確性5、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(guān)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(tài)的變化B.深度學(xué)習(xí)方法在行人重識別任務(wù)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(jiān)控和人員追蹤等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.行人重識別技術(shù)已經(jīng)能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上達到100%的準確率6、在計算機視覺的圖像質(zhì)量評估任務(wù)中，假設(shè)要評估一張經(jīng)過處理后的圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像質(zhì)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(zhì)量，結(jié)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(fù)雜度低C.無參考圖像質(zhì)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(zhì)量D.所有的圖像質(zhì)量評估方法都能夠完全反映人對圖像質(zhì)量的主觀感受7、在計算機視覺的目標跟蹤任務(wù)中，需要在連續(xù)的圖像幀中持續(xù)跟蹤一個特定的目標。假設(shè)要跟蹤一個在運動場上快速移動且形狀變化的運動員，同時存在其他相似物體的干擾。以下哪種目標跟蹤算法在這種具有挑戰(zhàn)性的場景下表現(xiàn)更佳？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤B.基于粒子濾波的跟蹤C.基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤8、計算機視覺在無人駕駛中的應(yīng)用至關(guān)重要。假設(shè)要通過車載攝像頭識別道路上的交通標志和標線，以下關(guān)于應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境變化的策略，哪一項是不正確的？（）A.利用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，如結(jié)合攝像頭和激光雷達的信息B.定期更新模型，適應(yīng)新出現(xiàn)的交通標志和標線C.只依靠單一攝像頭的圖像信息，不考慮其他傳感器D.對不同天氣和光照條件下的數(shù)據(jù)進行增強訓(xùn)練9、在計算機視覺的目標檢測中，對于小目標的檢測往往具有較大的挑戰(zhàn)性。為了提高小目標檢測的準確率，以下哪種策略可能是有效的？（）A.多尺度特征融合B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的小目標樣本C.使用更高分辨率的輸入圖像D.以上都是10、當(dāng)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11、在計算機視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中，假設(shè)圖像中有大面積的損壞或缺失區(qū)域，以下哪種方法可能更依賴于對圖像全局結(jié)構(gòu)的理解？（）A.基于紋理合成的方法B.基于擴散的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于樣例的方法12、計算機視覺中的視頻理解不僅包括對單個幀的分析，還需要考慮幀之間的關(guān)系。假設(shè)我們要理解一個電影片段的情節(jié)和情感，以下哪種方法能夠有效地捕捉視頻中的時空動態(tài)信息和語義信息？（）A.基于幀級特征和分類器的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的視頻理解模型，結(jié)合注意力機制C.基于光流和運動軌跡的方法D.基于音頻和視頻融合的方法13、計算機視覺中的場景理解是理解圖像或視頻中的場景內(nèi)容和語義信息。假設(shè)要理解一張城市街道的圖像，以下關(guān)于場景理解方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對象檢測、語義分割和場景分類等任務(wù)來實現(xiàn)場景理解B.結(jié)合上下文信息和先驗知識能夠提高場景理解的準確性C.深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)場景中的全局特征和關(guān)系，實現(xiàn)對場景的深入理解D.場景理解可以在沒有任何先驗知識和上下文信息的情況下，準確地推斷出場景的語義14、在計算機視覺的文本檢測和識別任務(wù)中，假設(shè)要從一張圖片中提取并識別其中的文字信息。以下關(guān)于文本檢測和識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以先通過文本檢測算法定位圖片中的文本區(qū)域，然后進行識別B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本識別中表現(xiàn)出色，能夠準確識別各種字體和風(fēng)格的文字C.文本檢測和識別對于彎曲、傾斜和模糊的文字能夠輕松應(yīng)對，沒有任何困難D.可以結(jié)合光學(xué)字符識別（OCR）技術(shù)，將圖片中的文字轉(zhuǎn)換為可編輯的文本15、計算機視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率和細節(jié)。假設(shè)要將一張低分辨率的老照片重建為高分辨率的清晰圖像，同時要保持圖像的自然度和真實性。以下哪種圖像超分辨率重建方法最為適合？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于學(xué)習(xí)字典的方法二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述計算機視覺在電商中的商品推薦和圖像搜索。2、（本題5分）描述計算機視覺在泥石流預(yù)警中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡述圖像的色彩渲染技術(shù)。4、（本題5分）簡述計算機視覺在紡織業(yè)中的應(yīng)用。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）設(shè)計一個基于計算機視覺的聲紋識別系統(tǒng)。2、（本題5分）設(shè)計一個基于計算機視覺的交通標志識別系統(tǒng)。3、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同種類貝類的程序。4、（本題5分）使用目標跟蹤算法，對馬拉松比賽中的運動員進行實時排名和速度估算。5、（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。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）解析某汽車品牌的二手車銷售廣告設(shè)計，探討其如何通過視覺元素展示二手車的品質(zhì)、性價比和品牌的可靠性，吸引消費者