哈尔滨科学技术职业学院《设计素描》2026-2027学年第一学期期末试卷含解析

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页哈尔滨科学技术职业学院《设计素描》2026-2027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30个小题，每小题1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2、在计算机视觉的自动驾驶应用中，车辆需要准确识别道路标志、交通信号灯和其他车辆的状态。对于实时性和准确性要求极高的场景，以下哪种传感器融合技术能够为车辆提供更全面和可靠的环境感知？（）A.摄像头与激光雷达的融合B.毫米波雷达与超声波传感器的融合C.多种摄像头的融合D.以上都是3、在计算机视觉的图像检索任务中，需要根据用户提供的查询图像找到相似的图像。假设我们有一个大型的图像数据库，以下哪种图像表示方法能够提高图像检索的效率和准确性？（）A.基于全局特征的图像表示B.基于局部特征的图像表示C.基于深度学习的图像嵌入表示D.基于颜色直方图的图像表示4、计算机视觉中的车牌识别是智能交通系统中的重要组成部分。假设要在一个高速公路收费站实现准确的车牌识别，以下关于车牌识别方法的描述，正确的是：（）A.基于边缘检测和字符分割的方法对车牌的变形和污渍具有很强的适应性B.深度学习中的卷积神经网络能够直接从车牌图像中识别出字符，但对车牌的倾斜和光照不均敏感C.车牌识别系统只需要在白天光照良好的条件下工作，夜间和恶劣天气下无法正常运行D.车牌识别的准确率只取决于车牌图像的清晰度，与车牌的颜色和字体无关5、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6、计算机视觉中的场景文本识别旨在从图像中识别出文字信息。假设要在一张街景图像中识别出店铺招牌上的文字。以下关于场景文本识别方法的描述，正确的是：（）A.基于光学字符识别（OCR）技术的方法对字体和排版的变化适应性强，识别准确率高B.深度学习中的端到端文本识别模型能够处理弯曲和变形的文本，但对模糊文本效果不佳C.场景文本识别只需要关注文本的内容，不需要考虑文本的位置和上下文信息D.所有的场景文本识别方法都能够在复杂的自然场景中准确无误地识别出各种文字7、计算机视觉在自动驾驶领域有重要应用。假设车辆需要根据摄像头采集的图像来识别道路上的交通标志，并且要在不同天气和光照条件下都能准确识别。以下哪种方法可能有助于提高交通标志识别的鲁棒性？（）A.使用多个不同类型的摄像头获取图像B.仅依赖颜色特征进行识别C.采用简单的线性分类器进行标志分类D.减少训练数据中的交通标志种类8、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9、对于图像的边缘检测任务，假设要准确检测出图像中物体的边缘，同时抑制噪声的影响。以下哪种边缘检测算子可能表现更好？（）A.Sobel算子B.Roberts算子C.Prewitt算子D.随机生成边缘检测结果10、计算机视觉中的目标跟踪是指在视频序列中持续跟踪特定目标。假设要跟踪一个在复杂场景中运动的人物，以下关于目标跟踪算法的描述，正确的是：（）A.基于卡尔曼滤波的跟踪算法能够准确预测目标的运动轨迹，但对目标外观变化适应性差B.基于粒子滤波的跟踪算法计算复杂度低，适用于实时跟踪要求高的场景C.基于深度学习的跟踪算法需要大量的训练数据，并且在目标被遮挡时容易丢失D.目标跟踪算法只要在初始帧中准确检测到目标，就能够在后续帧中一直保持跟踪的准确性11、在计算机视觉的场景理解任务中，需要对图像中的物体、关系和上下文进行综合分析。假设要理解一个室内场景的布局和功能，以下哪种信息可能是最关键的？（）A.物体的形状和颜色B.物体之间的空间位置关系C.图像的亮度和对比度D.图像的拍摄角度12、在计算机视觉的目标识别任务中，假设目标物体被部分遮挡，以下哪种模型架构可能更有助于恢复被遮挡部分的信息？（）A.多层感知机（MLP）B.卷积神经网络（CNN）C.循环神经网络（RNN）D.注意力机制（AttentionMechanism）13、在计算机视觉的图像配准任务中，假设要将两张拍摄角度不同的同一物体的图像进行对齐。以下关于特征匹配的方法，哪一项是不太可靠的？（）A.使用SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）特征进行匹配B.基于像素值的直接比较进行匹配C.利用SURF（SpeededUpRobustFeatures）特征进行匹配D.通过ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）特征进行匹配14、在计算机视觉的应用于农业领域，例如作物监测和病虫害检测，需要对大量的田间图像进行分析。假设我们要检测农作物叶片上的病虫害症状，以下哪种技术能够实现快速、准确的检测，并且适应不同的生长阶段和环境条件？（）A.基于传统图像分割和特征提取的方法B.基于深度学习的目标检测和分类算法，针对病虫害特征训练C.