湖北工程學(xué)院《文字與版式設(shè)計(jì)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線(xiàn)…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)湖北工程學(xué)院《文字與版式設(shè)計(jì)》

2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、視頻理解是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。以下關(guān)于視頻理解的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內(nèi)容，還需要考慮幀之間的時(shí)間關(guān)系B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在處理視頻序列數(shù)據(jù)時(shí)具有優(yōu)勢(shì)C.視頻理解在視頻監(jiān)控、行為分析和內(nèi)容推薦等方面具有廣泛的應(yīng)用前景D.目前的視頻理解技術(shù)已經(jīng)能夠完全理解復(fù)雜場(chǎng)景下的視頻內(nèi)容，不存在任何挑戰(zhàn)2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像融合任務(wù)中，將多幅圖像合成為一幅更完整、更有信息的圖像。假設(shè)要將一張白天拍攝的風(fēng)景圖像和一張夜晚拍攝的同一地點(diǎn)的圖像進(jìn)行融合，以下關(guān)于圖像融合方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以基于像素級(jí)的融合策略，將兩幅圖像的像素值進(jìn)行加權(quán)或組合B.特征級(jí)融合方法先提取圖像的特征，然后進(jìn)行融合，能夠更好地保留圖像的語(yǔ)義信息C.圖像融合的效果只取決于融合算法的選擇，與輸入圖像的質(zhì)量和內(nèi)容無(wú)關(guān)D.多模態(tài)圖像融合需要考慮不同圖像的特點(diǎn)和互補(bǔ)性，以獲得更理想的融合結(jié)果3、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域具有相似的特征。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行器官分割，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于閾值的分割方法簡(jiǎn)單直接，但對(duì)于復(fù)雜圖像效果往往不佳B.基于邊緣檢測(cè)的分割方法通過(guò)尋找圖像中的邊緣來(lái)劃分區(qū)域，但容易受到噪聲影響C.基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割方法能夠?qū)崿F(xiàn)像素級(jí)別的分類(lèi)，效果較好，但計(jì)算量較大D.圖像分割只適用于灰度圖像，對(duì)于彩色圖像無(wú)法進(jìn)行有效的分割4、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維重建任務(wù)中，假設(shè)要從一組不同角度拍攝的二維圖像中重建出物體的三維模型。這些圖像可能存在噪聲和拍攝誤差。為了獲得準(zhǔn)確的三維重建結(jié)果，以下哪種技術(shù)是重要的？（）A.基于立體視覺(jué)的方法，通過(guò)匹配不同圖像中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)B.直接使用二維圖像的平均信息來(lái)估計(jì)三維形狀C.忽略圖像中的噪聲和誤差，進(jìn)行簡(jiǎn)單的重建D.隨機(jī)生成三維模型，然后與二維圖像進(jìn)行匹配5、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的醫(yī)學(xué)圖像分析中，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。假設(shè)要通過(guò)分析CT圖像檢測(cè)腫瘤的位置和大小，以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法可以完全替代醫(yī)生的診斷，不需要醫(yī)生的進(jìn)一步判斷B.不同患者的個(gè)體差異和掃描參數(shù)的變化對(duì)腫瘤檢測(cè)結(jié)果沒(méi)有影響C.結(jié)合醫(yī)生的先驗(yàn)知識(shí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)能夠提高腫瘤檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性D.醫(yī)學(xué)圖像中的噪聲和偽影對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的性能沒(méi)有影響6、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲，恢復(fù)清晰的圖像。假設(shè)要處理一張受到嚴(yán)重噪聲污染的天文圖像，以下關(guān)于去噪算法的選擇，哪一項(xiàng)是需要謹(jǐn)慎考慮的？（）A.選擇基于濾波的去噪算法，如中值濾波B.采用基于深度學(xué)習(xí)的去噪算法，如自編碼器C.只考慮去噪效果，不關(guān)心圖像細(xì)節(jié)的保留D.根據(jù)噪聲的類(lèi)型和強(qiáng)度選擇合適的去噪算法7、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)學(xué)圖像分析中有著重要作用。假設(shè)要通過(guò)眼底圖像檢測(cè)糖尿病性視網(wǎng)膜病變，以下關(guān)于模型訓(xùn)練中數(shù)據(jù)標(biāo)注的難度，哪一項(xiàng)是最為顯著的？（）A.病變區(qū)域的邊界模糊，難以精確標(biāo)注B.眼底圖像的質(zhì)量參差不齊，影響標(biāo)注準(zhǔn)確性C.標(biāo)注人員的醫(yī)學(xué)知識(shí)不足，導(dǎo)致標(biāo)注錯(cuò)誤D.數(shù)據(jù)量過(guò)大，標(biāo)注工作耗時(shí)費(fèi)力8、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的動(dòng)作識(shí)別用于分析視頻中的人體動(dòng)作。假設(shè)要識(shí)別一段舞蹈視頻中的動(dòng)作類(lèi)別。以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以基于時(shí)空特征提取的方法，捕捉動(dòng)作在時(shí)間和空間上的變化B.深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）適用于動(dòng)作序列的分析C.動(dòng)作識(shí)別只需要關(guān)注人體的關(guān)節(jié)位置，不需要考慮人體的整體形態(tài)D.