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頁內蒙古電子信息職業技術學院《編排設計》

2023-2024學年第二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、計算機視覺中的目標計數任務，例如統計圖像中物體的數量。假設要計算一張果園圖片中蘋果的數量，以下關于目標計數方法的描述，正確的是：（）A.基于傳統的圖像分割和對象識別方法可以準確快速地完成目標計數B.深度學習中的回歸模型不適合用于目標計數任務C.目標的大小、形狀和分布對計數結果沒有影響D.結合深度學習的密度估計方法能夠有效地實現目標計數2、在計算機視覺的人臉識別任務中，需要應對姿態、表情和光照等變化。假設要構建一個能夠在不同環境下準確識別人臉的系統，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3、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4、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5、計算機視覺在自動駕駛領域發揮著重要作用。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、車輛和行人。以下關于自動駕駛中計算機視覺的描述，哪一項是不正確的？（）A.計算機視覺可以通過攝像頭實時獲取道路信息，為車輛的決策和控制提供依據B.它能夠準確識別不同光照和天氣條件下的交通對象，不受任何干擾C.深度學習算法在自動駕駛的計算機視覺中被廣泛應用，用于目標檢測和語義分割D.計算機視覺需要與其他傳感器（如雷達、激光雷達）的數據融合，以提高感知的可靠性6、計算機視覺中的姿態估計任務是估計人體或物體在三維空間中的姿態。假設要估計一個人體模特的姿態。以下關于姿態估計的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過關鍵點檢測和關節角度計算來估計人體姿態B.深度學習中的卷積神經網絡可以直接預測人體姿態的參數C.姿態估計在虛擬現實和增強現實等應用中具有重要作用D.姿態估計的結果總是非常準確，不受人體遮擋和復雜動作的影響7、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8、在計算機視覺的圖像分割任務中，假設要將一張醫學圖像中的病變區域準確分割出來。以下關于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的分割方法簡單高效，適用于所有類型的醫學圖像分割B.區域生長法能夠根據像素的相似性進行分割，但容易受到噪聲的影響C.圖割算法在處理復雜的圖像結構時表現不佳，難以得到準確的分割結果D.深度學習中的全卷積網絡（FCN）在圖像分割中無法處理不同大小的病變區域9、在計算機視覺的圖像風格遷移任務中，將一張圖像的風格應用到另一張圖像上。假設要將一幅油畫的風格遷移到一張照片上，以下關于圖像風格遷移方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征提取和風格轉換的方法能夠實現自然逼真的風格遷移B.深度學習中的生成對抗網絡（GAN）在風格遷移中無法生成多樣化的風格效果C.圖像的內容和風格可以完全獨立地進行處理，互不影響D.考慮圖像的局部和全局特征以及語義信息能夠提升風格遷移的質量10、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11、在計算機視覺的人物姿態估計任務中，需要確定圖像中人物的關節位置和姿態。假設要開發一個用于健身應用的姿態估計系統，以下關于模型訓練數據的獲取，哪一項是比較困難的？（）A.從公開的數據集獲取大量的人物姿態圖像B.自己拍攝不同人群在各種健身動作下的圖像C.利用合成數據生成多樣化的人物姿態樣本D.從社交媒體上收集用戶分享的健身照片12、在計算機視覺中，圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質量的技術。以下關于圖像超分辨率重建的敘述，不正確的是（）A.圖像超分辨率重建可以通過插值、基于模型的方法或深度學習方法來實現B.深度學習方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細節C.圖像超分辨率重建在醫學圖像、衛星圖像和監控圖像等領域有重要的應用D.圖像超分辨率重建可以無限制地提高圖像的分辨率，不受原始圖像信息的限制13、計算機視覺中的手勢識別用于理解人的手勢動作。假設要在一個智能交互系統中實現實時準確的手勢識別，以下關于手勢識別方法的描述，正確的是：（）A.基于傳感器的手勢識別方法能夠精確獲取手勢的運動信息，但佩戴傳感器不方便B.基于視覺的手勢識別方法不受環境光照和背景的影響，識別穩定性高C.深度學習中的卷積神經網絡在手勢識別中無法處理復雜的手勢變化和遮擋D.手勢識別系統只要能夠識別常見的幾種手勢，就能夠滿足大多數應用需求14、在計算機視覺的視頻監控系統中，異常事件檢測是重要功能之一。