基于光谱分析和颜色特征的方法D.基于机器视觉和模式识别的方法15、计算机视觉中的光流估计用于计算图像中像素的运动信息。假设我们要分析一个视频中物体的运动速度和方向，以下哪种光流估计算法在复杂场景下能够提供更准确的结果？（）A.Lucas-Kanade算法B.Horn-Schunck算法C.Farneback算法D.DeepFlow算法16、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17、计算机视觉中的图像去噪旨在去除图像中的噪声，同时保留图像的细节和结构。假设我们有一张受到严重噪声污染的医学图像，以下哪种图像去噪方法能够在去除噪声的同时，最大程度地保留图像的边缘和纹理信息？（）A.均值滤波B.中值滤波C.高斯滤波D.基于小波变换的去噪方法18、计算机视觉中的人脸检测和识别是热门研究方向。假设要在一个大规模的人脸数据库中进行快速准确的人脸识别，以下哪种特征提取方法可能更具优势？（）A.基于几何特征的方法B.基于局部二值模式（LBP）的方法C.基于深度学习的方法D.基于主成分分析（PCA）的方法19、计算机视觉在人脸识别领域取得了显著进展。假设要开发一个人脸识别系统，以下关于人脸识别技术的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过提取人脸的几何特征、纹理特征或深度学习特征进行识别B.人脸识别系统通常需要进行活体检测，以防止使用照片或视频等欺诈手段C.大规模的人脸数据集和深度学习模型的结合，大大提高了人脸识别的准确率D.人脸识别技术在任何光照条件、姿态变化和表情变化下都能准确识别，不受这些因素的影响20、在计算机视觉的图像压缩任务中，假设要在保证一定图像质量的前提下，尽可能减少图像的数据量。以下哪种图像压缩方法可能更有效？（）A.基于离散余弦变换（DCT）的压缩算法，如JPEGB.无损压缩方法，如PNGC.不进行任何压缩，直接存储原始图像D.随机删除图像中的部分像素21、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22、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23、在计算机视觉的图像增强处理中，目的是改善图像的质量和可读性。假设我们要对一张低光照条件下拍摄的图像进行增强，以下关于图像增强方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.直方图均衡化可以通过调整图像的灰度分布，增强图像的对比度B.基于Retinex理论的方法可以分离图像的光照和反射成分，从而改善图像的视觉效果C.图像增强算法可以在不增加噪声的情况下，显著提高图像的亮度和清晰度D.不同的图像增强方法适用于不同类型的图像，需要根据具体情况选择合适的方法24、计算机视觉中的图像超分辨率重建旨在提高图像的分辨率。假设要将一张低分辨率的卫星图像重建为高分辨率图像，以下关于模型训练的挑战，哪一项是最为突出的？（）A.缺乏足够的高分辨率卫星图像数据用于训练B.模型的训练时间过长，难以在短时间内得到结果C.难以评估重建后的图像质量，没有明确的标准D.计算资源需求过大，普通计算机难以承受25、在一个基于计算机视觉的智能零售系统中，需要对顾客的购物行为进行分析，如拿起商品、放回商品等动作的识别。以下哪种技术在动作识别方面可能发挥重要作用？（）A.光流分析B.目标跟踪C.动作捕捉D.以上都是26、假设要构建一个能够对卫星图像进行地物分类的计算机视觉系统，用于国土资源调查和环境监测。由于卫星图像的分辨率较高且覆盖范围广，以下哪种处理方式可能是必要的？（）A.图像分块处理B.多尺度分析C.特征选择和降维D.以上都是27、图像分割是将图像细分为不同的区域或对象。假设我们需要对医学图像中的肿瘤进行精确分割，以辅助医生进行诊断和治疗。在这种对精度要求很高的应用中，以下哪种图像分割方法可能更合适？（）A.基于阈值的图像分割B.基于边缘检测的图像分割C.基于区域生长的图像分割D.基于深度学习的语义分割算法，如U-Net28、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29、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30、在计算机视觉的无人驾驶领域，环境感知是关键环节。假设要让无人驾驶汽车准确感知周围的道路状况、车辆和行人，同时要应对恶劣天气和复杂交通场景。以下哪种环境感知技术在这种高要求的应用中发挥着重要作用？（）A.激光雷达感知B.摄像头视觉感知C.毫米波雷达感知D.以上技术融合感知二、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，对古代织物的材质和工艺进行鉴定。2、（本题5分）使用计算机视觉方法，检测停车场内车辆的停放位置是否合规。3、（本题5分）对舞蹈表演的视频进行动作分析和姿态评估。4、（本题5分）通过计算机视觉，对不同类型的书法作品进行分类。5、（本题5分）基于计算机视觉，开发一个可以检测道路上车辆类型的系统。三、简答题