浙江工业大学之江学院《展示设计》2023-2024学年第一学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页浙江工业大学之江学院

《展示设计》2023-2024学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共25个小题，每小题1分，共25分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、计算机视觉中的特征提取是非常关键的步骤。假设要从一组图像中提取具有代表性的特征，以下关于特征提取方法的描述，正确的是：（）A.手工设计的特征，如SIFT和HOG，在任何情况下都比深度学习自动学习的特征更有效B.深度学习中的卷积神经网络能够自动学习到图像的多层次特征，具有很强的表达能力C.特征提取的结果对后续的图像分类和目标检测任务没有影响D.特征提取只需要考虑图像的局部信息，全局信息不重要2、在计算机视觉的视频分析中，需要处理连续的图像帧。假设要分析一段监控视频中的人员行为，以下关于视频分析方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.光流法可以用于计算相邻帧之间的像素运动，从而跟踪物体的运动轨迹B.可以通过对视频帧进行分类和检测，来识别和分析人员的行为模式C.视频分析需要考虑时间维度上的信息，不仅仅是单个图像帧的特征D.视频分析只适用于简单的场景和行为，对于复杂的多人交互场景无法进行有效的分析3、在计算机视觉的图像检索任务中，假设要从一个大型图像数据库中快速找到与给定图像相似的图像。以下关于图像检索方法的描述，正确的是：（）A.基于文本标注的图像检索方法依赖于人工标注的准确性和完整性，检索效果不稳定B.基于内容的图像检索通过提取图像的特征进行相似性比较，但特征的选择对检索结果影响不大C.哈希方法能够将高维的图像特征映射为低维的哈希码，大大提高检索效率，但会损失一定的准确性D.所有的图像检索方法都能够在大规模数据库中实现实时、准确的检索4、计算机视觉中的图像配准任务是将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行对齐。假设要将两张拍摄角度不同的城市风景照片进行配准。以下关于图像配准方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以基于特征点匹配的方法，找到两张图像中的对应点，然后计算变换矩阵B.基于灰度信息的配准方法通过比较图像的像素值来实现配准C.深度学习中的自监督学习方法可以用于图像配准，自动学习图像之间的对应关系D.图像配准总是能够达到像素级别的精确对齐，不存在任何误差5、计算机视觉中的场景理解是对整个图像场景的语义和结构进行分析和理解。以下关于场景理解的描述，不准确的是（）A.场景理解需要综合考虑物体、空间关系、上下文信息等多个方面B.可以通过构建场景图来表示场景中的实体和关系，辅助场景理解C.场景理解在智能导航、虚拟环境构建和图像编辑等领域具有潜在的应用价值D.场景理解是一个已经完全解决的问题，不存在任何技术难题6、计算机视觉中的图像增强技术可以改善图像质量。假设要对一张低光照条件下拍摄的图像进行增强，以下关于图像增强方法的描述，正确的是：（）A.简单地增加图像的亮度就能有效改善低光照图像的质量B.直方图均衡化方法总是能够在不引入噪声的情况下增强图像对比度C.基于深度学习的图像增强方法能够自适应地学习到适合的增强策略D.图像增强不会改变图像的原始信息和内容7、在计算机视觉的图像压缩任务中，假设要在保证图像质量的前提下尽可能减小文件大小。以下关于压缩算法的选择，哪一项是不正确的？（）A.选择基于变换的压缩算法，如离散余弦变换（DCT）B.采用无损压缩算法，确保图像信息完全不丢失C.只考虑压缩比，不关心图像的视觉质量D.根据图像的特点和应用需求选择合适的压缩算法8、假设要构建一个能够识别人脸表情的计算机视觉系统，用于情感分析和人机交互。考虑到表情的细微变化和个体差异，以下哪种模型架构可能更适合处理这种复杂的任务？（）A.多层感知机B.卷积神经网络C.循环神经网络D.生成对抗网络9、对于图像分类任务，假设需要对大量的自然风景图像进行分类，包括山脉、森林、海滩和沙漠等场景。这些图像在光照、拍摄角度和季节等方面存在较大差异。为了提高图像分类的准确性和泛化能力，以下哪种策略是至关重要的？（）A.增加数据增强操作，如旋转、翻转和颜色变换B.只使用少量具有代表性的图像进行训练C.选择简单的分类模型，避免过拟合D.不进行任何预处理，直接使用原始图像训练模型10、计算机视觉在文物保护和修复中具有潜在应用。假设要对一件受损的古代书画进行数字化修复，以下关于计算机视觉在文物保护中的作用的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过图像增强和去噪技术改善书画的视觉效果B.利用图像匹配和拼接技术还原残缺的部分C.计算机视觉技术能够完全恢复文物的原始状态，使其与未受损时一模一样D.为文物修复专家提供辅助决策和参考依据11、在计算机视觉的三维重建中，从多幅二维图像恢复物体的三维结构。假设要对一个古建筑进行三维重建，以下关于三维重建方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于立体视觉的方法通过匹配不同视角下的图像特征点来计算深度信息，实现三维重建B.运动恢复结构（SfM）算法可以从一系列无序的图像中重建场景的三维结构C.激光扫描技术能够直接获取物体表面的三维点云数据，是一种高精度的三维重建方法D.