山西旅游职业学院《包装与设计》2024-2025学年第一学期期末试卷.doc

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山西旅游职业学院《包装与设计》2024-2025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生成任务中，假设要生成具有真实感的自然图像。以下关于图像生成方法的描述，正确的是：（ ）
A. 生成对抗网络（GAN）能够生成逼真的图像，但训练过程不稳定，容易模式崩溃
B. 变分自编码器（VAE）生成的图像多样性好，但真实感不如 GAN 生成的图像
C. 自回归模型在图像生成中效率高，能够快速生成高质量的图像
D. 所有的图像生成方法都能够生成与真实世界完全一致的图像

2、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

3、在计算机视觉的特征提取中，SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换）特征是一种经典的方法。假设我们要对一组包含不同视角和缩放比例的物体图像进行匹配，SIFT 特征的哪个特性使其在这种情况下表现出色？（ ）
A. 对旋转和尺度变化具有不变性
B. 计算速度快，效率高
C. 特征维度低，易于存储和处理
D. 对光照变化不敏感

4、在计算机视觉中，目标检测是一项重要任务。假设要在一张包含众多物体的复杂图像中准确检测出不同类型的车辆，例如轿车、卡车和摩托车。图像中的车辆可能具有不同的颜色、大小和姿态，而且背景也较为复杂。为了实现高精度的车辆检测，以下哪种方法通常被认为是最有效的？（ ）
A. 基于传统图像处理技术，如边缘检测和形态学操作
B. 使用基于深度学习的目标检测算法，如 Faster R-CNN
C. 采用简单的模板匹配方法，根据预先定义的车辆模板进行匹配
D. 对图像进行全局特征提取，然后基于这些特征进行分类

5、在计算机视觉的图像配准任务中，假设要将两张不同视角拍摄的同一物体的图像进行对齐。以下关于图像配准方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于特征点的配准方法对图像的旋转、缩放和平移具有不变性，但特征点的提取容易出错
B. 基于灰度的配准方法计算简单，但对光照变化和噪声敏感
C. 深度学习中的自监督学习方法在图像配准中无法学习到有效的特征表示
D. 图像配准的精度只取决于配准算法的选择，与图像的质量和特征无关

6、计算机视觉在无人驾驶飞行器（UAV）中的应用可以辅助飞行和导航。假设一架 UAV 需要依靠视觉信息避开障碍物，以下关于 UAV 计算机视觉应用的描述，正确的是：（ ）
A. 仅依靠单目视觉就能准确估计障碍物的距离和速度
B. 视觉信息在 UAV 飞行中的作用有限，主要依靠其他传感器如 GPS
C. 多目视觉和深度学习算法的结合可以为 UAV 提供更准确的环境感知和障碍物避让能力
D. UAV 的飞行速度和姿态对视觉系统的性能没有影响

7、在计算机视觉的图像质量评估任务中，假设要评估一张经过处理后的图像的质量。以下关于图像质量评估方法的描述，正确的是：（ ）
A. 主观评估方法通过人的观察和判断来评价图像质量，结果准确可靠
B. 客观评估方法中的全参考方法需要原始未失真图像作为参考，计算复杂度低
C. 无参考图像质量评估方法能够在没有原始图像的情况下准确评估图像质量
D. 所有的图像质量评估方法都能够完全反映人对图像质量的主观感受

8、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

9、假设要构建一个能够对服装进行款式和颜色识别的计算机视觉系统，用于时尚推荐和库存管理。在处理服装图像时，由于服装的款式和颜色变化多样，以下哪种特征表示方法可能更适合？（ ）
A. 手工设计的特征
B. 基于深度学习的自动特征
C. 颜色直方图
D. 以上都是

10、当进行视频中的动作识别时，假设要分析一段运动员训练的视频，识别出其中的各种动作，如跑步、跳跃和举重等。视频中的动作可能存在速度变化、遮挡和视角变化等问题。为了准确识别这些动作，以下哪种技术是关键的？（ ）
A. 对每一帧图像进行独立的动作分类，然后综合结果
B. 利用光流信息来捕捉视频中的运动模式
C. 只关注视频中的关键帧，忽略其他帧
D. 不考虑视频的时序信息，将其视为一系列独立的图像

11、在计算机视觉的人脸识别任务中，需要应对姿态、表情和光照等变化。假设要构建一个能够在不同环境下准确识别人脸的系统，以下哪种人脸识别方法在处理这些变化时具有更高的准确性和鲁棒性？（ ）
A. 基于特征点的人脸识别
B. 基于模板匹配的人脸识别
C. 基于深度学习的人脸识别
D. 基于几何形状的人脸识别

12、在图像分类任务中，深度学习模型取得了显著的成果。假设要对一组包含不同动物的图像进行分类，以下关于图像分类模型的描述，正确的是：（ ）
A. 模型的层数越多，分类准确率一定越高
B. 数据增强技术，如旋转、裁剪等，对模型的性能提升没有帮助
C. 结合多种特征提取方法和分类器，可以提高图像分类的准确性和鲁棒性
D. 图像分类模型不需要考虑图像的空间信息，只关注像素值的统计特征

13、计算机视觉中的图像去雾是一个具有挑战性的问题。假设要去除一张有浓雾的风景图像中的雾气，以下哪种方法可能需要对大气散射模型有深入的了解？（ ）
A. 基于深度学习的去雾方法
B. 基于物理模型的去雾方法
C. 基于图像增强的去雾方法
D. 基于滤波的去雾方法

14、在计算机视觉的图像检索任务中，根据用户提供的图像或特征在数据库中查找相似的图像。假设要从一个大型图像库中找到与给定图像相似的图片，以下关于图像检索方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于图像的颜色和纹理特征进行检索能够满足所有的检索需求
B. 深度学习中的卷积神经网络提取的特征在图像检索中不如手工设计的特征有效
C. 考虑图像的语义信息和高层特征可以提高图像检索的准确性和相关性
D. 图像检索的速度和效率不受数据库大小和特征维度的影响

15、在计算机视觉的表情识别任务中，判断图像或视频中人物的表情。假设要开发一个用于在线教育的表情识别系统，以下关于表情识别方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以通过分析面部肌肉的运动和特征点的变化来识别表情
B. 深度学习模型能够学习不同表情的模式和特征，实现准确的表情分类
C. 表情识别系统需要考虑光照、头部姿态和遮挡等因素的影响
D. 表情识别可以准确地识别出所有细微和复杂的表情，不受个体差异和文化背景的影响

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）简述计算机视觉在水利工程中的应用。

2、（本题5分）计算机视觉中如何进行文具生产中的质量控制？

3、（本题5分）描述计算机视觉在水下探测中的应用。

三、应用题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）通过图像分割技术，将医学图像中的血管和神经组织进行分离。

2、（本题5分）基于深度学习，实现对体操比赛中运动员动作的规范性检测。

3、（本题5分）利用计算机视觉技术对给定的一组人脸图像进行面部特征点检测。

4、（本题5分）开发一个能够识别不同种类蜂类的程序。

5、（本题5分）运用图像识别技术，对图书馆的书籍封面进行快速检索和分类。

四、分析题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）一家咖啡店的外卖包装设计温馨贴心，提升用户体验。请研究外卖包装在保温性能、防漏设计、品牌标识展示上的考量，以及如何增加品牌的好感度。

2、（本题10分）解读某酒店的菜单设计，分析其如何通过菜品图片、描述和排版提升顾客的用餐体验。

3、（本题10分）以可口可乐的户外广告为例，分析其如何通过大型广告牌和创意设计吸引路人的注意力，提升品牌的知名度。

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