四川美术学院《计算机辅助设计》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《计算机辅助设计》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、假设要构建一个能够对书画作品进行真伪鉴定的计算机视觉系统，需要对作品的笔触、线条和风格等特征进行分析。以下哪种技术在书画鉴定中可能具有应用前景？（）A.笔迹分析B.风格迁移C.图像风格分析D.以上都是2、在计算机视觉中，图像超分辨率重建是提高图像分辨率和质量的技术。以下关于图像超分辨率重建的叙述，不正确的是（）A.图像超分辨率重建可以通过插值、基于模型的方法或深度学习方法来实现B.深度学习方法在图像超分辨率重建中能够生成更清晰、逼真的细节C.图像超分辨率重建在医学图像、卫星图像和监控图像等领域有重要的应用D.图像超分辨率重建可以无限制地提高图像的分辨率，不受原始图像信息的限制3、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4、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5、计算机视觉中的场景理解是对整个图像场景的语义和结构进行分析和理解。以下关于场景理解的描述，不准确的是（）A.场景理解需要综合考虑物体、空间关系、上下文信息等多个方面B.可以通过构建场景图来表示场景中的实体和关系，辅助场景理解C.场景理解在智能导航、虚拟环境构建和图像编辑等领域具有潜在的应用价值D.场景理解是一个已经完全解决的问题，不存在任何技术难题6、计算机视觉中的图像风格迁移是一项有趣的任务。假设要将一幅油画的风格应用到一张照片上，以下关于模型训练的要点，哪一项是不正确的？（）A.学习油画和照片的特征表示，找到风格和内容的分离方式B.只关注风格的迁移，不考虑照片原始内容的保留C.采用对抗训练，使生成的图像在风格和内容上达到平衡D.调整模型参数，控制风格迁移的强度和效果7、在三维计算机视觉中，重建物体的三维形状是一个重要任务。假设要从多视角的图像中重建一个建筑物的三维模型，以下关于三维重建方法的描述，正确的是：（）A.基于立体视觉的方法能够直接从两张图像中准确重建出物体的三维形状B.结构光方法在室外环境中比在室内环境中更适用C.多视图几何和深度学习相结合的方法可以提高三维重建的精度和完整性D.三维重建的结果不受图像拍摄角度和距离的影响8、在计算机视觉的姿态估计任务中，需要确定物体在三维空间中的方向和位置。假设要估计一个机器人手臂的姿态，以实现精确的控制和操作。以下哪种姿态估计方法在处理这种机械结构时准确性更高？（）A.基于模型的姿态估计B.基于深度学习的姿态估计C.基于视觉惯性里程计的姿态估计D.基于几何约束的姿态估计9、在计算机视觉的图像分割任务中，假设要将一张医学图像中的病变区域精确地分割出来，以便医生进行诊断和治疗。这张医学图像可能存在噪声、模糊和不均匀的灰度分布。以下哪种图像分割方法在处理这种复杂情况时可能更具优势？（）A.基于阈值的分割方法，根据像素值设定阈值进行分割B.基于区域生长的分割方法，从种子点开始逐渐扩展区域C.基于深度学习的语义分割算法，如U-NetD.随机分割图像，然后根据后续分析进行调整10、计算机视觉在智能零售中的应用可以改善购物体验和提高运营效率。假设一个超市需要通过计算机视觉实现自动结账和库存管理。以下关于计算机视觉在智能零售中的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过商品识别技术自动识别顾客购买的商品，实现快速结账B.能够实时监测货架上商品的库存水平，及时提醒补货C.计算机视觉系统能够准确识别所有商品的包装和标签，不受商品摆放方式和遮挡的影响D.可以分析顾客在店内的行为和偏好，为营销策略提供数据支持11、在计算机视觉的应用于工业检测中，需要检测产品表面的缺陷和瑕疵。假设我们要检测手机屏幕上的划痕和亮点，以下哪种方法能够实现快速、准确的缺陷检测，并且适应不同的产品批次和生产环境？（）A.基于机器视觉的传统检测方法，结合阈值和形态学操作B.基于深度学习的目标检测算法，针对缺陷进行训练C.基于纹理分析和模式识别的方法D.基于光学原理和物理模型的检测方法12、在一个基于计算机视觉的农业监测系统中，需要对农作物的生长状况进行评估，例如判断叶片的颜色、形状和病虫害情况。以下哪种图像分析方法可能对农作物监测较为有效？（）A.颜色空间转换B.形态学分析C.纹理分析D.以上都是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、在计算机视觉的全景图像生成任务中，将多幅局部图像拼接成一幅全景图像。假设要生成一个城市景观的全景图像，以下关于全景图像生成方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.首先需要对局部图像进行特征提取和匹配，找到它们之间的对应关系B.可以使用图像变形和融合技术来消除拼接处的缝隙和色差C.