太原学院《基础视觉设计》2023-2024学年第一学期期末试卷

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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20个小题，每小题1分，共20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、计算机视觉中的目标计数是估计图像或视频中目标的数量。假设要在一张人群图像中准确计数人数，以下关于目标计数方法的描述，正确的是：（）A.基于检测的计数方法通过检测每个个体来实现计数，对密集场景效果好B.基于回归的计数方法直接预测目标数量，计算速度快但精度较低C.深度学习中的注意力机制在目标计数中没有作用，不能提高计数准确性D.目标计数只需要考虑目标的外观特征，不需要考虑图像的上下文信息2、当利用计算机视觉进行图像分类任务，例如区分不同种类的动物图片，为了提高模型的泛化能力和防止过拟合，以下哪种技术可能是有效的？（）A.数据增强B.正则化C.模型融合D.以上都是3、当利用计算机视觉进行图像检索任务，例如在海量图像库中查找相似的图像，以下哪种图像表示方法可能对检索效果产生重要影响？（）A.全局特征B.局部特征C.深度学习特征D.以上都是4、在计算机视觉的图像配准任务中，假设要将两张拍摄角度和时间不同的同一物体的图像进行精确对齐。这两张图像可能存在缩放、旋转和平移等差异。以下哪种配准方法可能更适合处理这种情况？（）A.基于特征点匹配的方法，如SIFT特征B.直接将两张图像叠加，不进行任何配准操作C.基于图像灰度值的配准方法，计算灰度差异D.随机选择图像中的点进行匹配5、在计算机视觉的图像分割任务中，假设要对细胞图像进行精细分割。以下关于模型选择的考虑因素，哪一项是不准确的？（）A.模型对细胞边界的捕捉能力B.模型在小样本数据上的泛化能力C.模型的训练时间和计算资源需求D.模型的知名度和在学术圈的引用次数6、计算机视觉中的动作识别旨在识别视频中的人物动作。假设我们要对一段包含复杂背景和多人交互的视频进行动作识别，以下哪种特征表示可能对提高识别准确率有帮助？（）A.基于光流的特征B.基于图像直方图的特征C.基于像素值的原始特征D.基于图像边缘的特征7、在计算机视觉中，图像检索是根据用户的需求从图像数据库中查找相关的图像。以下关于图像检索的说法，错误的是（）A.图像检索可以基于图像的内容，如颜色、形状和纹理等特征B.深度学习方法可以学习到更具语义的图像表示，提高图像检索的准确性C.图像检索在电子商务、数字图书馆和图像搜索引擎等领域有广泛的应用D.图像检索的性能只取决于图像特征的提取，与数据库的组织和索引无关8、在计算机视觉的图像生成任务中，假设要生成逼真的人脸图像。以下关于生成模型的架构选择，哪一项是需要特别关注的？（）A.选择传统的多层感知机（MLP）架构B.采用生成对抗网络（GAN）架构，通过对抗训练生成高质量图像C.运用卷积神经网络（CNN）架构，但不使用池化层D.构建循环神经网络（RNN）架构，处理图像的序列信息9、在计算机视觉的图像配准任务中，假设要将两张不同视角拍摄的同一物体的图像进行对齐。以下关于图像配准方法的描述，正确的是：（）A.基于特征点的配准方法对图像的旋转、缩放和平移具有不变性，但特征点的提取容易出错B.基于灰度的配准方法计算简单，但对光照变化和噪声敏感C.深度学习中的自监督学习方法在图像配准中无法学习到有效的特征表示D.图像配准的精度只取决于配准算法的选择，与图像的质量和特征无关10、在计算机视觉中，目标检测是一项重要的任务。假设要开发一个能够在城市交通场景中检测车辆和行人的系统。以下关于目标检测算法的选择，哪一项是需要重点考虑的因素？（）A.算法的检测速度，以满足实时性要求B.算法在小目标检测上的性能，因为车辆和行人在图像中可能较小C.算法的模型复杂度，越复杂的模型效果越好D.算法是否开源，开源的算法更易于使用11、图像超分辨率是指从低分辨率图像生成高分辨率图像。假设我们有一张模糊的低分辨率老照片，想要将其清晰化并提高分辨率。以下哪种图像超分辨率方法能够生成更逼真的细节和更清晰的边缘？（）A.基于插值的方法，如双线性插值B.基于重建的方法，如基于字典学习的方法C.