河北大学工商学院《文字与版式设计》2025-2026学年第一学期期末试卷

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2页河北大学工商学院《文字与版式设计》2025-2026学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、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、计算机视觉中的视觉注意力机制用于聚焦图像中的重要区域。以下关于视觉注意力机制的说法，不正确的是（）A.视觉注意力机制可以根据图像的特征和任务需求动态地选择关注的区域B.注意力机制能够提高模型的效率和性能，减少对无关信息的处理C.视觉注意力机制在图像分类、目标检测和图像生成等任务中得到了广泛应用D.视觉注意力机制的引入会增加模型的复杂度和计算量，降低模型的训练速度2、计算机视觉在无人驾驶中的应用至关重要。假设要通过车载摄像头识别道路上的交通标志和标线，以下关于应对复杂环境变化的策略，哪一项是不正确的？（）A.利用多模态数据融合，如结合摄像头和激光雷达的信息B.定期更新模型，适应新出现的交通标志和标线C.只依靠单一摄像头的图像信息，不考虑其他传感器D.对不同天气和光照条件下的数据进行增强训练3、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4、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5、计算机视觉在无人驾驶飞行器（UAV）中的应用可以实现自主导航和环境感知。假设一个UAV需要在复杂的环境中飞行并避开障碍物。以下关于计算机视觉在UAV中的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过视觉传感器获取周围环境的信息，包括地形、建筑物和其他障碍物B.能够实时分析图像，计算与障碍物的距离和相对速度，为飞行决策提供依据C.计算机视觉在UAV中的应用完全不需要与其他传感器（如惯性测量单元）的数据融合D.可以利用深度学习算法进行端到端的飞行控制，实现自主飞行6、在计算机视觉中，深度估计是确定场景中物体距离相机的距离。以下关于深度估计的说法，错误的是（）A.可以通过立体视觉、结构光或飞行时间等技术来获取深度信息B.深度学习方法在单目深度估计中取得了显著进展C.深度估计对于三维重建、虚拟现实和增强现实等应用具有重要意义D.深度估计的结果总是非常精确，不需要进行后处理和优化7、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8、在计算机视觉的目标跟踪任务中，假设要跟踪一个在人群中移动的物体。以下关于跟踪算法的选择，哪一项是需要着重考虑的？（）A.算法对目标外观变化的适应性B.算法的计算复杂度，越低越好C.算法是否能够处理多个同时移动的目标D.算法在处理静态场景时的性能9、目标检测是计算机视觉中的常见任务，例如在监控视频中检测行人或车辆。假设我们要开发一个目标检测系统，以下关于目标检测算法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于区域建议的方法，如R-CNN系列算法，通过生成候选区域并对其进行分类和定位来实现目标检测B.一阶段目标检测算法，如YOLO和SSD，直接在图像上进行目标的分类和定位，速度相对较快C.目标检测算法的性能通常用准确率、召回率和平均精度均值（mAP）等指标来评估D.目标检测算法的精度和速度是相互独立的，提高精度不会影响速度，反之亦然10、假设我们要开发一个计算机视觉系统，用于检测生产线上产品的表面缺陷。由于产品的种类繁多、缺陷类型复杂，以下哪种方法可能需要更多的计算资源和时间来训练模型？（）A.基于传统机器学习的方法B.基于浅层神经网络的方法C.基于深度学习的方法D.基于模板匹配的方法11、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12、计算机视觉中的医学图像分析具有重要的临床应用价值。假设要从一组X光片中检测出病变区域，同时要区分不同类型的病变。以下哪种技术和方法在医学图像分析中最为常用和有效？（）A.形态学操作B.图像分割与分类C.特征提取与选择D.以上方法综合运用13、在计算机视觉中，视频摘要生成是从长视频中提取关键内容并生成简洁的摘要。以下关于视频摘要生成的叙述，不正确的是（）A.视频摘要生成可以基于关键帧提取、内容分析和故事线构建等方法B.深度学习方法能够学习视频的语义信息，生成更有代表性的摘要C.视频摘要生成在视频浏览、检索和存储等方面具有实用价值D.视频摘要生成能够完全准确地反映视频的所有重要内容，没有任何信息丢失14、计算机视觉在文物保护和数字化中的应用可以帮助记录和分析文物信息。假设要对一件古老的雕塑进行三维数字化和表面纹理分析，以下关于文物保护计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.传统的摄影测量方法在文物数字化中比基于深度学习的方法更精确B.文物的复杂形状和表面材质对数字化和分析过程没有挑战C.结合多种成像技术和计算机视觉算法能够更全面地获取文物的信息D.文物保护中的计算机视觉应用不需要考虑对文物的非接触性和无损性要求15、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。假设我们要估计一个机器人手臂的姿态，以下哪种技术通常被用于获取准确的姿态信息？（）A.基于视觉标记的姿态估计B.基于深度学习的姿态估计C.基于几何约束的姿态估计D.基于惯性测量单元（IMU）的姿态估计二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述计算机视觉在无人驾驶中的障碍物检测和路径规划。2、（本题5分）解释计算机视觉中的模型压缩技术。3、（本题5分）说明计算机视觉在环境监测中的作用。4、（本题5分）说明计算机视觉在海洋声学研究中的作用。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用图像分割算法，将卫星图像中的农田和城市区域进行划分。2、（本题5分）运用深度学习模型，对古代陶瓷工艺品的制作工艺和年代进行鉴定。3、（本题5分）使用目标检测技术，从海洋监测图像中识别出特定的海洋生物。4、（本题5分）使用图像增强技术，改善低光照条件下拍摄的图像质量。5、（本题5分）利用图像增强技术，改善雾天拍摄图像的可视性。四、分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）某艺术培训机构的宣传海报设计吸引学生报名。请探讨海报在课程展示、师资介绍、优惠信息传达上的创意，以及如何提高招生效果