自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁北京交通大學《品牌設計》

2022-2023學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______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、對于圖像的語義理解任務，假設要理解一張圖像所表達的場景和事件，例如判斷一張圖像是在舉行婚禮還是在舉辦音樂會。圖像中的信息可能比較隱晦和復雜。以下哪種方法可能有助于提高語義理解的準確性？（）A.構建圖像的語義圖，分析物體之間的關系B.只關注圖像中的主要物體，忽略背景信息C.對圖像進行簡單的分類，不進行深入的語義分析D.隨機猜測圖像的語義2、當利用計算機視覺技術對醫學影像（如X光、CT等）進行分析，輔助醫生進行疾病診斷時，需要從大量的圖像數據中提取有價值的特征。以下哪種特征提取方法在醫學影像分析中可能具有較高的應用價值？（）A.基于形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.基于深度學習的自動特征學習D.基于顏色的特征提取3、計算機視覺中的車牌識別是智能交通系統中的重要組成部分。假設要在一個高速公路收費站實現準確的車牌識別，以下關于車牌識別方法的描述，正確的是：（）A.基于邊緣檢測和字符分割的方法對車牌的變形和污漬具有很強的適應性B.深度學習中的卷積神經網絡能夠直接從車牌圖像中識別出字符，但對車牌的傾斜和光照不均敏感C.車牌識別系統只需要在白天光照良好的條件下工作，夜間和惡劣天氣下無法正常運行D.車牌識別的準確率只取決于車牌圖像的清晰度，與車牌的顏色和字體無關4、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，同時盡可能保留圖像的細節和邊緣信息。以下哪種去噪方法可能更適合？（）A.中值濾波，用鄰域中值代替像素值B.均值濾波，用鄰域平均值代替像素值C.基于深度學習的圖像去噪模型，如DnCNND.不進行任何去噪處理，保留原始噪聲圖像5、計算機視覺中，以下哪個任務通常需要對圖像中的目標進行定位和分類？（）A.圖像生成B.目標檢測C.圖像超分辨率D.圖像去噪6、在計算機視覺的應用中，人臉識別技術受到廣泛關注。假設一個人臉識別系統正在進行身份驗證，以下關于人臉識別的描述，正確的是：（）A.只依靠面部的幾何形狀信息就能實現準確的人臉識別B.光照變化和面部表情對人臉識別的準確率沒有影響C.結合深度學習模型和多模態信息，如紅外圖像，可以提高人臉識別的性能和可靠性D.人臉識別系統不需要考慮數據的隱私和安全問題7、在計算機視覺的三維重建任務中，假設要從一組不同角度拍攝的二維圖像中重建出物體的三維模型。這些圖像可能存在噪聲和拍攝誤差。為了獲得準確的三維重建結果，以下哪種技術是重要的？（）A.基于立體視覺的方法，通過匹配不同圖像中的對應點B.直接使用二維圖像的平均信息來估計三維形狀C.忽略圖像中的噪聲和誤差，進行簡單的重建D.隨機生成三維模型，然后與二維圖像進行匹配8、圖像分類是計算機視覺的基礎任務之一。假設要對一組動物圖片進行分類，區分貓、狗、兔子等。以下關于圖像分類方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.傳統的機器學習方法，如支持向量機（SVM），也可以用于圖像分類任務B.深度學習中的卷積神經網絡（CNN）在圖像分類中取得了顯著的效果C.圖像分類只需要考慮圖像的內容，不需要考慮圖像的拍攝角度和背景等因素D.可以通過數據增強技術，如旋轉、裁剪、翻轉等，增加訓練數據的多樣性9、計算機視覺中的三維重建技術可以從多幅圖像中恢復物體的三維形狀。假設要對一個古老建筑進行三維重建。以下關于三維重建方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過立體視覺的方法，從不同角度拍攝的圖像中計算深度信息B.基于結構光的方法能夠快速獲取物體表面的三維點云數據C.深度學習在三維重建中也有應用，能夠學習從二維圖像到三維形狀的映射D.三維重建的結果總是非常精確，與真實物體的形狀完全一致10、在計算機視覺的應用于農業領域，例如作物監測和病蟲害檢測，需要對大量的田間圖像進行分析。假設我們要檢測農作物葉片上的病蟲害癥狀，以下哪種技術能夠實現快速、準確的檢測，并且適應不同的生長階段和環境條件？（）A.基于傳統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11、假設我們要開發一個計算機視覺系統，用于檢測生產線上產品的表面缺陷。由于產品的種類繁多、缺陷類型復雜，以下哪種方法可能需要更多的計算資源和時間來訓練模型？（）A.基于傳統機器學習的方法B.基于淺層神經網絡的方法C.基于深度學習的方法D.基于模板匹配的方法12、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13、在計算機視覺的圖像超分辨率任務中，假設要將一張低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像。以下關于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的方法簡單快速，但恢復出的圖像細節不夠清晰B.基于深度學習的方法能夠生成逼真的高分辨率圖像，但需要大量的訓練數據和計算資源C.圖像超分辨率技術可以無限制地提高圖像的分辨率，不受硬件限制D.所有的圖像超分辨率方法都能夠完全恢復出原始高分辨率圖像的所有信息14、計算機視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲，同時保留圖像的細節和結構。假設我們有一張受到嚴重噪聲污染的醫學圖像，以下哪種圖像去噪方法能夠在去除噪聲的同時，最大程度地保留圖像的邊緣和紋理信息？（）A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.基于小波變換的去噪方法15、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）描述計算機視覺在安防監控中的作用。2、（本題5分）簡述計算機視覺中自監督學習的任務和方法。3、（本題5分）解釋計算機視覺在虹膜識別中的關鍵技術。4、（本題5分）說明計算機視覺在能源管理中的應用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）設計一個程序，通過計算機視覺識別不同款式的腰帶。2、（本題5分）開發一個能夠識別不同種類飛禽的程序。3、（本題5分）基于深度學習的圖像超分辨率技術，提高低分辨率圖像的清晰度。4、（本題5分）通過圖像分類算法，對不同類型的鞋子圖像進行分類。5、（本題5分）利用圖像識別算法，對超市貨架上的商品進行庫存管理和盤點。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）分析某藝術工作室的標志設計，研究其如何通過圖形、色彩、字體等元素體現工作室的藝術風格和專業特色。2、（