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，如結(jié)合音頻和視頻信息，可以提高動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確率9、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維重建任務(wù)中，例如從多視角圖像恢復(fù)物體的三維形狀，需要解決相機(jī)位姿估計(jì)、特征匹配等問(wèn)題。以下哪種方法在相機(jī)位姿估計(jì)方面可能具有更高的精度？（）A.基于直接線(xiàn)性變換的方法B.基于BundleAdjustment的方法C.基于特征點(diǎn)的方法D.基于深度學(xué)習(xí)的方法10、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像壓縮任務(wù)中，需要在減少數(shù)據(jù)量的同時(shí)盡量保持圖像的質(zhì)量。假設(shè)要對(duì)一組高清圖像進(jìn)行壓縮，以節(jié)省存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬，同時(shí)要求解壓后的圖像能夠滿(mǎn)足一定的視覺(jué)要求。以下哪種圖像壓縮算法在這種情況下效果較好？（）A.JPEG壓縮算法B.PNG壓縮算法C.WebP壓縮算法D.BPG壓縮算法11、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域精確地分割出來(lái)，以便醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。這張醫(yī)學(xué)圖像可能存在噪聲、模糊和不均勻的灰度分布。以下哪種圖像分割方法在處理這種復(fù)雜情況時(shí)可能更具優(yōu)勢(shì)？（）A.基于閾值的分割方法，根據(jù)像素值設(shè)定閾值進(jìn)行分割B.基于區(qū)域生長(zhǎng)的分割方法，從種子點(diǎn)開(kāi)始逐漸擴(kuò)展區(qū)域C.基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割算法，如U-NetD.隨機(jī)分割圖像，然后根據(jù)后續(xù)分析進(jìn)行調(diào)整12、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像超分辨率重建中，假設(shè)我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像，同時(shí)保持圖像的細(xì)節(jié)和紋理。以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在這方面表現(xiàn)較好？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）D.自動(dòng)編碼器（Autoencoder）13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的場(chǎng)景理解任務(wù)中，假設(shè)要理解一個(gè)室內(nèi)場(chǎng)景的布局和物體關(guān)系。以下關(guān)于利用深度學(xué)習(xí)模型的方法，哪一項(xiàng)是不太恰當(dāng)?shù)?？（）A.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取圖像特征B.運(yùn)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）處理場(chǎng)景的序列信息C.直接使用未經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，期望其自動(dòng)學(xué)習(xí)場(chǎng)景理解D.結(jié)合CNN和RNN，構(gòu)建端到端的場(chǎng)景理解模型14、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域準(zhǔn)確分割出來(lái)。以下關(guān)于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的分割方法簡(jiǎn)單高效，適用于所有類(lèi)型的醫(yī)學(xué)圖像分割B.區(qū)域生長(zhǎng)法能夠根據(jù)像素的相似性進(jìn)行分割，但容易受到噪聲的影響C.圖割算法在處理復(fù)雜的圖像結(jié)構(gòu)時(shí)表現(xiàn)不佳，難以得到準(zhǔn)確的分割結(jié)果D.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）在圖像分割中無(wú)法處理不同大小的病變區(qū)域15、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中，除了識(shí)別目標(biāo)的類(lèi)別，還需要確定目標(biāo)的位置和大小。假設(shè)我們要在一幅復(fù)雜的圖像中識(shí)別多個(gè)不同大小的物體，以下哪種目標(biāo)識(shí)別算法能夠適應(yīng)不同尺度的目標(biāo)？（）A.基于滑動(dòng)窗口的目標(biāo)識(shí)別算法B.基于特征金字塔的目標(biāo)識(shí)別算法C.基于注意力機(jī)制的目標(biāo)識(shí)別算法D.基于模板匹配的目標(biāo)識(shí)別算法二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的人體姿態(tài)估計(jì)的應(yīng)用場(chǎng)景。2、（本題5分）說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在沙漠化監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。3、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何進(jìn)行文具生產(chǎn)中的質(zhì)量控制？4、（本題5分）說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在交通擁堵預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)。2、（本題5分）利用深度學(xué)習(xí)算法，對(duì)不同種類(lèi)的蜜餞圖像進(jìn)行分類(lèi)。3、（本題5分）對(duì)醫(yī)學(xué)X光圖像進(jìn)行分析，輔助醫(yī)生診斷病情。4、（本題5分）在工業(yè)制造中，使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)產(chǎn)品表面的微小瑕疵。5、（本題5分）運(yùn)用圖像識(shí)別算法，對(duì)不同類(lèi)型的手表圖像進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別。四、分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）研究一款獲獎(jiǎng)的包裝設(shè)計(jì)案例，剖析其如何通過(guò)結(jié)構(gòu)、材料、圖形和文字的綜合運(yùn)用，吸引消費(fèi)者的注意力，傳達(dá)產(chǎn)品特點(diǎn)，并滿(mǎn)足環(huán)保和實(shí)用的需求。2、（本題10分）研究某珠寶品牌的節(jié)