裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁浙江工業大學之江學院《版式設計》

2023-2024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、在計算機視覺的圖像檢索任務中，需要根據用戶提供的示例圖像從大規模圖像數據庫中找到相似的圖像。假設要構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模數據時性能更優？（）A.基于內容的圖像檢索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2、計算機視覺在安防監控領域有廣泛應用。假設要通過監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.優先保證實時性，即使準確性略有降低B.優先保證準確性，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，只能根據具體情況選擇其一3、在計算機視覺的圖像生成任務中，假設要生成逼真的人臉圖像。以下關于生成模型的架構選擇，哪一項是需要特別關注的？（）A.選擇傳統的多層感知機（MLP）架構B.采用生成對抗網絡（GAN）架構，通過對抗訓練生成高質量圖像C.運用卷積神經網絡（CNN）架構，但不使用池化層D.構建循環神經網絡（RNN）架構，處理圖像的序列信息4、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5、在計算機視覺的圖像增強任務中，旨在改善圖像的質量。假設一張低光照條件下拍攝的照片需要增強。以下關于圖像增強方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過直方圖均衡化方法增強圖像的對比度B.基于濾波的方法能夠去除圖像中的噪聲，同時增強細節C.圖像增強可以無限制地提高圖像的質量，不存在過度增強的問題D.深度學習中的生成對抗網絡（GAN）也可以用于圖像增強6、在計算機視覺的實際應用中，光照變化會對圖像的處理和分析產生影響。以下關于光照變化的描述，不正確的是（）A.光照變化可能導致圖像的亮度、對比度和顏色發生改變，增加了圖像處理的難度B.一些預處理技術，如直方圖均衡化，可以在一定程度上減輕光照變化的影響C.深度學習模型能夠自動適應各種光照變化，無需進行額外的處理D.光照變化對于目標檢測和跟蹤等任務的準確性可能會產生較大的影響7、圖像分割是將圖像分成不同的區域，每個區域具有相似的特征。假設要對醫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實現像素級別的分類，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8、在計算機視覺的場景理解任務中，需要對圖像中的物體、關系和上下文進行綜合分析。假設要理解一個室內場景的布局和功能，以下哪種信息可能是最關鍵的？（）A.物體的形狀和顏色B.物體之間的空間位置關系C.圖像的亮度和對比度D.圖像的拍攝角度9、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圖像，對于動態視頻的處理效果不佳D.目標檢測在自動駕駛、安防監控和工業檢測等領域有著廣泛的應用10、計算機視覺在文物保護和修復中的應用可以幫助記錄和分析文物的狀態。假設要對一件古老的雕塑進行數字化保存和修復建議。以下關于計算機視覺在文物保護中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過三維掃描技術獲取文物的精確形狀和表面細節B.能夠對文物的顏色和紋理進行分析，為修復提供參考C.計算機視覺可以完全替代人工的文物修復工作，保證修復的質量和效果D.可以建立文物的數字檔案，方便后續的研究和展示11、在計算機視覺中，特征提取是非常關鍵的一步。假設我們要從圖像中提取有意義的特征，用于后續的處理和分析，以下關于特征提取方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.SIFT（尺度不變特征變換）和SURF（加速穩健特征）是常用的局部特征描述子，對圖像的旋轉、縮放和光照變化具有一定的不變性B.HOG（方向梯度直方圖）特征通過計算圖像局部區域的梯度方向分布來描述圖像，常用于行人檢測C.深度學習中的自動特征提取，例如通過卷積神經網絡學習到的特征，比手工設計的特征更具有代表性和判別力D.特征提取的結果對后續的圖像處理任務影響不大，不同的特征提取方法可以得到相似的處理效果12、計算機視覺中的醫學圖像分析對于疾病的診斷和治療具有重要意義。以下關于醫學圖像分析的描述，不準確的是（）A.可以對X光、CT、MRI等醫學圖像進行病灶檢測、器官分割和疾病分類B.深度學習技術在醫學圖像分析中取得了顯著的成果，但也面臨數據標注困難和模型泛化能力不足的問題C.醫學圖像分析需要遵循嚴格的醫學標準和倫理規范，確保結果的準確性和可靠性D.醫學圖像分析完全依賴于計算機視覺技術，醫生的經驗和專業知識不再重要13、在計算機視覺的圖像壓縮任務中，假設要在保證圖像質量的前提下盡可能減小文件大小。以下關于壓縮算法的選擇，哪一項是不正確的？（）A.選擇基于變換的壓縮算法，如離散余弦變換（DCT）B.采用無損壓縮算法，確保圖像信息完全不丟失C.只考慮壓縮比，不關心圖像的視覺質量D.根據圖像的特點和應用需求選擇合適的壓縮算法14、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的目標檢測中的遮擋處理？（）A.上下文信息B.跟蹤歷史C.多視角融合D.以上都是15、計算機視覺在無人駕駛中的應用需要應對各種復雜的環境和情況。假設無人駕駛汽車要在惡劣天氣下行駛，以下關于計算機視覺在無人駕駛中的挑戰的描述，哪一項是不正確的？（）A.惡劣天氣會影響圖像的質量和清晰度，增加目標檢測和識別的難度B.計算機視覺系統需要與其他傳感器（如雷達和超聲波傳感器）融合，以提高在惡劣天氣下的感知能力C.深度學習模型在惡劣天氣條件下的性能會顯著下降，無法正常工作D.針對惡劣天氣，可以通過數據增強和模型優化等方法提高計算機視覺系統的魯棒性二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述圖像的仿射變換特點。2、（本題5分）說明計算機視覺在智能倉儲中的應用。3、（本題5分）解釋計算機視覺中的人群密度估計任務。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過深度學習模型，對一批手寫數字圖像進行識別和分類。2、（本題5分）通過圖像分類算法，對不同種類的植物葉片圖像進行分類。3、（本題5分）通過圖像分割技術，將衛星圖像中的冰雪覆蓋區域和非覆蓋區域進行劃分。4、（本題5分）使用計算機視覺方法，檢測商場門口的人員聚集情況。5、（本題5分）對運動比賽的視頻進行分析，自動統計運動員的動作和得分。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）分析某連鎖餐廳的品牌形象設計，包括標志、店