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頁燕山大學里仁學院

《品牌與形象設計》2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20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、計算機視覺在自動駕駛領域有重要應用。假設車輛需要根據攝像頭采集的圖像來識別道路上的交通標志，并且要在不同天氣和光照條件下都能準確識別。以下哪種方法可能有助于提高交通標志識別的魯棒性？（）A.使用多個不同類型的攝像頭獲取圖像B.僅依賴顏色特征進行識別C.采用簡單的線性分類器進行標志分類D.減少訓練數據中的交通標志種類2、在計算機視覺的圖像修復任務中，假設要填補圖像中缺失或損壞的部分。以下哪種方法可能更有效地恢復圖像的完整性和真實性？（）A.基于擴散的修復方法B.基于深度學習的圖像修復模型，如ContextEncoderC.用固定的圖案或顏色填充缺失部分D.不進行修復，保留圖像的缺失部分3、在圖像分類任務中，深度學習模型取得了顯著的成果。假設要對一組包含不同動物的圖像進行分類，以下關于圖像分類模型的描述，正確的是：（）A.模型的層數越多，分類準確率一定越高B.數據增強技術，如旋轉、裁剪等，對模型的性能提升沒有幫助C.結合多種特征提取方法和分類器，可以提高圖像分類的準確性和魯棒性D.圖像分類模型不需要考慮圖像的空間信息，只關注像素值的統計特征4、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5、在圖像去噪中，BM3D（Block-Matchingand3DFiltering）算法的優勢在于（）A.去噪效果好B.保持圖像細節C.計算效率高D.以上都是6、在計算機視覺的實際應用中，模型的實時性是一個重要的考慮因素。以下關于實時性的描述，不正確的是（）A.對于一些需要實時響應的應用，如自動駕駛和工業檢測，模型的處理速度至關重要B.模型的復雜度、計算資源和算法效率都會影響實時性C.可以通過模型壓縮、硬件加速和優化算法等方法來提高模型的實時性D.實時性只與模型本身有關，與硬件設備和系統架構無關7、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8、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9、假設要開發一個能夠在低光照條件下清晰拍攝并處理圖像的計算機視覺系統，以下哪種圖像增強方法可能有助于改善圖像質量？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.暗通道先驗去霧D.以上都是10、圖像去模糊是計算機視覺中的一個難題。假設一張圖像由于相機抖動而產生模糊，以下哪種去模糊方法可能需要對模糊核有較為準確的估計？（）A.基于深度學習的去模糊方法B.盲去卷積方法C.維納濾波去模糊方法D.均值濾波去模糊方法11、計算機視覺中的無人駕駛技術是一個綜合性的應用領域。以下關于無人駕駛中的計算機視覺的說法，不正確的是（）A.計算機視覺在無人駕駛中用于環境感知、目標檢測、路徑規劃和障礙物避讓等任務B.深度學習方法能夠實時準確地識別道路標志、車輛和行人等物體C.無人駕駛中的計算機視覺系統已經非常成熟，能夠應對各種復雜的交通場景D.惡劣天氣條件和光照變化等因素仍然是無人駕駛中計算機視覺面臨的挑戰12、目標檢測是計算機視覺中的重要任務之一，旨在定位和識別圖像中的多個目標。假設我們要在城市街道的圖像中檢測行人和車輛。對于處理這種復雜場景的目標檢測任務，以下哪種技術通常能提供更準確的檢測結果？（）A.基于滑動窗口的傳統目標檢測方法B.基于區域提議的目標檢測算法，如R-CNN系列C.基于回歸的一階段目標檢測算法，如YOLO系列D.基于聚類的目標檢測方法13、計算機視覺在工業檢測中的應用可以提高生產效率和質量。假設要檢測生產線上產品的表面缺陷，以下關于工業檢測中的計算機視覺技術的描述，正確的是：（）A.傳統的機器視覺方法在檢測復雜的表面缺陷時比深度學習方法更可靠B.深度學習模型需要大量的有缺陷和無缺陷樣本進行訓練，才能準確檢測出各種缺陷C.工業檢測中的計算機視覺系統不需要考慮實時性和準確性的平衡D.產品的顏色和材質對表面缺陷檢測的結果沒有影響14、計算機視覺中的圖像語義分割需要為圖像中的每個像素分配類別標簽。假設要對一張城市街景圖像進行語義分割，包括道路、建筑物、車輛和行人等。以下哪種圖像語義分割方法在處理這種復雜場景時能夠提供更精細的分割結果？（）A.全卷積網絡（FCN）B.U-NetC.SegNetD.DeepLab15、計算機視覺中的動作識別是對視頻中人物或物體的動作進行分類和理解。假設要識別一段舞蹈視頻中的各種舞蹈動作，同時要考慮動作的速度、幅度和風格的變化。以下哪種動作識別方法在處理這種復雜的動作模式時表現更好？（）A.基于手工特征的動作識別B.基于時空興趣點的動作識別C.基于深度學習的時空卷積網絡D.基于隱馬爾可夫模型的動作識別16、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17、計算機視覺在工業檢測中的應用可以提高產品質量和生產效率。假設要檢測生產線上的零件是否存在缺陷，以下關于工業檢測中的計算機視覺應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用機器視覺系統對零件進行實時檢測，快速發現缺陷B.深度學習模型能夠自動學習正常零件和缺陷零件的特征差異，實現準確的缺陷檢測C.工業檢測中的計算機視覺系統需要具備高度的準確性和穩定性，能夠適應不同的生產環境D.計算機視覺在工業檢測中只能檢測外觀缺陷，對于零件的內部結構和性能無法進行評估18、假設要構建一個能夠識別人臉表情的計算機視覺系統，用于情感分析和人機交互?？紤]到表情的細微變化和個體差異，以下哪種模型架構可能更適合處理這種復雜的任務？（）A.多層感知機B.卷積神經網絡C.循環神經網絡D.生成對抗網絡19、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網絡（CNN）在圖像分類任務中表現出色，能夠自動學習圖像的特征B.傳統的機器學習方法如支持向量機（SVM）在處理大規模圖像數據時，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果影響不大D.為了提高分類準確率，可以使用數據增強技術，如旋轉、翻轉、裁剪等操作來擴充數據集20、計算機視覺中的醫學圖像分析具有重要的臨床應用價值。假設要從一組X光片中檢測出病變區域，同時要區分不同類型的病變。以下哪種技術和方法在醫學圖像分析中最為常用和有效？（）A.形態學操作B.圖像分割與分類C.特征提取與選擇D.以上方法綜合運用二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）說明計算機視覺在增強現實中的應用。2、（本題5分）簡述圖像的白平衡校正方法。3、（本題5分）解釋計算機視覺中的圖像檢索技術。4、（本題5分）計算機視覺中如何進行表情識別？5、（本題5分）說明計算機視覺在法律領域中的證據分析和監控視頻處理。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析無印良品的服裝廣告設計，從產品展示、材質選擇到品牌理念傳達。討論其如何營造簡約、舒適的穿著體驗。2、（本題5分）分析某珠寶品牌的節日促銷活動海報設計，研究其如何運用視覺語言展示珠寶的優惠和特色，吸引消費者購買。3、（本題5分）選取某食品品牌的美食博客設計，分析其如何運用視覺元素和文字內容為讀者提供美食資訊和烹飪靈感。4、（本題5分）某手機品牌的線下體驗店設計科技感十足。請分析體驗店在產品展示方式、互動體驗區設置、空間流