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《设计色彩》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15个小题,每小题2分,共30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、计算机视觉在人脸识别领域取得了显著进展。假设要开发一个人脸识别系统,以下关于人脸识别技术的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过提取人脸的几何特征、纹理特征或深度学习特征进行识别B.人脸识别系统通常需要进行活体检测,以防止使用照片或视频等欺诈手段C.大规模的人脸数据集和深度学习模型的结合,大大提高了人脸识别的准确率D.人脸识别技术在任何光照条件、姿态变化和表情变化下都能准确识别,不受这些因素的影响2、在一个基于计算机视觉的机器人导航系统中,需要根据环境图像来规划机器人的路径。以下哪种视觉导航方法可能更适合复杂动态环境?()A.基于地图的导航B.基于视觉里程计的导航C.基于深度学习的端到端导航D.以上都是3、计算机视觉中的姿态估计任务,确定物体在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,正确的是:()A.基于几何模型的姿态估计方法在复杂环境中总是能够准确估计姿态B.深度学习中的端到端姿态估计网络不需要对物体的结构和运动有先验了解C.姿态估计的结果不受相机参数和拍摄角度的影响D.结合多种传感器数据和深度学习的方法可以提高姿态估计的精度和鲁棒性4、在计算机视觉的医学图像分析任务中,假设要检测医学图像中的肿瘤区域。以下哪种方法可能更适合处理医学图像的特殊性?()A.结合先验医学知识和图像特征B.使用通用的图像检测算法,不考虑医学背景C.只对图像的部分区域进行分析,忽略其他部分D.随机标记图像中的区域为肿瘤区域5、计算机视觉在文物保护和修复中的应用可以帮助记录和分析文物的状态。假设要对一件古老的雕塑进行数字化保存和修复建议。以下关于计算机视觉在文物保护中的描述,哪一项是错误的?()A.可以通过三维扫描技术获取文物的精确形状和表面细节B.能够对文物的颜色和纹理进行分析,为修复提供参考C.计算机视觉可以完全替代人工的文物修复工作,保证修复的质量和效果D.可以建立文物的数字档案,方便后续的研究和展示6、计算机视觉中的医学图像分析具有重要的临床应用价值。假设要从一组X光片中检测出病变区域,同时要区分不同类型的病变。以下哪种技术和方法在医学图像分析中最为常用和有效?()A.形态学操作B.图像分割与分类C.特征提取与选择D.以上方法综合运用7、计算机视觉中的深度估计是计算场景中物体与相机的距离。假设我们要为一个增强现实应用估计场景的深度信息,以下哪种深度估计方法能够在实时性和准确性之间取得较好的平衡?()A.基于立体视觉的方法B.基于结构光的方法C.基于深度学习的单目深度估计方法D.基于飞行时间(ToF)原理的方法8、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9、计算机视觉中的显著性检测旨在找出图像中引人注目的区域。假设要在一张复杂的自然风景图像中检测显著性区域,以下关于显著性检测方法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于对比度的方法通过计算图像区域与周围区域的差异来确定显著性B.基于频域分析的方法可以从图像的频谱中提取显著性信息C.深度学习方法能够学习图像的全局和局部特征,实现更准确的显著性检测D.显著性检测的结果总是与人类的视觉注意力机制完全一致,没有偏差10、在计算机视觉的图像修复任务中,恢复图像中缺失或损坏的部分。假设要修复一张老照片中缺失的部分,以下关于图像修复方法的描述,正确的是:()A.基于纹理合成的图像修复方法能够完美恢复复杂的结构和细节B.深度学习中的自编码器在图像修复中无法学习到有效的特征表示C.图像修复的结果不受缺失区域的大小和形状的影响D.结合先验知识和上下文信息的深度学习方法可以产生更合理和自然的修复效果11、在计算机视觉的人脸识别任务中,假设要在一个大型数据库中快速准确地识别出特定人物的面部。数据库中的人脸图像可能存在表情、光照和姿态的变化。为了提高人脸识别的性能,以下哪种方法是常用且有效的?()A.提取人脸的全局特征,如整体形状和轮廓B.仅关注人脸的局部特征,如眼睛和嘴巴C.使用多模态数据,结合人脸的纹理和深度信息D.随机选择人脸特征进行匹配12、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13、计算机视觉在无人驾驶中的应用需要对周围环境进行快速准确的感知。假设车辆要在复杂的城市道路环境中行驶,以下哪种传感器的数据融合可能对提高环境感知的可靠性至关重要?()A.摄像头与激光雷达B.摄像头与毫米波雷达C.激光雷达与超声波传感器D.以上都有可能14、当处理低光照条件下拍摄的图像时,为了增强图像的亮度和对比度,同时减少噪声,以下哪种图像处理方法可能更合适?()A.直方图均衡化B.伽马校正C.简单地增加图像的整体亮度值D.不进行任何处理,保留低光照效果15、在计算机视觉的图像去模糊任务中,需要恢复由于相机抖动或物体运动导致的模糊图像。假设一张夜景照片由于长时间曝光而模糊,同时存在噪声和低光照条件。以下哪种图像去模糊算法在处理这种情况时效果较好?()A.盲去卷积算法B.基于正则化的去模糊算法C.深度学习的去模糊模型D.频域去模糊方法二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)说明计算机视觉在海洋监测中的应用。2、(本题5分)简述图像的小波变换的特点。3、(本题5分)简述图像的显著性检测的目的。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)运用深度学习模型,对艺术画作的作者和流派进行识别。2、(本题5分)利用图像分割技术,从医学影像中分割出特定器官。3、(本题5分)设计一个系统,利用计算机视觉检测学校操场的使用情况。4、(本题5分)使用目标检测技术,从气象卫星图像中检测出雷电活动区域。5、(本题5分)开发一个能够识别不同种类哺乳动物的计算机视觉系统。四、分析题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10分)分析某时尚杂志的版面设计,讨论其在图片选择

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