裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁重慶理工職業學院《視覺傳達應用》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(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1分，共15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2、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，假設要跟蹤一個在人群中移動的物體。以下關于跟蹤算法的選擇，哪一項是需要著重考慮的？（）A.算法對目標外觀變化的適應性B.算法的計算復雜度，越低越好C.算法是否能夠處理多個同時移動的目標D.算法在處理靜態場景時的性能3、在一個基于計算機視覺的農業監測系統中，需要對農作物的生長狀況進行評估，例如判斷葉片的顏色、形狀和病蟲害情況。以下哪種圖像分析方法可能對農作物監測較為有效？（）A.顏色空間轉換B.形態學分析C.紋理分析D.以上都是4、在計算機視覺中，圖像去霧是提高有霧圖像質量的技術。以下關于圖像去霧的描述，不準確的是（）A.圖像去霧可以基于物理模型或深度學習方法來實現B.深度學習方法在圖像去霧中能夠有效地恢復圖像的細節和顏色C.圖像去霧只對輕度有霧的圖像有效，對于濃霧圖像效果不佳D.圖像去霧可以提高圖像的清晰度和可視性，有助于后續的處理和分析5、圖像分類是計算機視覺的基本任務之一。假設要對大量的動物圖像進行分類，將其分為貓、狗、兔子等類別。在進行圖像分類時，以下關于特征提取的描述，正確的是：（）A.手工設計的特征，如顏色直方圖、紋理特征等，總是比自動學習的特征更有效B.深度學習中的卷積神經網絡能夠自動學習到具有判別性的圖像特征，無需人工干預C.特征提取的好壞對圖像分類的結果影響不大，主要取決于分類器的性能D.為了提高分類準確率，應該盡可能多地提取圖像的各種特征，而不考慮特征的冗余性6、假設要構建一個能夠對服裝進行款式和顏色識別的計算機視覺系統，用于時尚推薦和庫存管理。在處理服裝圖像時，由于服裝的款式和顏色變化多樣，以下哪種特征表示方法可能更適合？（）A.手工設計的特征B.基于深度學習的自動特征C.顏色直方圖D.以上都是7、在計算機視覺的研究中，數據集的質量和規模對模型的訓練和性能評估至關重要。以下關于數據集的描述，不準確的是（）A.大規模、多樣化和標注準確的數據集有助于訓練出泛化能力強的模型B.一些公開的數據集如ImageNet、COCO等為計算機視覺研究提供了重要的基準C.數據集的構建需要耗費大量的時間和人力，但可以通過數據增強技術來減少對原始數據的需求D.數據集一旦構建完成，就不需要再進行更新和擴展，能夠一直滿足研究的需求8、在進行計算機視覺的三維重建時，需要從多個視角的圖像中恢復物體的三維形狀和結構。假設要對一個復雜的古建筑進行三維重建，圖像采集存在視角偏差和部分遮擋。以下哪種三維重建方法在處理這種不完整和有噪聲的數據時效果較好？（）A.基于立體視覺的重建B.基于運動恢復結構（SfM）的重建C.基于激光掃描的重建D.基于深度學習的重建9、假設我們要開發一個計算機視覺系統，用于檢測生產線上產品的表面缺陷。由于產品的種類繁多、缺陷類型復雜，以下哪種方法可能需要更多的計算資源和時間來訓練模型？（）A.基于傳統機器學習的方法B.基于淺層神經網絡的方法C.基于深度學習的方法D.基于模板匹配的方法10、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務。假設我們要開發一個能夠在交通場景中檢測車輛的系統。如果圖像中的車輛存在多種姿態、大小和光照條件的變化，以下哪種目標檢測算法可能更適合應對這種復雜情況？（）A.基于傳統特征的檢測算法，如HOG特征結合SVM分類器B.基于深度學習的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的檢測算法D.基于顏色特征的檢測算法11、在計算機視覺的行人重識別任務中，需要在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人。假設我們要在一個大型商場的監控系統中實現行人重識別，以下哪種特征和模型能夠提高識別的準確率和跨攝像頭的泛化能力？（）A.基于顏色和紋理的特征B.基于深度學習的全局特征和度量學習C.基于形狀和輪廓的特征D.基于步態和姿勢的特征12、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13、假設要開發一個能夠對指紋進行識別和認證的計算機視覺系統，以下哪種特征提取和匹配方法可能在指紋識別中具有較高的準確性？（）A.細節點提取B.方向場提取C.紋理特征提取D.以上都是14、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，假設要在一段視頻中持續跟蹤一個移動的物體，例如跟蹤一只飛行的鳥。物體可能會被其他物體遮擋，并且外觀可能會發生變化。以下哪種目標跟蹤方法在這種復雜情況下更有可能成功？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤方法，預測物體的位置和速度B.基于深度學習的Siamese網絡跟蹤方法C.只在視頻的起始幀確定目標位置，后續幀不再跟蹤D.隨機選擇視頻中的區域作為跟蹤目標15、計算機視覺在農業領域的應用中，例如對農作物的生長監測。假設要通過圖像分析評估農作物的健康狀況，以下哪種特征可能對判斷病蟲害的存在較為敏感？（）A.農作物的顏色和紋理B.農作物的高度和形狀C.農田的土壤濕度D.農田的地理位置二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）計算機視覺中如何協助地震救援和災害評估？2、（本題5分）簡述圖像的色彩管理技術。3、（本題5分）說明計算機視覺在畜牧業中的動物行為分析。4、（本題5分）描述計算機視覺在旱災監測中的應用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用圖像分類技術，對不同種類的茶葉進行分類。2、（本題5分）開發一個能夠識別不同種類鼬科動物的程序。3、（本題5分）利用目標檢測算法，在海洋監測圖像中檢測漏油區域。4、（本題5分）設計一個程序，通過計算機視覺識別不同品牌的手機。5、（本題5分）運用圖像分類技術，對不同種類的印章進行分類。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）分析某咖啡店的夏季飲品系列廣告設計，分析其清涼口感描述、夏日元素運用、品牌形象如何吸引顧客購買。2、（本題10分）剖析某食品品牌的包裝