基于深度学习的方法，如SRCNND.基于小波变换的方法12、在计算机视觉的图像超分辨率重建中，假设我们要将低分辨率的图像重建为高分辨率图像，同时保持图像的细节和纹理。以下哪种深度学习架构可能在这方面表现较好？（）A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）C.生成对抗网络（GAN）D.自动编码器（Autoencoder）13、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查询图像相似的图像。这些图像可能在内容、风格和主题上存在差异。为了提高检索的效率和准确性，以下哪种方法通常被采用？（）A.基于全局特征的图像表示和相似性度量B.只对图像的标签进行文本匹配，忽略图像内容C.随机选择数据库中的图像作为检索结果D.不进行任何预处理，直接在原始图像上进行检索14、计算机视觉中的图像修复旨在恢复图像中缺失或损坏的部分。假设一张珍贵的老照片有部分区域损坏，需要进行修复以还原其完整的内容。以下哪种图像修复方法在处理这种情况时能够生成更自然和逼真的结果？（）A.基于扩散的图像修复B.基于纹理合成的图像修复C.基于深度学习的图像修复D.基于样例的图像修复15、视频分析是计算机视觉的一个重要领域。假设我们要分析一段监控视频，以检测异常行为，如打架、盗窃等。对于这种实时性要求较高的视频分析任务，以下哪种方法更适合用于快速处理和检测？（）A.对每一帧图像单独进行分析B.基于光流的方法跟踪对象运动C.利用深度学习模型直接对视频进行分析D.采用传统的图像处理方法，如背景减除16、计算机视觉中的图像去噪旨在去除图像中的噪声，同时保留图像的细节和结构。假设我们有一张受到严重噪声污染的医学图像，以下哪种图像去噪方法能够在去除噪声的同时，最大程度地保留图像的边缘和纹理信息？（）A.均值滤波B.中值滤波C.高斯滤波D.基于小波变换的去噪方法17、计算机视觉中的动作识别是一个具有挑战性的任务。假设要识别一段体育比赛视频中的运动员动作，以下关于特征选择的方法，哪一项是不太可行的？（）A.提取运动员的身体轮廓和关节位置作为特征B.仅使用视频的音频信息来判断运动员的动作C.计算视频帧之间的光流变化作为动作特征D.结合空间和时间维度的特征来描述动作18、在图像配准任务中，需要将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行对齐。假设我们要将一张卫星图像与一张航拍图像进行配准，以下哪个因素对于配准的准确性影响最大？（）A.图像的分辨率差异B.图像的旋转和平移C.图像的光照条件D.图像中的噪声19、在计算机视觉的视觉跟踪任务中，目标在运动过程中可能会发生形变、遮挡和光照变化等情况。为了提高跟踪的稳定性和准确性，以下哪种策略可能是有效的？（）A.模型更新机制B.多特征融合C.抗遮挡处理D.以上都是20、计算机视觉中的图像去雾是一个具有挑战性的问题。假设要去除一张有浓雾的风景图像中的雾气，以下哪种方法可能需要对大气散射模型有深入的了解？（）A.基于深度学习的去雾方法B.基于物理模型的去雾方法C.基于图像增强的去雾方法D.基于滤波的去雾方法二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）简述图像的均值漂移算法的用途。2、（本题5分）说明计算机视觉在物流配送优化中的作用。3、（本题5分）说明计算机视觉在海洋生态监测中的作用。4、（本题5分）解释在计算机视觉中卷积神经网络的结构和工作原理。5、（本题5分）解释计算机视觉中的强化学习在机器人视觉中的应用。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析某饮料品牌的果汁饮料包装设计，研究其如何运用视觉元素传达果汁的新鲜和天然特点。2、（本题5分）选取某运动品牌的运动俱乐部会员卡设计，分析其如何运用视觉元素展示会员卡的权益和吸引会员加入。3、（本题5分）选取某食品品牌的食品标签设计，分析其如何运用文字、图案等元素传达食品信息和吸引消费者。4、（本题5分）研究某艺术展览的邀请函设计，分析其如何通过材质选择、印刷工艺和排版设计来体现艺术感和独特性，邀请嘉宾参与。5、（本题5分）某在线教育平台的课程界面设计清晰简洁，学习资源分类