全景图像生成不受拍摄角度、光照条件和相机参数的影响，能够完美拼接任何图像D.基于深度学习的方法能够自动学习全景图像的生成规律，提高拼接效果15、图像增强是为了改善图像的质量和视觉效果。假设我们有一张由于光照不足而显得暗淡的图像，需要对其进行增强以突出细节。以下哪种图像增强方法可以有效地提高图像的对比度，同时避免过度增强导致的噪声放大？（）A.直方图均衡化B.灰度变换C.锐化滤波D.中值滤波16、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17、在计算机视觉中，图像分割旨在将图像划分为不同的区域，每个区域具有相似的特征。以下关于图像分割的叙述，不正确的是（）A.图像分割可以基于像素的颜色、纹理等特征进行B.深度学习方法在图像分割中取得了显著的成果，如全卷积网络（FCN）C.图像分割在医学影像分析、自动驾驶场景理解等方面具有重要作用D.图像分割的结果总是完美的，能够准确地将图像中的所有物体都分割出来18、计算机视觉在安防领域的应用可以加强监控和预警能力。假设要通过摄像头实时监测公共场所的异常行为，以下关于安防计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.简单的运动检测算法就能准确识别各种异常行为B.不考虑人群密度和环境背景对异常行为检测的影响C.结合深度学习和行为分析模型可以提高异常行为检测的准确性和及时性D.安防领域的计算机视觉系统不需要考虑隐私保护和数据安全问题19、在计算机视觉的目标跟踪任务中，需要在视频序列中持续跟踪特定的目标。假设我们要跟踪一个在人群中快速移动的人物，以下哪种目标跟踪算法能够更好地处理目标的外观变化和遮挡情况？（）A.基于卡尔曼滤波的跟踪算法B.基于粒子滤波的跟踪算法C.基于深度学习的跟踪算法，如Siamese网络D.基于均值漂移的跟踪算法20、计算机视觉中的视频目标跟踪中，假设目标在跟踪过程中发生了严重的形变。以下关于处理目标形变的方法描述，正确的是：（）A.基于模板匹配的跟踪方法能够自适应地处理目标形变，保持跟踪的准确性B.特征点跟踪方法对目标形变不敏感，在这种情况下仍然能够可靠跟踪C.深度学习中的孪生网络在目标形变时容易丢失目标，无法继续跟踪D.结合多种特征和模型更新策略可以提高对目标形变的跟踪鲁棒性21、计算机视觉中的动作识别旨在识别视频中的人体动作。假设要对一段监控视频中的人员动作进行分类，以下关于动作识别方法的描述，正确的是：（）A.基于手工特征和传统分类器的方法能够处理复杂的动作变化，准确率高B.深度学习中的循环神经网络（RNN）在动作识别中无法捕捉动作的时空特征C.3D卷积神经网络能够同时处理空间和时间维度的信息，适用于动作识别任务D.动作识别系统对视频的拍摄角度和背景变化不敏感，具有很强的通用性22、当利用计算机视觉技术对医学影像（如X光、CT等）进行分析，辅助医生进行疾病诊断时，需要从大量的图像数据中提取有价值的特征。以下哪种特征提取方法在医学影像分析中可能具有较高的应用价值？（）A.基于形状的特征提取B.基于纹理的特征提取C.基于深度学习的自动特征学习D.基于颜色的特征提取23、在计算机视觉中，人脸检测和识别是重要的应用方向。以下关于人脸检测和识别的说法，不正确的是（）A.人脸检测旨在确定图像或视频中是否存在人脸，并定位人脸的位置B.人脸识别是在检测到人脸的基础上，对人脸的身份进行识别和验证C.深度学习方法在人脸检测和识别中取得了巨大的成功，但仍然存在一些挑战，如光照变化和姿态变化D.人脸检测和识别技术已经非常成熟，不存在任何错误率和安全隐患24、在计算机视觉的目标跟踪任务中，需要在连续的图像帧中持续跟踪一个特定的目标。假设要跟踪一个在运动场上快速移动且形状变化的运动员，同时存在其他相似物体的干扰。以下哪种目标跟踪算法在这种具有挑战性的场景下表现更佳？（）A.基于卡尔曼滤波的跟踪B.基于粒子滤波的跟踪C.基于深度学习的跟踪D.基于均值漂移的跟踪25、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.以上都是二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）计算机视觉中如何进行图像的去噪处理？2、（本题5分）说明计算机视觉在知识产权服务中的综合应用。3、（本题5分）简述计算机视觉在电商中的商品推荐和图像搜索。4、（本题5分）解释计算机视觉中图像超分辨率重建的方法。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）观察某慈善活动的现场布置设计，分析其如何营造温馨感人的氛围，引导公众参与捐赠和志愿服务。2、（本题5分）某科技展会的宣传册设计突出创新成果和前沿技术，采用高清图片和简洁的文字说明。请研究宣传册在展示展会亮点、吸引参展商和观众、提升展会影响力方面的表现，以及如何与展会的专业性和前瞻性相匹配。3、（本题5分）探讨某珠宝品牌的宣传册设计，研究其如何通过高质量的图片拍摄、文字描述、品牌故事讲