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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页浙江商业职业技术学院《设计概论》2025-2026学年第一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、在计算机视觉的图像修复任务中,假设要修复一张有部分缺失的图像。以下关于图像修复方法的描述,正确的是:()A.基于扩散的图像修复方法能够自然地填充缺失区域,但修复速度慢B.基于样本的图像修复方法可以快速生成修复结果,但容易出现重复纹理C.深度学习中的生成对抗网络(GAN)在图像修复中无法保证修复内容与周围区域的一致性D.所有的图像修复方法都能够完美地恢复出图像缺失部分的真实内容2、计算机视觉中的视频压缩是为了减少视频数据的存储空间和传输带宽。假设要对一段高清视频进行压缩,同时保持较好的视觉质量。以下关于视频压缩方法的描述,正确的是:()A.帧内压缩通过去除图像内部的冗余信息实现压缩,对图像质量影响较小B.帧间压缩利用相邻帧之间的相似性进行压缩,但会引入明显的失真C.运动估计在帧间压缩中不重要,对压缩效率提升作用不大D.视频压缩的码率越低,压缩效果越好,视觉质量也越高3、在计算机视觉的视觉跟踪与定位任务中,实时跟踪物体并确定其在空间中的位置。假设要在一个室内环境中跟踪一个移动的机器人并确定其位置,以下关于视觉跟踪与定位方法的描述,正确的是:()A.基于标志物的跟踪与定位方法在标志物被遮挡时仍能准确工作B.视觉里程计方法能够独立实现高精度的长期跟踪与定位C.同时使用多个相机进行观测不能提高跟踪与定位的性能D.环境的光照变化和动态障碍物对视觉跟踪与定位的结果影响较小4、在目标检测中,YOLO(YouOnlyLookOnce)算法的特点是()A.检测速度快B.检测精度高C.适用于小目标检测D.对遮挡不敏感5、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要在一个动态场景中准确计算光流,以下哪种情况可能导致较大的误差?()A.物体的快速运动B.光照的剧烈变化C.图像的低分辨率D.以上都有可能6、计算机视觉中的目标计数是估计图像或视频中目标的数量。假设要在一张人群图像中准确计数人数,以下关于目标计数方法的描述,正确的是:()A.基于检测的计数方法通过检测每个个体来实现计数,对密集场景效果好B.基于回归的计数方法直接预测目标数量,计算速度快但精度较低C.深度学习中的注意力机制在目标计数中没有作用,不能提高计数准确性D.目标计数只需要考虑目标的外观特征,不需要考虑图像的上下文信息7、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8、在计算机视觉的文本检测和识别任务中,假设要从一张图片中提取并识别其中的文字信息。以下关于文本检测和识别的描述,哪一项是不正确的?()A.可以先通过文本检测算法定位图片中的文本区域,然后进行识别B.深度学习中的卷积神经网络在文本识别中表现出色,能够准确识别各种字体和风格的文字C.文本检测和识别对于弯曲、倾斜和模糊的文字能够轻松应对,没有任何困难D.可以结合光学字符识别(OCR)技术,将图片中的文字转换为可编辑的文本9、视频分析是计算机视觉的一个重要领域。假设我们要分析一段监控视频,以检测异常行为,如打架、盗窃等。对于这种实时性要求较高的视频分析任务,以下哪种方法更适合用于快速处理和检测?()A.对每一帧图像单独进行分析B.基于光流的方法跟踪对象运动C.利用深度学习模型直接对视频进行分析D.采用传统的图像处理方法,如背景减除10、当进行图像的风格迁移任务时,假设要将一张照片的风格转换为著名绘画的风格,同时保留照片的内容结构。以下哪种方法在实现这一目标时可能更有效?()A.使用基于卷积神经网络的风格迁移算法,如Gatys等人提出的方法B.对图像进行简单的色彩变换和滤镜处理C.随机改变图像的像素值来模拟风格迁移D.只对图像的边缘进行处理,忽略内部区域11、计算机视觉中的动作识别旨在识别视频中的人物动作。假设我们要对一段包含复杂背景和多人交互的视频进行动作识别,以下哪种特征表示可能对提高识别准确率有帮助?()A.基于光流的特征B.基于图像直方图的特征C.基于像素值的原始特征D.基于图像边缘的特征12、计算机视觉中的场景理解任务旨在理解图像或视频中的整体场景信息。假设要理解一张城市街道的图片中的场景。以下关于场景理解的描述,哪一项是错误的?()A.可以通过对物体、人物和环境的分析来理解场景的语义信息B.深度学习中的语义分割技术可以帮助区分场景中的不同区域和物体类别C.场景理解只需要考虑图像中的视觉元素,不需要考虑上下文和先验知识D.可以结合地理信息和时间信息,进一步丰富对场景的理解13、计算机视觉在医学影像分析中的应用有助于辅助医生进行诊断和治疗。假设要分析一张脑部CT图像,以下关于医学影像分析中的计算机视觉应用的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过分割脑组织、检测病变区域等方法,为医生提供定量的分析结果B.深度学习模型能够自动学习医学影像中的特征,辅助医生发现潜在的疾病C.计算机视觉在医学影像分析中的应用需要遵循严格的医学伦理和法规D.计算机视觉系统可以完全替代医生的诊断,不需要医生的进一步审查和判断14、当进行图像的显著性检测时,假设要从一张复杂的图像中突出显示出人们视觉上最关注的区域,例如在一张风景图像中突出显示出一座显眼的山峰。以下哪种方法在计算图像的显著性时可能更准确?()A.基于频率域分析的方法,计算图像的频谱特征B.基于对比度的方法,比较区域与周围的差异C.随机选择图像中的部分区域作为显著性区域D.不进行任何计算,主观判断显著性区域15、在计算机视觉的目标检测中,对于小目标的检测往往具有较大的挑战性。为了提高小目标检测的准确率,以下哪种策略可能是有效的?()A.多尺度特征融合B.增加训练数据中的小目标样本C.使用更高分辨率的输入图像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)说明计算机视觉在自动驾驶领域的应用及面临的挑战。2、(本题5分)描述计算机视觉在地质图绘制中的应用。3、(本题5分)简述图像的纹理分析方法。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)运用图像识别技术,检测消防器材的有效期。2、(本题5分)利用视频监控中的人群密度估计技术,预防公共场所的拥挤踩踏事故。3、(本题5分)开发一个能够识别不同种类鸟类的计算机视觉应用。4、(本题5分)基于深度学习,实现对花样滑冰比赛中运动员动作的优美度检测。5、(本题5分)对健身操教学视频中的动作标准度进行自动评估和指导。四、分析题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10
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