內(nèi)蒙古經(jīng)貿(mào)外語職業(yè)學院《手繪POP》2023-2024學年第一學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁內(nèi)蒙古經(jīng)貿(mào)外語職業(yè)學院《手繪POP》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、在計算機視覺的立體視覺中，需要通過兩個或多個相機獲取的圖像來計算深度信息。假設要為一個自動駕駛汽車構(gòu)建立體視覺系統(tǒng)，以測量與前方障礙物的距離，同時要考慮實時性和準確性的要求。以下哪種立體匹配算法在這種應用場景中表現(xiàn)最優(yōu)？（）A.基于區(qū)域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度學習的匹配D.全局優(yōu)化匹配2、在計算機視覺的圖像分類任務中，假設數(shù)據(jù)集存在類別不平衡問題，某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別。以下哪種方法可以緩解這種不平衡對分類模型的影響？（）A.對少數(shù)類進行過采樣或?qū)Χ鄶?shù)類進行欠采樣B.只使用多數(shù)類的樣本進行訓練C.不考慮類別不平衡，直接訓練模型D.隨機選擇樣本進行訓練3、在計算機視覺中，圖像增強技術用于改善圖像的質(zhì)量。以下關于圖像增強的描述，不正確的是（）A.圖像增強可以包括對比度增強、銳化、去噪等操作B.圖像增強的目的是使圖像更適合人類視覺觀察或后續(xù)的處理任務C.過度的圖像增強可能會導致圖像失真或引入噪聲D.圖像增強只對低質(zhì)量的圖像有效果，對于高質(zhì)量的圖像沒有必要進行增強4、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域，每個區(qū)域具有相似的特征。假設要對醫(yī)學圖像進行器官分割，以下關于圖像分割方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于閾值的分割方法簡單直接，但對于復雜圖像效果往往不佳B.基于邊緣檢測的分割方法通過尋找圖像中的邊緣來劃分區(qū)域，但容易受到噪聲影響C.基于深度學習的語義分割方法能夠?qū)崿F(xiàn)像素級別的分類，效果較好，但計算量較大D.圖像分割只適用于灰度圖像，對于彩色圖像無法進行有效的分割5、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務。假設要在一張包含眾多物體的復雜圖像中準確檢測出不同類型的車輛，例如轎車、卡車和摩托車。圖像中的車輛可能具有不同的顏色、大小和姿態(tài)，而且背景也較為復雜。為了實現(xiàn)高精度的車輛檢測，以下哪種方法通常被認為是最有效的？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理技術，如邊緣檢測和形態(tài)學操作B.使用基于深度學習的目標檢測算法，如FasterR-CNNC.采用簡單的模板匹配方法，根據(jù)預先定義的車輛模板進行匹配D.對圖像進行全局特征提取，然后基于這些特征進行分類6、在計算機視覺的圖像生成任務中，假設要生成具有真實感的自然圖像。以下關于圖像生成方法的描述，正確的是：（）A.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）能夠生成逼真的圖像，但訓練過程不穩(wěn)定，容易模式崩潰B.變分自編碼器（VAE）生成的圖像多樣性好，但真實感不如GAN生成的圖像C.自回歸模型在圖像生成中效率高，能夠快速生成高質(zhì)量的圖像D.所有的圖像生成方法都能夠生成與真實世界完全一致的圖像7、在計算機視覺的圖像去模糊任務中，需要恢復由于相機抖動或物體運動導致的模糊圖像。假設一張夜景照片由于長時間曝光而模糊，同時存在噪聲和低光照條件。以下哪種圖像去模糊算法在處理這種情況時效果較好？（）A.盲去卷積算法B.基于正則化的去模糊算法C.深度學習的去模糊模型D.頻域去模糊方法8、在計算機視覺的場景理解任務中，假設要理解一個室內(nèi)場景的布局和物體關系。以下關于利用深度學習模型的方法，哪一項是不太恰當?shù)?？（）A.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）提取圖像特征B.運用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）處理場景的序列信息C.直接使用未經(jīng)訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡，期望其自動學習場景理解D.