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頁江西水利職業學院

《品牌整體形象設計》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、在計算機視覺中，三維重建是從二維圖像恢復物體的三維結構。以下關于三維重建的敘述，不正確的是（）A.可以通過多視圖幾何、結構光或深度學習方法進行三維重建B.三維重建在虛擬現實、文物保護和工業設計等領域有著廣泛的應用C.三維重建的結果總是精確無誤的，能夠完全還原物體的真實三維結構D.噪聲、遮擋和圖像質量等因素會對三維重建的結果產生影響2、視頻理解是計算機視覺中的一個具有挑戰性的任務。以下關于視頻理解的敘述，不準確的是（）A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內容，還需要考慮幀之間的時間關系B.循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在處理視頻序列數據時具有優勢C.視頻理解在視頻監控、行為分析和內容推薦等方面具有廣泛的應用前景D.目前的視頻理解技術已經能夠完全理解復雜場景下的視頻內容，不存在任何挑戰3、在計算機視覺的車牌識別任務中，假設要從不同角度和光照條件下拍攝的車輛圖像中準確識別出車牌號碼。以下哪種技術可能有助于提高識別準確率？（）A.字符分割和單獨識別B.利用深度學習模型進行端到端的識別C.只關注車牌的顏色特征D.隨機猜測車牌號碼4、計算機視覺中的動作識別用于分析視頻中的人體動作。假設要識別一段舞蹈視頻中的動作類別。以下關于動作識別方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以基于時空特征提取的方法，捕捉動作在時間和空間上的變化B.深度學習中的循環神經網絡（RNN）和長短時記憶網絡（LSTM）適用于動作序列的分析C.動作識別只需要關注人體的關節位置，不需要考慮人體的整體形態D.多模態數據融合，如結合音頻和視頻信息，可以提高動作識別的準確率5、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6、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，跟蹤一個移動的物體具有挑戰性。假設要在一段視頻中跟蹤一個快速移動的車輛，以下關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.深度學習中的相關濾波方法能夠快速適應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D.目標跟蹤的準確性只取決于初始幀中目標的定位精度7、計算機視覺在文物保護和修復中的應用逐漸增多。假設要對一幅古老的繪畫進行數字化修復和增強，以下關于顏色恢復的挑戰，哪一項是最為顯著的？（）A.由于年代久遠，原畫作的顏色信息缺失嚴重B.不同區域的顏色褪色程度不一致，難以統一恢復C.缺乏對原畫作創作時所用顏料的了解，難以準確還原顏色D.修復過程中可能引入新的顏色偏差，影響修復效果8、計算機視覺中的圖像增強技術可以改善圖像質量。假設要對一張低光照條件下拍攝的圖像進行增強，以下關于圖像增強方法的描述，正確的是：（）A.簡單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照圖像的質量B.直方圖均衡化方法總是能夠在不引入噪聲的情況下增強圖像對比度C.基于深度學習的圖像增強方法能夠自適應地學習到適合的增強策略D.圖像增強不會改變圖像的原始信息和內容9、對于圖像的紋理分析任務，假設要描述和區分不同類型的紋理，例如木紋和石紋。以下哪種方法可能更有助于準確分析紋理特征？（）A.基于統計的方法，計算紋理的灰度共生矩陣B.基于模型的方法，如馬爾可夫隨機場C.僅通過肉眼觀察和主觀描述紋理D.不進行任何紋理分析，直接忽略紋理信息10、在計算機視覺的全景圖像生成任務中，將多幅局部圖像拼接成一幅全景圖像。假設要生成一個城市景觀的全景圖像，以下關于全景圖像生成方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.首先需要對局部圖像進行特征提取和匹配，找到它們之間的對應關系B.可以使用圖像變形和融合技術來消除拼接處的縫隙和色差C.全景圖像生成不受拍攝角度、光照條件和相機參數的影響，能夠完美拼接任何圖像D.基于深度學習的方法能夠自動學習全景圖像的生成規律，提高拼接效果11、對于視頻中的目標跟蹤任務，假設目標在視頻中經歷了快速的外觀變化和嚴重的遮擋。以下哪種策略有助于保持跟蹤的準確性和穩定性？（）A.結合目標的運動模型和外觀模型進行預測B.僅依賴目標的初始外觀特征進行跟蹤C.當出現遮擋時，停止跟蹤并等待目標重新出現D.隨機調整跟蹤算法的參數12、在計算機視覺的遙感圖像分析中，假設要從衛星遙感圖像中提取土地利用信息，以下哪種技術可能對區分不同類型的土地覆蓋有幫助？（）A.高光譜分析B.紋理分析C.形狀分析D.以上都有可能13、計算機視覺中的行人檢測是智能監控系統中的重要任務。假設要在一個擁擠的公共場所中準確檢測出行人，同時要排除其他類似物體的干擾。以下哪種行人檢測方法在這種復雜環境下具有更高的檢測率和較低的誤檢率？（）A.基于HOG特征的行人檢測B.基于深度學習的行人檢測C.基于運動信息的行人檢測D.基于形狀模板的行人檢測14、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15、在計算機視覺中，圖像分類是一項基礎任務。假設我們有一組包含各種動物的圖像數據集，需要訓練一個模型來準確區分不同的動物類別。在選擇圖像分類模型時，以下哪種模型架構通常在處理大規模圖像數據集時表現出色？（）A.傳統的機器學習算法，如支持向量機（SVM）B.