三维重建的结果只取决于输入的图像质量，与重建算法的选择无关12、在一个基于计算机视觉的智能零售系统中，需要对顾客的购物行为进行分析，如拿起商品、放回商品等动作的识别。以下哪种技术在动作识别方面可能发挥重要作用？（）A.光流分析B.目标跟踪C.动作捕捉D.以上都是13、在计算机视觉的车牌识别任务中，需要从车辆图像中准确提取车牌号码。假设车牌存在倾斜、变形和光照不均等问题。以下哪种车牌识别方法在应对这些挑战时表现更为出色？（）A.基于字符分割的车牌识别B.基于模板匹配的车牌识别C.基于深度学习的车牌识别D.基于特征提取的车牌识别14、计算机视觉中的图像配准是将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行匹配和对齐。以下关于图像配准的叙述，不正确的是（）A.图像配准需要找到图像之间的对应点或特征，然后进行变换和对齐B.图像配准在医学图像分析、遥感图像处理和三维重建等领域有着广泛的应用C.图像配准的精度和鲁棒性受到图像质量、噪声和几何变形等因素的影响D.图像配准是一个简单的过程，不需要复杂的算法和优化15、计算机视觉中的表情识别用于分析人脸的表情状态。假设要在一个在线教育平台中检测学生的学习状态。以下关于表情识别的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过提取面部肌肉的运动特征来判断表情B.深度学习中的卷积神经网络能够自动学习表情的特征表示C.表情识别能够准确区分细微的表情变化，如困惑和专注D.表情识别不受面部遮挡和光照变化的影响，始终能够准确判断16、当利用计算机视觉进行图像去模糊任务，恢复清晰的图像，以下哪种先验知识或约束可能有助于解决这个问题？（）A.自然图像的梯度稀疏性B.图像的低频成分C.图像的边缘信息D.以上都是17、计算机视觉在工业检测中的应用越来越广泛。假设要检测电子电路板上的微小缺陷，以下哪种图像采集设备可能提供更高的分辨率和精度？（）A.普通数码相机B.工业线阵相机C.手机摄像头D.监控摄像头18、计算机视觉中的视觉注意力机制用于聚焦图像中的重要区域。以下关于视觉注意力机制的说法，不正确的是（）A.视觉注意力机制可以根据图像的特征和任务需求动态地选择关注的区域B.注意力机制能够提高模型的效率和性能，减少对无关信息的处理C.视觉注意力机制在图像分类、目标检测和图像生成等任务中得到了广泛应用D.视觉注意力机制的引入会增加模型的复杂度和计算量，降低模型的训练速度19、计算机视觉中的语义分割任务旨在为图像中的每个像素分配一个类别标签。假设要对医学图像中的病变区域进行精确分割，以下哪种技术可能对提高分割精度有较大帮助？（）A.使用更深的卷积神经网络架构B.引入多尺度特征融合C.增加训练数据中的噪声D.减少网络中的参数数量20、计算机视觉中的姿态估计是确定物体在三维空间中的位置和方向。假设要估计一个机器人手臂的姿态，以下关于姿态估计方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于视觉的姿态估计可以通过分析物体在图像中的特征点来计算其姿态B.可以结合多个摄像头的图像信息，提高姿态估计的精度和鲁棒性C.姿态估计通常需要先对物体进行建模，然后通过匹配图像和模型来确定姿态D.姿态估计的结果总是非常准确，不受图像噪声、遮挡和物体形状变化的影响21、计算机视觉中的动作识别是对视频中人物或物体的动作进行分类和识别。以下关于动作识别的描述，不准确的是（）A.动作识别需要分析视频中的时空特征来理解动作的模式和类别B.双流卷积网络在动作识别任务中被广泛应用，分别处理空间和时间信息C.动作识别在体育分析、视频监控和智能安防等领域具有重要的应用价值D.动作识别技术已经非常成熟，能够准确识别各种复杂和细微的动作22、在进行图像增强时，我们常常需要在保持图像细节的同时改善图像质量。假设一张低光照条件下拍摄的图像存在大量噪声，以下哪种图像增强方法可能不太适合处理这种情况？（）A.直方图均衡化B.基于小波变换的去噪方法C.中值滤波D.高斯滤波23、计算机视觉中的动作识别是对视频中的人体动作进行分类和理解。假设我们要分析一段体育比赛的视频，识别其中运动员的各种动作，以下哪种方法能够有效地捕捉动作的时空特征？（）A.基于手工特征和分类器的方法B.基于深度学习的时空卷积网络C.基于光流和轨迹的方法D.基于隐马尔可夫模型的方法24、计算机视觉中的目标跟踪是指在视频序列中持续跟踪特定的目标。以下关于目标跟踪的叙述，不正确的是（）A.目标跟踪可以基于特征匹配、滤波算法或深度学习方法来实现B.目标的外观变化、遮挡和背景干扰等因素会给目标跟踪带来挑战C.目标跟踪在智能监控、人机交互和自动驾驶等领域有着广泛的应用D.目标跟踪算法能够在任何情况下都准确地跟踪目标，不受复杂环境的影响25、在计算机视觉中，以下哪种方法常用于图像的目标检测中的遮挡处理？（）A.上下文信息B.跟踪历史C.多视角融合D.以上都是二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述计算机视觉在二手交易市场中的应用。2、（本题5分）描述计算机视觉在地质勘探中的应用。3、（本题5分）计算机视觉中如何辅助疾病检测和诊断？4、（本题5分）解释计算机视觉在慈善捐赠中的物品分类和评估。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）以一款游戏的道具设计为例，分析其造型、功能、色彩如何与游戏主题和玩法相配合，提升游戏的趣味性和挑战性。2、（本题5分）剖析某电商平台的界面设计，研究其如何通过布局、导航栏设计和商品展示方式来提升用户体验，以及怎样利用视觉引导促进用户消费。3、（本题5分）剖析某高端化妆品品牌的广告设计，探讨其如何运用摄影、模特形象和文案来传达产品的品质和奢华感，吸引目标