苏州高博软件技术职业学院《标志设计》2023-2024学年第二学期期末试卷.docVIP

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苏州高博软件技术职业学院《标志设计》

2023-2024学年第二学期期末试卷

院(系)_______班级_______学号_______姓名_______

题号

一

二

三

四

总分

得分

批阅人

一、单选题（本大题共20个小题，每小题1分，共20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、在计算机视觉的车牌识别任务中，假设要从不同角度和光照条件下拍摄的车辆图像中准确识别出车牌号码。以下哪种技术可能有助于提高识别准确率？（）

A.字符分割和单独识别

B.利用深度学习模型进行端到端的识别

C.只关注车牌的颜色特征

D.随机猜测车牌号码

2、在计算机视觉中，图像分类是一项重要任务。假设我们要对大量的动物图片进行分类，将其分为猫、狗、鸟等类别。以下关于图像分类方法的描述，哪一项是不准确的？（）

A.基于深度学习的卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出色，能够自动学习图像的特征

B.传统的机器学习方法如支持向量机（SVM）在处理大规模图像数据时，性能通常不如深度学习方法

C.图像分类只需要考虑图像的颜色和形状等低层次特征，高层语义信息对分类结果影响不大

D.为了提高分类准确率，可以使用数据增强技术，如旋转、翻转、裁剪等操作来扩充数据集

3、在计算机视觉的目标识别任务中，假设要识别不同种类的水果。以下关于应对类内差异和类间相似性的策略，哪一项是不正确的？（）

A.增加训练数据的多样性，包括不同角度、大小和成熟度的水果

B.提取更具区分性的特征，减少类内差异和类间相似性的影响

C.降低模型的复杂度，避免过度拟合类内差异和类间相似性

D.忽略类内差异和类间相似性，依靠模型的自动适应能力

4、计算机视觉在体育赛事分析中的应用可以提供更多的数据和见解。假设要分析一场足球比赛中球员的跑动轨迹和动作。以下关于计算机视觉在体育赛事中的描述，哪一项是不准确的？（）

A.可以通过对视频的分析，自动跟踪球员的位置和运动轨迹

B.能够对球员的动作进行分类，如传球、射门和防守

C.计算机视觉在体育赛事分析中的结果可以直接作为裁判的判罚依据，无需人工复查

D.可以结合多摄像头的信息，获取更全面和准确的比赛数据

5、在计算机视觉的视频分析中，假设要对一段监控视频中的异常行为进行检测。以下关于特征提取的方法，哪一项是不太适合的？（）

A.提取每一帧图像的颜色、纹理等低级特征

B.利用光流信息来捕捉物体的运动特征

C.仅分析视频的音频信息，忽略图像内容

D.结合时空特征，同时考虑空间和时间维度的信息

6、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

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、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

9、在计算机视觉的图像去噪任务中，去除图像中的噪声。假设要对一张受到严重噪声污染的图像进行去噪处理，以下关于图像去噪方法的描述，正确的是：（）

A.均值滤波方法能够在去除噪声的同时很好地保留图像的细节

B.中值滤波对椒盐噪声的去除效果不佳

C.基于深度学习的图像去噪方法可以自适应地学习噪声模式和图像特征

D.图像去噪不会引入任何新的失真或模糊

10、计算机视觉中的图像增强技术可以改善图像质量。假设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，正确的是：（）

A.