长沙学院《设计表现（1）》2021-2022学年第一学期期末试卷.docVIP

站名：

站名：年级专业：姓名：学号：

凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。

…………密………………封………………线…………

第PAGE1页，共NUMPAGES1页

长沙学院《设计表现（1）》

2021-2022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、在一个基于计算机视觉的智能交通监控系统中，需要对车辆的类型、速度和行驶轨迹进行分析。以下哪种技术在车辆分析方面可能发挥关键作用？（）

A.目标检测和跟踪B.车牌识别C.轨迹预测D.以上都是

2、在计算机视觉的视觉跟踪任务中，目标在运动过程中可能会发生形变、遮挡和光照变化等情况。为了提高跟踪的稳定性和准确性，以下哪种策略可能是有效的？（）

A.模型更新机制B.多特征融合C.抗遮挡处理D.以上都是

3、在计算机视觉的图像修复任务中，假设要填补图像中缺失或损坏的部分。以下哪种方法可能更有效地恢复图像的完整性和真实性？（）

A.基于扩散的修复方法

B.基于深度学习的图像修复模型，如ContextEncoder

C.用固定的图案或颜色填充缺失部分

D.不进行修复，保留图像的缺失部分

4、计算机视觉中的视频分析需要对连续的图像帧进行处理和理解。假设要分析一段监控视频中的人群行为，包括行走方向、聚集和分散等。以下哪种视频分析技术在处理这种复杂的群体行为时最为有效？（）

A.帧间差分法

B.背景减除法

C.光流法结合轨迹分析

D.深度学习的行为识别模型

5、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

6、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

7、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

8、在计算机视觉的视觉跟踪与监控应用中，需要对特定目标进行持续的跟踪和监测。假设要对一个在大型商场中移动的可疑人员进行跟踪，同时要应对人群遮挡和环境变化。以下哪种视觉跟踪与监控技术在这种情况下能够提供更可靠的跟踪结果？（）

A.多目标跟踪算法

B.基于深度学习的单目标跟踪

C.基于粒子滤波的跟踪

D.基于特征匹配的跟踪

9、在计算机视觉的视频分析中，需要处理连续的图像帧。假设要分析一段监控视频中的人员行为，以下关于视频分析方法的描述，哪一项是不正确的？（）

A.光流法可以用于计算相邻帧之间的像素运动，从而跟踪物体的运动轨迹

B.可以通过对视频帧进行分类和检测，来识别和分析人员的行为模式

C.视频分析需要考虑时间维度上的信息，不仅仅是单个图像帧的特征

D.视频分析只适用于简单的场景和行为，对于复杂的多人交互场景无法进行有效的分析

10、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

11、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