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学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页,共3页郑州师范学院《设计素描》

2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分一、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、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2、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3、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4、计算机视觉在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)中有重要作用。假设要在VR环境中实现真实感的物体交互,以下哪种技术可能对准确感知物体的位置和姿态至关重要?()A.立体视觉B.光场成像C.结构光D.运动捕捉5、对于视频中的异常检测任务,假设要在一段监控视频中检测出异常事件,如闯入、打斗等。以下哪种方法可能更有助于准确检测异常?()A.建立正常行为模型,对比检测异常B.只关注视频中的显著运动区域C.随机判断视频中的帧是否异常D.不进行异常检测,直接忽略异常事件6、图像分类是计算机视觉的常见任务之一。假设要对大量的自然风景图片进行分类,如山脉、森林、海滩等。在进行图像分类时,以下关于数据增强的方法,哪一项可能不太有效?()A.对图像进行随机裁剪和旋转,增加数据的多样性B.改变图像的色彩和对比度,模拟不同的拍摄条件C.直接复制原图像,增加数据量D.给图像添加随机噪声,增强模型的鲁棒性7、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8、计算机视觉中的图像超分辨率重建旨在提高图像的分辨率和细节。假设要将一张低分辨率的老照片重建为高分辨率的清晰图像,同时要保持图像的自然度和真实性。以下哪种图像超分辨率重建方法最为适合?()A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度学习的方法D.基于学习字典的方法9、物体检测是计算机视觉中的一项关键任务。假设一个智能监控系统需要检测场景中的特定物体,如背包、自行车等。以下关于物体检测算法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于深度学习的物体检测算法能够同时检测多个物体,并给出它们的位置和类别B.可以通过滑动窗口的方法在图像中搜索可能的物体区域,然后进行分类判断C.物体检测算法需要对大量的标注图像进行训练,以学习不同物体的特征D.无论物体的大小、形状和颜色如何变化,物体检测算法都能准确检测到10、在计算机视觉的应用中,人脸识别是一个常见的任务。假设一个公司要建立一个门禁系统,通过人脸识别来允许员工进入。为了提高人脸识别的准确性和鲁棒性,以下哪种技术通常会被采用?()A.基于几何特征的人脸识别B.基于模板匹配的人脸识别C.基于深度学习的人脸识别,结合多模态数据D.基于颜色特征的人脸识别11、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12、在计算机视觉中,图像生成是创建新的图像内容。以下关于图像生成的说法,错误的是()A.可以通过生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)等模型进行图像生成B.图像生成可以用于艺术创作、数据增强和虚拟场景构建等任务C.生成的图像质量和真实性在不断提高,但仍然存在一些缺陷和不完美之处D.图像生成可以完全根据用户的任意想象生成任何内容,不受任何限制13、视频分析是计算机视觉的一个重要领域。假设要对一段监控视频中的行为进行分析和理解,以下关于视频分析方法的描述,正确的是:()A.直接将视频中的每一帧图像作为独立的图像进行处理,就能准确分析视频中的行为B.考虑视频的时序信息和帧间的相关性对于理解复杂的行为非常重要C.视频分析只适用于简单的动作识别,对于复杂的多人物交互行为无法处理D.视频的分辨率和帧率对视频分析的结果没有影响14、在计算机视觉的图像质量评估任务中,假设要评估一张经过处理后的图像的质量。以下关于图像质量评估方法的描述,正确的是:()A.主观评估方法通过人的观察和判断来评价图像质量,结果准确可靠B.客观评估方法中的全参考方法需要原始未失真图像作为参考,计算复杂度低C.无参考图像质量评估方法能够在没有原始图像的情况下准确评估图像质量D.所有的图像质量评估方法都能够完全反映人对图像质量的主观感受15、假设要构建一个能够对卫星图像进行地物分类的计算机视觉系统,用于国土资源调查和环境监测。