假設要在一個倉庫的監控視頻中檢測出異常的人員活動或物品移動。以下哪種異常事件檢測方法在處理這種大規模視頻數據時能夠更有效地發現異常？（）A.基于規則的檢測B.基于統計模型的檢測C.基于深度學習的檢測D.基于人工觀察的檢測15、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設要估計一段視頻中物體的運動速度和方向，以下關于光流估計方法的描述，正確的是：（）A.傳統的基于梯度的光流估計方法在復雜場景中能夠準確計算光流B.深度學習中的光流估計網絡不需要大量的標注數據進行訓練C.光流估計的結果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結合時空信息的深度學習光流估計方法能夠提高估計的準確性和魯棒性16、計算機視覺中的目標重識別任務旨在在不同的攝像頭視角中識別出同一目標。假設要在一個大型商場的多個攝像頭中尋找一個特定的人物。以下關于目標重識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過提取目標的特征，如顏色、形狀和紋理，來進行重識別B.深度學習中的特征學習方法能夠提高目標重識別的準確率C.目標重識別不受攝像頭視角、光照和人物姿態變化的影響D.可以通過建立目標的特征庫，快速在多個攝像頭中進行匹配和搜索17、計算機視覺中的全景圖像拼接是將多個視角的圖像組合成一個全景圖像。假設我們有一組用普通相機拍攝的場景照片，要拼接成一個無縫的全景圖，以下哪個步驟對于拼接的質量影響最大？（）A.特征點提取和匹配B.圖像融合和過渡處理C.相機參數估計和校正D.圖像的裁剪和縮放18、在一個基于計算機視覺的工業質量檢測系統中，需要檢測產品表面的微小缺陷，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.形態學操作C.閾值分割算法D.霍夫變換19、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20、對于視頻中的異常檢測任務，假設要在一段監控視頻中檢測出異常事件，如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準確檢測異常？（）A.建立正常行為模型，對比檢測異常B.只關注視頻中的顯著運動區域C.隨機判斷視頻中的幀是否異常D.不進行異常檢測，直接忽略異常事件21、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。假設要將一張低分辨率的衛星圖像重建為高分辨率圖像，以下關于模型訓練的挑戰，哪一項是最為突出的？（）A.缺乏足夠的高分辨率衛星圖像數據用于訓練B.模型的訓練時間過長，難以在短時間內得到結果C.難以評估重建后的圖像質量，沒有明確的標準D.計算資源需求過大，普通計算機難以承受22、計算機視覺中的表情識別旨在識別圖像或視頻中人物的表情。假設要在一個情感分析系統中準確識別表情，以下關于表情識別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的表情識別方法對表情的細微變化不敏感，識別準確率低B.基于紋理特征的表情識別方法能夠很好地捕捉表情的局部特征，但容易受到光照影響C.深度學習中的卷積神經網絡在表情識別中能夠學習到全局和局部的特征，但對大規模數據集依賴嚴重D.表情識別系統只適用于正面清晰的人臉表情，對于側臉和遮擋的表情無法識別23、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24、在計算機視覺的圖像壓縮任務中，需要在減少數據量的同時盡量保持圖像的質量。假設要對一組高清圖像進行壓縮，以節省存儲空間和傳輸帶寬，同時要求解壓后的圖像能夠滿足一定的視覺要求。以下哪種圖像壓縮算法在這種情況下效果較好？（）A.JPEG壓縮算法B.PNG壓縮算法C.WebP壓縮算法D.BPG壓縮算法25、計算機視覺中的場景理解是對整個圖像場景的語義和結構進行分析和理解。以下關于場景理解的描述，不準確的是（）A.場景理解需要綜合考慮物體、空間關系、上下文信息等多個方面B.可以通過構建場景圖來表示場景中的實體和關系，輔助場景理解C.場景理解在智能導航、虛擬環境構建和圖像編輯等領域具有潛在的應用價值D.場景理解是一個已經完全解決的問題，不存在任何技術難題二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明計算機視覺中特征提取的作用和常見算法。2、（本題5分）簡述計算機視覺在遠程教育中的應用。3、（本題5分）計算機視覺中如何進行廣告效果評估？4、（本題5分）簡述圖像的色彩融合方法。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析某電影的預告片設計，探討其精彩片段剪輯、音樂氛圍營造、懸念設置如何吸引觀眾觀看電影。2、（本題5分）以某游樂園的宣傳海報設計中的色彩心理學為例，闡述其如何運用色彩心理學原理，吸引游客參與，提升宣傳效果。3、（本題5分）研究某城市的地鐵線路圖設計，包括色彩選擇、圖標設計和信息布局，分析其如何提高乘客的使用便利性