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頁陜西中醫藥大學《品牌形象設計》

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、計算機視覺中的語義理解旨在理解圖像或視頻中的高層語義信息。以下關于語義理解的說法，不正確的是（）A.語義理解需要將圖像中的物體、場景和事件等與先驗知識進行關聯和解釋B.知識圖譜可以為語義理解提供豐富的語義信息和關系C.語義理解在圖像描述生成、問答系統等任務中發揮著重要作用D.語義理解已經達到了非常完美的程度，能夠準確理解任何復雜的圖像或視頻內容2、圖像分類是計算機視覺的常見應用之一。考慮一個需要對大量自然風景圖片進行分類的任務，這些圖片包含了不同的季節、地理位置和天氣條件。為了提高分類準確率，以下哪種預處理操作可能最為有效？（）A.對圖像進行裁剪和縮放，使其具有統一的尺寸B.對圖像進行直方圖均衡化，增強對比度C.將圖像轉換為灰度圖像，減少顏色信息的干擾D.對圖像進行隨機旋轉和翻轉，增加數據多樣性3、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4、計算機視覺在醫療手術中的應用可以為醫生提供輔助和支持。假設在一個微創手術中，計算機視覺用于引導手術器械。以下關于計算機視覺在醫療手術中的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過實時圖像分析，為醫生提供器械與組織的相對位置和姿態信息B.能夠對手術區域進行精準的分割和標注，幫助醫生識別關鍵結構C.計算機視覺在醫療手術中的應用已經非常成熟，不存在任何風險和誤差D.可以與機器人手術系統結合，實現更精確和穩定的手術操作5、在一個基于計算機視覺的智能零售系統中，需要對顧客的購物行為進行分析，如拿起商品、放回商品等動作的識別。以下哪種技術在動作識別方面可能發揮重要作用？（）A.光流分析B.目標跟蹤C.動作捕捉D.以上都是6、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7、當進行圖像的目標計數任務時，假設要統計一張圖像中某種物體的數量，例如統計羊群中的羊的數量。以下哪種方法可能更準確地完成計數任務？（）A.基于深度學習的目標計數模型B.手動逐個計數C.估計圖像中物體的平均大小，然后計算總面積來推算數量D.隨機猜測物體的數量8、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9、在計算機視覺的場景理解任務中，假設要理解一個室內場景的布局和物體關系。以下關于利用深度學習模型的方法，哪一項是不太恰當的？（）A.使用卷積神經網絡（CNN）提取圖像特征B.運用循環神經網絡（RNN）處理場景的序列信息C.直接使用未經訓練的神經網絡，期望其自動學習場景理解D.結合CNN和RNN，構建端到端的場景理解模型10、計算機視覺中的人臉識別技術應用廣泛。假設要在一個門禁系統中實現準確的人臉識別，以下關于人臉識別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的人臉識別方法對姿態和光照變化具有很強的魯棒性B.基于模板匹配的方法能夠處理大規模的人臉數據庫，并且識別速度快C.深度學習中的卷積神經網絡在人臉識別中能夠學習到更具判別性的特征，但容易受到數據偏差的影響D.人臉識別系統一旦訓練完成，就不需要更新和優化，能夠一直保持高準確率11、在計算機視覺的圖像配準任務中，假設要將兩張不同視角拍攝的同一物體的圖像進行對齊。以下關于圖像配準方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點的配準方法對圖像的旋轉、縮放和平移具有不變性，但特征點的提取容易出錯B.基于灰度的配準方法計算簡單，但對光照變化和噪聲敏感C.深度學習中的自監督學習方法在圖像配準中無法學習到有效的特征表示D.圖像配準的精度只取決于配準算法的選擇，與圖像的質量和特征無關12、在目標檢測中，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法的特點是（）A.檢測速度快B.檢測精度高C.適用于小目標檢測D.對遮擋不敏感13、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14、在計算機視覺的動作識別任務中，區分不同的人體動作。假設要從一段視頻中識別出一個人是在跑步還是走路，以下關于動作識別方法的描述，正確的是：（）A.基于骨架信息的動作識別方法對人體姿態的微小變化不敏感B.只考慮動作的空間特征就能準確識別不同的動作C.融合時空特征和深度學習模型能夠提升動作識別的準確率D.動作識別的結果不受視頻拍攝角度和背景干擾的影響15、計算機視覺中的圖像配準是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設要將兩張拍攝角度不同的衛星圖像進行配準，以下關于圖像配準方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于特征的圖像配準方法通過提取圖像中的顯著特征，并進行匹配來實現配準B.基于灰度的圖像配準方法直接比較圖像的灰度值，計算相似性度量來完成配準C.圖像配準的精度主要取決于特征提取的準確性和匹配算法的性能D.圖像配準總是能夠完美地將兩張圖像對齊，不存在任何誤差16、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的語義分割中的邊界優化？（）A.條件隨機場B.全連接條件隨機場C.深度學習D.以上都是17、計算機視覺在體育賽事分析中的應用可以提供更深入的比賽洞察。假設要分析一場足球比賽中球員的跑位和傳球模式，以下關于體育賽事計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠球員的位置信息就能全面分析比賽中的戰術和策略B.球員的速度和加速度等動態信息對比賽分析的價值不大C.結合深度學習和軌跡分析技術可以更有效地挖掘比賽中的關鍵模式和趨勢D.比賽場地的光照和攝像機視角對計算機視覺分析的結果沒有影響18、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19、在計算機視覺的圖像檢索任務中，需要根據用戶提供的查詢圖像找到相似的圖像。假設我們有一個大型的圖像數據庫，以下哪種圖像表示方法能夠提高圖像檢索的效率和準確性？（）A.基于全局特征的圖像表示B.基于局部特征的圖像表示C.基于深度學習的圖像嵌入表示D.基于顏色直方圖的圖像表示20、在計算機視覺的圖像檢索任務中，根據用戶提供的圖像或特征在數據庫中查找相似的圖像。假設要從一個大型圖像庫中找到與給定圖像相似的圖片，以下關于圖像檢索方法的描述，正確的是：（）A.基于圖像的顏色和紋理特征進行檢索能夠滿足所有的檢索需求B.深度學習中的卷積神經網絡提取的特征在圖像檢索中不如手工設計的特征有效C.考慮圖像的語義信息和高層特征可以提高圖像檢索的準確性和相關性D.圖像檢索的速度和效率不受數據庫大小和特征維度的影響二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）說明計算機視覺在海洋聲學研究中的作用。2、（本題5分）說明計算機視覺在海洋生態監測中的作用。3、（本題5分）簡述圖像的對比度調整方法。4、（本題5分）解釋計算機視覺中的運動模糊恢復方法。5、（本題5分）描述計算機視覺在水下探測中的應用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析某運動品牌的店鋪陳列設計，觀察其如何根據不同產品線和促銷活動，進行合理的布局和展示，提升銷售業績。2、（本題5分）選取某電子產品品牌的線下體驗店設計，分析其如何通過空間布局、陳列設計等方面提升用戶體驗和品牌形象。3、（本題5分）某珠寶展覽的宣傳海報運用華麗的珠寶圖片和精致的排版，吸引參觀者。請分析海報在展示珠寶魅力、傳達展覽信息、提升展覽檔次方面的手法和效果，以及如何根據展覽的規模和主題進行調整。4、（本題5分）分析某攝影工作室的品牌形象設計，包括標志、宣傳冊和網站設計，研究