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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页新乡医学院

《Photoshop与SketchUp》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20个小题,每小题2分,共40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、在计算机视觉的立体视觉任务中,通过两个或多个相机获取的图像来计算深度信息。以下哪种立体匹配算法在精度和效率方面可能表现较好?()A.基于区域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度学习的匹配算法D.以上都是2、假设要开发一个能够自动识别水果种类和品质的计算机视觉系统,用于水果分拣和质量评估。在获取水果图像时,可能会受到光照、角度和遮挡等因素的影响。为了提高识别的准确性和鲁棒性,以下哪种图像预处理技术可能是关键?()A.图像增强B.图像去噪C.图像归一化D.图像分割3、计算机视觉中的目标重识别任务旨在在不同的摄像头视角中识别出同一目标。假设要在一个大型商场的多个摄像头中寻找一个特定的人物。以下关于目标重识别的描述,哪一项是不准确的?()A.可以通过提取目标的特征,如颜色、形状和纹理,来进行重识别B.深度学习中的特征学习方法能够提高目标重识别的准确率C.目标重识别不受摄像头视角、光照和人物姿态变化的影响D.可以通过建立目标的特征库,快速在多个摄像头中进行匹配和搜索4、计算机视觉中的语义分割旨在为图像中的每个像素分配一个类别标签。假设要对医学影像中的肿瘤区域进行语义分割,以下关于模型评估指标的选择,哪一项是最为关键的?()A.准确率,即正确分类的像素比例B.召回率,即正确分割出肿瘤像素的比例C.F1分数,综合考虑准确率和召回率D.平均交并比(MIoU),衡量分割结果与真实标签的重合程度5、在一个基于计算机视觉的机器人导航系统中,需要根据环境图像来规划机器人的路径。以下哪种视觉导航方法可能更适合复杂动态环境?()A.基于地图的导航B.基于视觉里程计的导航C.基于深度学习的端到端导航D.以上都是6、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7、图像分割是将图像分成不同的区域或对象。假设要对医学影像中的肿瘤区域进行精确分割,以下关于图像分割方法的描述,正确的是:()A.手动分割是最准确的方法,不需要借助计算机算法B.基于阈值的图像分割方法能够适用于所有类型的医学影像分割问题C.深度学习中的全卷积网络(FCN)及其变体在医学图像分割中具有很大的潜力D.图像分割的结果只取决于所使用的分割算法,与图像的预处理无关8、计算机视觉中的图像分割任务旨在将图像分割成不同的区域。假设要对一张风景图片进行分割,区分天空、陆地和水面。以下关于图像分割方法的描述,哪一项是错误的?()A.基于阈值的分割方法简单快速,但对于复杂图像效果不佳B.区域生长法从种子点开始,逐步合并相似的区域C.深度学习中的全卷积网络(FCN)在图像分割中表现出色,能够生成精确的分割结果D.图像分割的结果总是清晰明确,不存在模糊或错误的边界9、计算机视觉中的场景理解是理解图像或视频中的场景内容和语义信息。假设要理解一张城市街道的图像,以下关于场景理解方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过对象检测、语义分割和场景分类等任务来实现场景理解B.结合上下文信息和先验知识能够提高场景理解的准确性C.深度学习模型能够学习场景中的全局特征和关系,实现对场景的深入理解D.场景理解可以在没有任何先验知识和上下文信息的情况下,准确地推断出场景的语义10、在计算机视觉的视频目标跟踪中,假设目标在视频中被短暂遮挡。以下关于处理遮挡情况的方法,哪一项是不太有效的?()A.利用目标在遮挡前的运动轨迹预测其位置B.完全放弃对被遮挡目标的跟踪,等待其重新出现C.结合目标的外观特征和运动信息进行跟踪D.借助周围背景和其他相关物体的信息辅助跟踪11、在计算机视觉的姿态估计任务中,例如估计人体关节的位置和姿态,以下哪种方法可能在精度和实时性之间取得较好的平衡?()A.基于模型的方法B.基于深度学习的回归方法C.基于深度学习的分类方法D.以上都不是12、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13、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多尺度特征融合?()A.特征金字塔B.空洞卷积C.注意力机制D.以上都是14、计算机视觉中的光流估计是计算图像中像素的运动信息。以下关于光流估计的叙述,不正确的是()A.光流估计可以用于视频中的运动分析、目标跟踪和动作识别等任务B.基于深度学习的光流估计方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估计只对匀速运动的物体有效,对于复杂的非匀速运动估计不准确D.光流估计的结果可以为后续的计算机视觉任务提供重要的运动线索15、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16、计算机视觉在安防监控领域有着广泛的应用。假设一个商场需要通过监控摄像头进行人员异常行为检测。以下关于安防监控中的计算机视觉的描述,哪一项是不正确的?()A.可以实时监测人群的流动情况,发现拥堵和异常聚集B.能够识别人员的打斗、摔倒等异常行为,并及时发出警报C.计算机视觉系统能够完全取代人工监控,不需要人类保安的参与D.可以与其他安防设备(如门禁系统)联动,提高安防水平17、计算机视觉中的手势识别用于理解人的手势动作。假设要在一个智能交互系统中实现实时准确的手势识别,以下关于手势识别方法的描述,正确的是:()A.基于传感器的手势识别方法能够精确获取手势的运动信息,但佩戴传感器不方便B.基于视觉的手势识别方法不受环境光照和背景的影响,识别稳定性高C.深度学习中的卷积神经网络在手势识别中无法处理复杂的手势变化和遮挡D.手势识别系统只要能够识别常见的几种手势,就能够满足大多数应用需求18、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19、在一个基于计算机视觉的工业质量检测系统中,需要检测产品表面的微小缺陷,如划痕、凹坑等。由于缺陷的尺寸较小且形态多样,以下哪种图像处理算法可能对缺陷检测最为有效?()A.边缘检测算法B.形态学操作C.阈值分割算法D.霍夫变换20、在图像去噪中,BM3D(Block-Matchingand3DFiltering)算法的优势在于()A.去噪效果好B.保持图像细节C.计算效率高D.以上都是二、简答题(本大题共3个小题,共15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)说明计算机视觉在军事中的应用。3、(本题5分)简述计算机视觉在少数民族服务中的应用。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)解析某汽车品牌的试驾活动邀请函设计,探讨其如何运用视觉语言传达活动的专业性、趣味性和品牌形象,吸引潜在客户参加试驾。2、(本题5分)以某城市的历史文化街区标识系统设计为例,分析其在图形设计、色彩搭配、信息传达等方面如何引导游客游览,展示街区的历史文化特色。3、(本题5分)分析某运动品牌的品牌形象广告视频设计,研究其如何运用视觉语言和音乐传达运动精神、品牌理念和产品特点,提升品牌形象。4

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