辽宁地质工程职业学院《插画设计B》2023-2024学年第二学期期末试卷

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2023-2024学年第二学期期末试卷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、在计算机视觉中，特征提取是非常关键的一步。假设我们要对一组风景图像进行特征提取，以便后续的图像检索和分类任务。以下哪种特征提取方法能够捕捉到图像的全局和局部特征，并且对图像的旋转、缩放等变换具有较好的不变性？（）A.尺度不变特征变换（SIFT）B.方向梯度直方图（HOG）C.局部二值模式（LBP）D.卷积神经网络自动学习的特征3、计算机视觉中的行人重识别是指在不同摄像头拍摄的图像中识别出同一个行人。假设要在一个大型商场的监控系统中实现行人重识别，以下关于行人重识别方法的描述，正确的是：（）A.基于颜色和纹理特征的方法对行人的姿态和光照变化不敏感，识别准确率高B.深度学习中的度量学习方法能够学习到行人的判别性特征，但容易受到背景干扰C.行人重识别系统只需要关注行人的外观特征，不需要考虑行人的行为特征D.行人重识别在不同场景和摄像头视角下的性能始终保持稳定，不受影响4、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5、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6、在计算机视觉中，以下哪种方法常用于图像的语义分割中的边界优化？（）A.条件随机场B.全连接条件随机场C.深度学习D.以上都是7、在计算机视觉的图像增强任务中，旨在改善图像的质量。假设一张低光照条件下拍摄的照片需要增强。以下关于图像增强方法的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过直方图均衡化方法增强图像的对比度B.基于滤波的方法能够去除图像中的噪声，同时增强细节C.图像增强可以无限制地提高图像的质量，不存在过度增强的问题D.深度学习中的生成对抗网络（GAN）也可以用于图像增强8、计算机视觉中的视频分析需要对连续的图像帧进行处理和理解。假设要分析一段监控视频中的人群行为，包括行走方向、聚集和分散等。以下哪种视频分析技术在处理这种复杂的群体行为时最为有效？（）A.帧间差分法B.背景减除法C.光流法结合轨迹分析D.深度学习的行为识别模型9、在一个基于计算机视觉的无人驾驶系统中，需要对道路场景进行理解和预测，例如判断前方是否有行人横穿马路。为了实现准确的场景理解和预测，以下哪种技术可能是关键？（）A.语义分割B.实例分割C.场景图生成D.以上都是10、在计算机视觉的目标跟踪任务中，持续跟踪视频中的特定目标。假设要跟踪一个在人群中行走的人，以下关于目标跟踪方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于滤波的方法，如卡尔曼滤波和粒子滤波，可以预测目标的位置和状态B.基于深度学习的方法能够学习目标的外观特征，提高跟踪的准确性和鲁棒性C.目标跟踪过程中，目标的外观变化、遮挡和背景干扰等因素不会对跟踪结果产生影响D.结合多种特征和算法的融合跟踪方法，可以综合利用不同方法的优势，提高跟踪性能11、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12、在计算机视觉的图像配准任务中，需要将不同时间或视角拍摄的图像进行对齐。假设要将两张拍摄角度不同的卫星图像进行精确配准，图像中存在地形变化和云层遮挡。以下哪种图像配准方法在这种困难情况下能够取得较好的效果？（）A.基于特征的配准B.基于灰度的配准C.基于变换模型的配准D.基于深度学习的配准13、计算机视觉中的行人重识别是在不同摄像头拍摄的图像或视频中识别出特定的行人。以下关于行人重识别的叙述，不正确的是（）A.行人重识别需要提取具有判别性的行人特征，克服视角、光照和姿态的变化B.深度学习方法在行人重识别任务中取得了显著的性能提升C.行人重识别在智能安防、视频监控和人员追踪等领域有重要的应用D.行人重识别技术已经能够在大规模数据集上达到100%的准确率14、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15、计算机视觉中的表情识别旨在识别图像或视频中人物的表情。假设要在一个情感分析系统中准确识别表情，以下关于表情识别方法的描述，正确的是：（）A.基于几何特征的表情识别方法对表情的细微变化不敏感，识别准确率低B.基于纹理特征的表情识别方法能够很好地捕捉表情的局部特征，但容易受到光照影响C.深度学习中的卷积神经网络在表情识别中能够学习到全局和局部的特征，但对大规模数据集依赖严重D.表情识别系统只适用于正面清晰的人脸表情，对于侧脸和遮挡的表情无法识别二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）说明计算机视觉在城市规划中的作用。2、（本题5分）计算机视觉中如何进行食品包装检测？3、（本题5分）计算机视觉中如何实现车道线检测？三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用目标检测算法，在地质勘查图像中检测矿坑。2、（本题5分）基于深度学习的图像语义分割技术，对复杂场景图像进行精细分割。3、（本题5分）使用图像识别技术，设计一个能够识别不同种类水果的程序。4、（本题5分）运用图像识别算法，对不同类型的手表图像进行分类和识别。5、（本题5分）利用深度学习算法，对不同种类的蜜饯图像进行分类。四、分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）分析某电商平台的界面设计，探讨其用户体验、色彩搭配、图标设计等方面如何提高购物效