結(jié)合CNN和RNN，構(gòu)建端到端的場景理解模型9、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(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在圖像分類任務中表現(xiàn)出色，能夠自動學習圖像的特征B.傳統(tǒng)的機器學習方法如支持向量機（SVM）在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)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(jié)果影響不大D.為了提高分類準確率，可以使用數(shù)據(jù)增強技術，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作來擴充數(shù)據(jù)集10、在計算機視覺的圖像檢索任務中，需要根據(jù)用戶提供的示例圖像從大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)庫中找到相似的圖像。假設要構(gòu)建一個高效的圖像搜索引擎，能夠快速準確地返回相關圖像。以下哪種圖像檢索方法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時性能更優(yōu)？（）A.基于內(nèi)容的圖像檢索B.基于文本標注的圖像檢索C.基于哈希編碼的圖像檢索D.基于深度學習特征的圖像檢索11、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(zhuǎn)換。假設我們要將一張照片轉(zhuǎn)換為油畫風格，以下哪種方法能夠?qū)崿F(xiàn)逼真的風格轉(zhuǎn)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12、在計算機視覺的圖像去噪任務中，假設要去除一張受到嚴重噪聲污染的圖像中的噪聲。以下關于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.中值濾波能夠有效地去除椒鹽噪聲，但會使圖像變得模糊B.均值濾波在去除噪聲的同時能夠很好地保留圖像的細節(jié)信息C.小波變換去噪方法計算復雜度高，不適合處理大規(guī)模圖像D.所有的圖像去噪方法都能夠完全恢復出原始的無噪圖像13、在計算機視覺的應用于農(nóng)業(yè)領域，例如作物監(jiān)測和病蟲害檢測，需要對大量的田間圖像進行分析。假設我們要檢測農(nóng)作物葉片上的病蟲害癥狀，以下哪種技術能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準確的檢測，并且適應不同的生長階段和環(huán)境條件？（）A.基于傳統(tǒng)圖像分割和特征提取的方法B.基于深度學習的目標檢測和分類算法，針對病蟲害特征訓練C.基于光譜分析和顏色特征的方法D.基于機器視覺和模式識別的方法14、計算機視覺在安防監(jiān)控領域有廣泛應用。假設要通過監(jiān)控攝像頭實時檢測人群中的異常行為，以下關于實時性和準確性的平衡，哪一項是最為關鍵的？（）A.優(yōu)先保證實時性，即使準確性略有降低B.優(yōu)先保證準確性，允許一定的延遲C.不考慮實時性和準確性，只要能檢測出異常行為即可D.完全無法平衡實時性和準確性，只能根據(jù)具體情況選擇其一15、圖像分類是計算機視覺中的常見任務之一。對于圖像分類模型的訓練，以下說法錯誤的是（）A.需要大量有標注的圖像數(shù)據(jù)來學習不同類別的特征B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在圖像分類任務中表現(xiàn)出色C.模型的訓練過程是不斷調(diào)整參數(shù)以最小化預測誤差的過程D.圖像分類模型一旦訓練完成，就無法再對新的類別進行學習和分類16、在計算機視覺的應用于自動駕駛領域，需要實時檢測道路上的交通標志和標線。假設車輛在高速行駛中，以下哪種技術能夠快速準確地檢測到各種交通標志，并且對光照變化和遮擋具有較強的魯棒性？（）A.基于顏色和形狀特征的檢測方法B.基于深度學習的檢測方法，結(jié)合多尺度特征C.基于邊緣檢測和形態(tài)學操作的方法D.基于模板匹配和特征點匹配的方法17、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(jié)構(gòu)和細節(jié)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(jié)果不受缺失區(qū)域的大小和形狀的影響D.