江西财经职业学院《包装结构与材料》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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江西财经职业学院
《包装结构与材料》2023-2024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、图像超分辨率是指从低分辨率图像生成高分辨率图像。假设我们有一张模糊的低分辨率老照片，想要将其清晰化并提高分辨率。以下哪种图像超分辨率方法能够生成更逼真的细节和更清晰的边缘？（ ）
A. 基于插值的方法，如双线性插值
B. 基于重建的方法，如基于字典学习的方法
C. 基于深度学习的方法，如 SRCNN
D. 基于小波变换的方法

2、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

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、在计算机视觉中，以下哪种技术常用于图像的超分辨率重建的上采样方法？（ ）
A. 反卷积 B. 亚像素卷积 C. 最近邻插值 D. 以上都是

5、在计算机视觉的目标识别任务中，除了识别目标的类别，还需要确定目标的位置和大小。假设我们要在一幅复杂的图像中识别多个不同大小的物体，以下哪种目标识别算法能够适应不同尺度的目标？（ ）
A. 基于滑动窗口的目标识别算法
B. 基于特征金字塔的目标识别算法
C. 基于注意力机制的目标识别算法
D. 基于模板匹配的目标识别算法

6、假设要构建一个能够识别人脸表情的计算机视觉系统，用于情感分析和人机交互。考虑到表情的细微变化和个体差异，以下哪种模型架构可能更适合处理这种复杂的任务？（ ）
A. 多层感知机 B. 卷积神经网络 C. 循环神经网络 D. 生成对抗网络

7、在计算机视觉的图像风格迁移任务中，假设要将一张照片转换为具有特定艺术风格的图像，以下哪种技术可能对生成逼真的风格效果起到关键作用？（ ）
A. 对抗生成网络（GAN）
B. 自编码器（Autoencoder）
C. 变分自编码器（VAE）
D. 玻尔兹曼机（Boltzmann Machine）

8、计算机视觉中的特征提取是非常关键的步骤。假设要从一组图像中提取具有代表性的特征，以下关于特征提取方法的描述，正确的是：（ ）
A. 手工设计的特征，如 SIFT 和 HOG ，在任何情况下都比深度学习自动学习的特征更有效
B. 深度学习中的卷积神经网络能够自动学习到图像的多层次特征，具有很强的表达能力
C. 特征提取的结果对后续的图像分类和目标检测任务没有影响
D. 特征提取只需要考虑图像的局部信息，全局信息不重要

9、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

10、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

11、在计算机视觉的目标计数任务中，统计图像或视频中目标的数量。假设要统计一个果园中苹果的数量，以下关于目标计数方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以基于图像分割和对象识别的方法，先分割出每个苹果，然后进行计数
B. 利用深度学习中的回归模型直接预测苹果的数量
C. 目标计数不受苹果的大小、形状和分布的影响，任何情况下都能准确计数
D. 结合多视角图像或视频序列可以提高目标计数的准确性

12、在计算机视觉的图像生成任务中，假设要生成逼真的人脸图像。以下关于生成模型的架构选择，哪一项是需要特别关注的？（ ）
A. 选择传统的多层感知机（MLP）架构
B. 采用生成对抗网络（GAN）架构，通过对抗训练生成高质量图像
C. 运用卷积神经网络（CNN）架构，但不使用池化层
D. 构建循环神经网络（RNN）架构，处理图像的序列信息

13、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

14、计算机视觉中的图像配准任务是将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行对齐。假设要将两张拍摄角度不同的城市风景照片进行配准。以下关于图像配准方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以基于特征点匹配的方法，找到两张图像中的对应点，然后计算变换矩阵
B. 基于灰度信息的配准方法通过比较图像的像素值来实现配准
C. 深度学习中的自监督学习方法可以用于图像配准，自动学习图像之间的对应关系
D. 图像配准总是能够达到像素级别的精确对齐，不存在任何误差

15、计算机视觉中的姿态估计任务，确定物体在空间中的位置和方向。假设要估计一个机器人手臂的姿态，以下关于姿态估计方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于几何模型的姿态估计方法在复杂环境中总是能够准确估计姿态
B. 深度学习中的端到端姿态估计网络不需要对物体的结构和运动有先验了解
C. 姿态估计的结果不受相机参数和拍摄角度的影响
D. 结合多种传感器数据和深度学习的方法可以提高姿态估计的精度和鲁棒性

16、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

17、在计算机视觉中，目标检测是一项重要的任务。假设要开发一个能够在城市交通场景中检测车辆和行人的系统。以下关于目标检测算法的选择，哪一项是需要重点考虑的因素？（ ）
A. 算法的检测速度，以满足实时性要求
B. 算法在小目标检测上的性能，因为车辆和行人在图像中可能较小
C. 算法的模型复杂度，越复杂的模型效果越好
D. 算法是否开源，开源的算法更易于使用

18、当利用计算机视觉进行图像去模糊任务，恢复清晰的图像，以下哪种先验知识或约束可能有助于解决这个问题？（ ）
A. 自然图像的梯度稀疏性
B. 图像的低频成分
C. 图像的边缘信息
D. 以上都是

