青海大学昆仑学院《视觉传达应用》2023-2024学年第二学期期末试卷

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共1页青海大学昆仑学院

《视觉传达应用》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1分，共15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、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2、图像检索是计算机视觉的一个重要应用。假设我们要在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，以下哪种图像表示方法可能对提高检索效率有帮助？（）A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度学习的特征表示D.基于颜色直方图的特征表示3、在计算机视觉的图像分类任务中，假设数据集存在类别不平衡问题，某些类别的样本数量远远少于其他类别。以下哪种方法可以缓解这种不平衡对分类模型的影响？（）A.对少数类进行过采样或对多数类进行欠采样B.只使用多数类的样本进行训练C.不考虑类别不平衡，直接训练模型D.随机选择样本进行训练4、计算机视觉在体育赛事分析中的应用可以提供更多的数据和见解。假设要分析一场足球比赛中球员的跑动轨迹和动作。以下关于计算机视觉在体育赛事中的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过对视频的分析，自动跟踪球员的位置和运动轨迹B.能够对球员的动作进行分类，如传球、射门和防守C.计算机视觉在体育赛事分析中的结果可以直接作为裁判的判罚依据，无需人工复查D.可以结合多摄像头的信息，获取更全面和准确的比赛数据5、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6、在计算机视觉的图像配准任务中，将不同视角或时间拍摄的图像进行对齐，以下哪种变换模型可能适用于具有较大形变的图像配准？（）A.刚性变换B.仿射变换C.投影变换D.非线性变换7、在计算机视觉的场景理解任务中，假设要理解一个室内场景的布局和功能，例如判断是办公室还是客厅。以下哪种信息对于准确理解场景是至关重要的？（）A.物体的类别和位置B.图像的颜色分布C.图像的拍摄角度D.随机选择图像中的部分区域进行分析8、在计算机视觉的视频监控系统中，异常事件检测是重要功能之一。假设要在一个仓库的监控视频中检测出异常的人员活动或物品移动。以下哪种异常事件检测方法在处理这种大规模视频数据时能够更有效地发现异常？（）A.基于规则的检测B.基于统计模型的检测C.基于深度学习的检测D.基于人工观察的检测9、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10、在计算机视觉的图像去噪任务中，假设要去除一张受到严重噪声污染的图像中的噪声。以下关于图像去噪方法的描述，正确的是：（）A.中值滤波能够有效地去除椒盐噪声，但会使图像变得模糊B.均值滤波在去除噪声的同时能够很好地保留图像的细节信息C.小波变换去噪方法计算复杂度高，不适合处理大规模图像D.所有的图像去噪方法都能够完全恢复出原始的无噪图像11、在计算机视觉的三维重建任务中，例如从多视角图像恢复物体的三维形状，需要解决相机位姿估计、特征匹配等问题。以下哪种方法在相机位姿估计方面可能具有更高的精度？（）A.基于直接线性变换的方法B.基于BundleAdjustment的方法C.基于特征点的方法D.基于深度学习的方法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14、在计算机视觉的图像语义分割任务中，假设要处理具有多尺度特征的图像，例如同时包含大物体和小物体的场景。以下关于处理多尺度特征的方法描述，正确的是：（）A.使用单一尺度的特征提取网络可以应对多尺度问题，通过调整网络参数即可B.采用多尺度输入图像，分别进行处理后再融合结果，能够有效解决多尺度问题，但计算量大C.空洞卷积在处理多尺度特征时会引入大量的噪声，降低分割精度D.图像语义分割中多尺度问题无法解决，只能尽量避免处理这类图像15、计算机视觉中的图像语义分割需要为图像中的每个像素分配类别标签。假设要对一张城市街景图像进行语义分割，包括道路、建筑物、车辆和行人等。以下哪种图像语义分割方法在处理这种复杂场景时能够提供更精细的分割结果？（）A.全卷积网络（FCN）B.U-NetC.SegNetD.DeepLab二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）解释计算机视觉在数字出版中的作用。2、（本题5分）描述计算机视觉在食品安全检测中的应用。3、（本题5分）简述图像的特征匹配方法。4、（本题5分）计算机视觉中如何利用强化学习进行目标搜索？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，对古代书法作品的作者和流派进行鉴定。2、（本题5分）使用目标跟踪算法，对足球训练中的球员动作进行分析和改进建议。3、（本题5分）设计一个系统，利用计算机视觉检测游乐场设施的安全状况。4、（本题5分）利用图像增强技术，改善雾天交通监控图像的可视性。5、（本题5分）设计一个计算机视觉程序，能够从监控视频中检测出异常行为。四、分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）探讨某大型活动（如奥运会、世博会）的视觉形象设计，研究其标志、吉祥物、色彩系统等如何体现活动的主题和精神，在全球范围内产生广泛的影响力。2、（本题10分）某艺术学院的招生简章设计富有创意，吸引了众多