結(jié)合先驗知識和上下文信息的深度學習方法可以產(chǎn)生更合理和自然的修復效果18、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設一個工廠需要檢測生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷。以下關于工業(yè)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(tǒng)對零件進行自動分類和篩選C.工業(yè)檢測中的計算機視覺系統(tǒng)需要高度的穩(wěn)定性和可靠性，對環(huán)境變化不敏感D.計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用已經(jīng)非常成熟，不需要人工干預和校驗19、計算機視覺在智能零售中的應用可以改善購物體驗和提高運營效率。假設一個超市需要通過計算機視覺實現(xiàn)自動結(jié)賬和庫存管理。以下關于計算機視覺在智能零售中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過商品識別技術自動識別顧客購買的商品，實現(xiàn)快速結(jié)賬B.能夠?qū)崟r監(jiān)測貨架上商品的庫存水平，及時提醒補貨C.計算機視覺系統(tǒng)能夠準確識別所有商品的包裝和標簽，不受商品擺放方式和遮擋的影響D.可以分析顧客在店內(nèi)的行為和偏好，為營銷策略提供數(shù)據(jù)支持20、在計算機視覺的人臉識別任務中，需要應對姿態(tài)、表情和光照等變化。假設要構(gòu)建一個能夠在不同環(huán)境下準確識別人臉的系統(tǒng)，以下哪種人臉識別方法在處理這些變化時具有更高的準確性和魯棒性？（）A.基于特征點的人臉識別B.基于模板匹配的人臉識別C.基于深度學習的人臉識別D.基于幾何形狀的人臉識別21、計算機視覺是一門研究如何讓計算機從圖像或視頻中獲取信息和理解內(nèi)容的學科。在計算機視覺的應用中，目標檢測是一項重要任務。以下關于目標檢測的描述，不準確的是（）A.目標檢測能夠準確識別圖像或視頻中特定類別的物體，并確定其位置和大小B.深度學習技術的發(fā)展極大地提高了目標檢測的準確性和效率C.目標檢測只適用于靜態(tài)圖像，對于動態(tài)視頻的處理效果不佳D.目標檢測在自動駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領域有著廣泛的應用22、在一個基于計算機視覺的機器人導航系統(tǒng)中，需要根據(jù)環(huán)境圖像來規(guī)劃機器人的路徑。以下哪種視覺導航方法可能更適合復雜動態(tài)環(huán)境？（）A.基于地圖的導航B.基于視覺里程計的導航C.基于深度學習的端到端導航D.以上都是23、在計算機視覺的圖像檢索任務中，需要根據(jù)用戶提供的查詢圖像找到相似的圖像。假設我們有一個大型的圖像數(shù)據(jù)庫，以下哪種圖像表示方法能夠提高圖像檢索的效率和準確性？（）A.基于全局特征的圖像表示B.基于局部特征的圖像表示C.基于深度學習的圖像嵌入表示D.基于顏色直方圖的圖像表示24、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25、在一個基于計算機視覺的工業(yè)質(zhì)量檢測系統(tǒng)中，需要檢測產(chǎn)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(tài)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(tài)學操作C.閾值分割算法D.霍夫變換二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）描述計算機視覺在海洋物理過程研究中的應用。2、（本題5分）描述計算機視覺在礦產(chǎn)資源勘探中的應用。3、（本題5分）解釋計算機視覺中的圖像壓縮算法。4、（本題5分）解釋計算機視覺在能源領域中的設備監(jiān)測和故障診斷。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）某農(nóng)產(chǎn)品電商平臺的首頁設計突出產(chǎn)品新鮮與多樣。請研究首頁在產(chǎn)品分類展示、產(chǎn)地介紹、促銷活動呈現(xiàn)上的布局，以及如何引導用戶購買。2、（本題5分）分析某珠寶品牌的節(jié)日促銷廣告設計，研究如何通過華麗的視覺效果和吸引人的優(yōu)惠信息增加銷售額。3、（本題5分）研究某酒店的品牌形象設計，包括標志設計、室內(nèi)裝修風格和服務用品設計，分析其如何營造舒適的住宿環(huán)境和吸引顧客。4、（本題5