19、计算机视觉中的图像配准是将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行对齐。假设要将两张拍摄角度不同的卫星图像进行配准，以下关于图像配准方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 基于特征的图像配准方法通过提取图像中的显著特征，并进行匹配来实现配准
B. 基于灰度的图像配准方法直接比较图像的灰度值，计算相似性度量来完成配准
C. 图像配准的精度主要取决于特征提取的准确性和匹配算法的性能
D. 图像配准总是能够完美地将两张图像对齐，不存在任何误差

20、在计算机视觉的图像修复任务中，假设图像中有大面积的损坏或缺失区域，以下哪种方法可能更依赖于对图像全局结构的理解？（ ）
A. 基于纹理合成的方法
B. 基于扩散的方法
C. 基于深度学习的方法
D. 基于样例的方法

21、计算机视觉在医学图像分析中有着重要作用。假设要通过眼底图像检测糖尿病性视网膜病变，以下关于模型训练中数据标注的难度，哪一项是最为显著的？（ ）
A. 病变区域的边界模糊，难以精确标注
B. 眼底图像的质量参差不齐，影响标注准确性
C. 标注人员的医学知识不足，导致标注错误
D. 数据量过大，标注工作耗时费力

22、在计算机视觉的图像配准任务中，需要将不同时间或视角拍摄的图像进行对齐。假设要将两张拍摄角度不同的卫星图像进行精确配准，图像中存在地形变化和云层遮挡。以下哪种图像配准方法在这种困难情况下能够取得较好的效果？（ ）
A. 基于特征的配准
B. 基于灰度的配准
C. 基于变换模型的配准
D. 基于深度学习的配准

23、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

24、计算机视觉在自动驾驶领域有广泛的应用。假设一辆自动驾驶汽车需要识别道路上的交通标志，以下关于自动驾驶中的计算机视觉应用的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 多摄像头融合可以提供更全面的道路信息，提高交通标志识别的准确性
B. 深度学习模型可以实时处理摄像头采集的图像，快速准确地识别交通标志
C. 除了交通标志识别，计算机视觉还可以用于车道检测、行人检测和障碍物检测等任务
D. 自动驾驶中的计算机视觉系统完全不需要其他传感器（如雷达、激光雷达）的辅助，仅依靠图像信息就能实现安全可靠的驾驶

25、在计算机视觉的应用于自动驾驶领域，需要实时检测道路上的交通标志和标线。假设车辆在高速行驶中，以下哪种技术能够快速准确地检测到各种交通标志，并且对光照变化和遮挡具有较强的鲁棒性？（ ）
A. 基于颜色和形状特征的检测方法
B. 基于深度学习的检测方法，结合多尺度特征
C. 基于边缘检测和形态学操作的方法
D. 基于模板匹配和特征点匹配的方法

26、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

27、图像检索是计算机视觉的一个重要应用。假设我们要在一个大型图像数据库中快速找到与给定查询图像相似的图像，以下哪种图像表示方法可能对提高检索效率有帮助？（ ）
A. 全局特征表示
B. 局部特征表示
C. 基于深度学习的特征表示
D. 基于颜色直方图的特征表示

28、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

29、在计算机视觉的场景理解任务中，需要理解整个图像的语义信息。假设要分析一张城市街道的图像中包含的物体和它们之间的关系，以下关于场景理解方法的描述，正确的是：（ ）
A. 单独对图像中的每个物体进行识别和分类就能实现场景理解
B. 忽略图像中的上下文信息和空间布局对场景理解没有影响
C. 利用深度学习中的语义分割和图模型可以更好地理解场景的结构和语义关系
D. 场景理解只适用于简单的室内场景，对于复杂的户外场景无法处理

30、在计算机视觉领域中，当需要对监控视频中的行人进行实时检测和跟踪，以实现智能安防系统的功能时，以下哪种方法在处理复杂场景和多目标跟踪方面可能表现更为出色？（ ）
A. 基于传统图像处理的方法
B. 基于深度学习的目标检测算法
C. 基于特征匹配的跟踪算法
D. 基于光流法的跟踪算法

二、应用题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）对电影中的镜头语言和叙事节奏进行基于计算机视觉的分析。

2、（本题5分）设计一个系统，利用计算机视觉检测商场电梯的运行安全。

3、（本题5分）设计一个程序，通过计算机视觉识别不同品牌的投影仪。

4、（本题5分）运用图像识别技术，检测物流仓库中包裹的标签信息。

5、（本题5分）设计一个基于计算机视觉的签名识别系统。

三、简答题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）解释计算机视觉中的人体姿态估计的应用场景。

2、（本题5分）简述计算机视觉中的图像分割技术。

3、（本题5分）简述图像的霍夫变换的应用场景。

4、（本题5分）描述计算机视觉在水下探测中的应用。

5、（本题5分）解释计算机视觉在音乐演出中的舞台效果增强。

四、分析题（本大题共2个小题，共20分)
1、（本题10分）分析某健康食品品牌的宣传册设计，观察其如何通过健康、自然的视觉元素，传达产品的营养价值和优势。

2、（本题10分）剖析某电视剧的海报设计，讨论其如何通过视觉效果吸引观众观看电视剧。

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