由于卫星图像的分辨率较高且覆盖范围广,以下哪种处理方式可能是必要的?()A.图像分块处理B.多尺度分析C.特征选择和降维D.以上都是16、在计算机视觉的图像分类任务中,假设要处理类别不均衡的数据集,即某些类别的样本数量远远少于其他类别。以下关于处理类别不均衡的方法描述,正确的是:()A.直接使用传统的分类算法,类别不均衡不会对结果产生明显影响B.过采样少数类别的样本可以增加其数量,但可能导致过拟合C.欠采样多数类别的样本能够平衡数据集,但会丢失部分有用信息D.类别不均衡问题无法通过数据处理方法解决,只能通过改进分类算法来应对17、在计算机视觉的图像检索任务中,需要根据用户提供的示例图像从大规模图像数据库中找到相似的图像。假设要构建一个高效的图像搜索引擎,能够快速准确地返回相关图像。以下哪种图像检索方法在处理大规模数据时性能更优?()A.基于内容的图像检索B.基于文本标注的图像检索C.基于哈希编码的图像检索D.基于深度学习特征的图像检索18、在计算机视觉的图像检索任务中,根据用户提供的图像或特征在数据库中查找相似的图像。假设要从一个大型图像库中找到与给定图像相似的图片,以下关于图像检索方法的描述,正确的是:()A.基于图像的颜色和纹理特征进行检索能够满足所有的检索需求B.深度学习中的卷积神经网络提取的特征在图像检索中不如手工设计的特征有效C.考虑图像的语义信息和高层特征可以提高图像检索的准确性和相关性D.图像检索的速度和效率不受数据库大小和特征维度的影响19、图像分类是计算机视觉的基础任务之一。假设要对大量的自然风景图片进行分类,包括山脉、森林、海滩等不同类型,同时图片可能存在不同的拍摄角度、光照条件和季节变化。为了能够准确地对这些图片进行分类,以下哪种特征提取方法与分类算法的组合最为有效?()A.SIFT特征+支持向量机B.HOG特征+决策树C.卷积神经网络自动提取特征+深度学习分类器D.颜色直方图特征+朴素贝叶斯20、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21、在计算机视觉的三维重建任务中,假设要从一系列二维图像重建出物体的三维模型。以下关于相机参数校准的重要性,哪一项是不正确的?()A.准确的相机参数有助于提高三维重建的精度B.相机参数校准可以减少重建过程中的误差累积C.即使相机参数不准确,也能通过后续处理得到精确的三维模型D.不同相机的参数差异会影响三维重建的结果22、在计算机视觉的图像检索任务中,根据用户的需求从图像数据库中查找相关图像。假设要从一个大型的图像库中检索包含特定物体的图像,以下关于图像检索方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以基于图像的内容特征,如颜色、形状和纹理等,进行相似性度量和检索B.深度学习模型能够提取更具语义和判别力的特征,提高图像检索的准确性C.图像检索的结果只取决于图像的特征表示,与检索算法的效率无关D.可以结合用户的反馈和交互,不断优化图像检索的结果23、计算机视觉中的光流估计用于计算图像中像素的运动信息。假设要估计一段视频中物体的运动速度和方向,以下关于光流估计方法的描述,正确的是:()A.传统的基于梯度的光流估计方法在复杂场景中能够准确计算光流B.深度学习中的光流估计网络不需要大量的标注数据进行训练C.光流估计的结果不受图像噪声和模糊的影响D.结合时空信息的深度学习光流估计方法能够提高估计的准确性和鲁棒性24、当利用计算机视觉进行视频监控中的异常行为检测,例如打架、盗窃等,以下哪种方法可能有助于准确识别异常行为?()A.建立正常行为模型B.运动轨迹分析C.人群密度估计D.以上都是25、计算机视觉在自动驾驶领域有着至关重要的应用。假设一辆自动驾驶汽车正在道路上行驶,需要识别各种交通标志和障碍物。以下关于自动驾驶中计算机视觉任务的描述,正确的是:()A.只需对前方物体进行简单的图像分类,就能实现安全的自动驾驶B.准确的目标检测和语义分割对于理解复杂的道路场景至关重要C.计算机视觉在自动驾驶中作用不大,主要依靠其他传感器如雷达D.对于交通标志的识别,颜色信息比形状和图案信息更重要二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)解释计算机视觉中的表情识别技术。2、(本题5分)简述计算机视觉在船舶航行中的应用。3、(本题5分)计算机视觉中如何应用循环神经网络处理序列图像?4、(本题5分)简述图像去噪的常见方法。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)观察某运动品牌的店铺陈列设计,阐述其如何通过视觉元素营造品牌氛围和促进销售。2、(本题5分)观察某艺术展览的线上虚拟展厅设计,分析其如何通过数字技术和视觉呈现,为观众提供沉浸式的观展体验。3、(本题5分)解析某电商平台的促销活动页面设计,探讨其在视觉效果、信息传达、用户引导方面的表现,以及如何提高活动的参

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