淺層的卷積神經網絡（CNN）C.深度卷積神經網絡，如ResNetD.循環神經網絡（RNN）16、計算機視覺在無人駕駛飛行器（UAV）中的應用可以實現自主導航和環境感知。假設一個UAV需要在復雜的環境中飛行并避開障礙物。以下關于計算機視覺在UAV中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過視覺傳感器獲取周圍環境的信息，包括地形、建筑物和其他障礙物B.能夠實時分析圖像，計算與障礙物的距離和相對速度，為飛行決策提供依據C.計算機視覺在UAV中的應用完全不需要與其他傳感器（如慣性測量單元）的數據融合D.可以利用深度學習算法進行端到端的飛行控制，實現自主飛行17、計算機視覺在工業檢測中的應用越來越廣泛。假設要檢測電子電路板上的微小缺陷，以下哪種圖像采集設備可能提供更高的分辨率和精度？（）A.普通數碼相機B.工業線陣相機C.手機攝像頭D.監控攝像頭18、計算機視覺在自動駕駛領域有著至關重要的應用。假設一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，需要識別各種交通標志和障礙物。以下關于自動駕駛中計算機視覺任務的描述，正確的是：（）A.只需對前方物體進行簡單的圖像分類，就能實現安全的自動駕駛B.準確的目標檢測和語義分割對于理解復雜的道路場景至關重要C.計算機視覺在自動駕駛中作用不大，主要依靠其他傳感器如雷達D.對于交通標志的識別，顏色信息比形狀和圖案信息更重要19、計算機視覺中的行人重識別是指在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人。假設要在一個大型商場的監控系統中實現行人重識別，以下關于行人重識別方法的描述，正確的是：（）A.基于顏色和紋理特征的方法對行人的姿態和光照變化不敏感，識別準確率高B.深度學習中的度量學習方法能夠學習到行人的判別性特征，但容易受到背景干擾C.行人重識別系統只需要關注行人的外觀特征，不需要考慮行人的行為特征D.行人重識別在不同場景和攝像頭視角下的性能始終保持穩定，不受影響20、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21、在計算機視覺的自動駕駛應用中，車輛需要準確識別道路標志、交通信號燈和其他車輛的狀態。對于實時性和準確性要求極高的場景，以下哪種傳感器融合技術能夠為車輛提供更全面和可靠的環境感知？（）A.攝像頭與激光雷達的融合B.毫米波雷達與超聲波傳感器的融合C.多種攝像頭的融合D.以上都是22、計算機視覺中的姿態估計是確定物體在三維空間中的位置和方向。假設要估計一個機器人手臂的姿態，以下關于姿態估計方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于視覺的姿態估計可以通過分析物體在圖像中的特征點來計算其姿態B.可以結合多個攝像頭的圖像信息，提高姿態估計的精度和魯棒性C.姿態估計通常需要先對物體進行建模，然后通過匹配圖像和模型來確定姿態D.姿態估計的結果總是非常準確，不受圖像噪聲、遮擋和物體形狀變化的影響23、計算機視覺在人臉識別領域取得了顯著進展。假設要開發一個人臉識別系統，以下關于人臉識別技術的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過提取人臉的幾何特征、紋理特征或深度學習特征進行識別B.人臉識別系統通常需要進行活體檢測，以防止使用照片或視頻等欺詐手段C.大規模的人臉數據集和深度學習模型的結合，大大提高了人臉識別的準確率D.人臉識別技術在任何光照條件、姿態變化和表情變化下都能準確識別，不受這些因素的影響24、在計算機視覺的圖像檢索任務中，假設要從一個大型圖像數據庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關于圖像檢索方法的描述，正確的是：（）A.基于文本標注的圖像檢索方法依賴于人工標注的準確性和完整性，檢索效果不穩定B.基于內容的圖像檢索通過提取圖像的特征進行相似性比較，但特征的選擇對檢索結果影響不大C.哈希方法能夠將高維的圖像特征映射為低維的哈希碼，大大提高檢索效率，但會損失一定的準確性D.所有的圖像檢索方法都能夠在大規模數據庫中實現實時、準確的檢索25、在計算機視覺的視頻分析中，需要處理連續的圖像幀。假設要分析一段監控視頻中的人員行為，以下關于視頻分析方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.光流法可以用于計算相鄰幀之間的像素運動，從而跟蹤物體的運動軌跡B.可以通過對視頻幀進行分類和檢測，來識別和分析人員的行為模式C.視頻分析需要考慮時間維度上的信息，不僅僅是單個圖像幀的特征D.視頻分析只適用于簡單的場景和行為，對于復雜的多人交互場景無法進行有效的分析二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述計算機視覺在運動器材制造中的質量控制。2、（本題5分）簡述計算機視覺在餐飲行業中的食品質量檢測和服務優化。3、（本題5分）描述計算機視覺在泥石流預警中的應用。4、（本題5分）簡述計算機視覺在軍事中的目標識別和戰場態勢感知。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究某科技展會的宣傳物料設計，分析其創新的科技元素、簡潔的排版、醒目的文字如何吸引參展商和觀眾。2、（本題5分）一家金融機構的網站設計穩重專業，信息布局清晰，安全提示明顯。請研究該網站在建立用戶信任、提供便捷服務、展示金融產品方面的表現，以及如何符合金融行業的規范和用戶的安全需求。3、（本題5分）某服裝品牌的櫥窗設計時尚新穎，成為街頭的一道亮麗風景線。請分析櫥窗在模特造型、服裝搭配、道具運用上的創意，以及如何吸引路人進店消費。4、（本題5分）一家電商平臺為