沈陽大學(xué)《視覺傳達(dá)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
沈陽大學(xué)《視覺傳達(dá)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
沈陽大學(xué)《視覺傳達(dá)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
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學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁沈陽大學(xué)《視覺傳達(dá)設(shè)計(jì)基礎(chǔ)》

2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題1分,共20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、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中,假設(shè)要去除一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像中的噪聲,同時(shí)盡可能保留圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息。以下哪種去噪方法可能更適合?()A.中值濾波,用鄰域中值代替像素值B.均值濾波,用鄰域平均值代替像素值C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪模型,如DnCNND.不進(jìn)行任何去噪處理,保留原始噪聲圖像2、計(jì)算機(jī)視覺中的虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)應(yīng)用需要實(shí)時(shí)生成逼真的視覺效果。假設(shè)要在一個(gè)VR游戲中為玩家提供沉浸式的視覺體驗(yàn),或者在AR應(yīng)用中準(zhǔn)確地將虛擬物體與現(xiàn)實(shí)場景融合。以下哪種計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在實(shí)現(xiàn)這些效果時(shí)至關(guān)重要?()A.實(shí)時(shí)渲染技術(shù)B.空間定位與追蹤技術(shù)C.三維重建與建模技術(shù)D.以上技術(shù)綜合應(yīng)用3、計(jì)算機(jī)視覺是一門研究如何讓計(jì)算機(jī)從圖像或視頻中獲取信息和理解內(nèi)容的學(xué)科。在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用中,目標(biāo)檢測是一項(xiàng)重要任務(wù)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測的描述,不準(zhǔn)確的是()A.目標(biāo)檢測能夠準(zhǔn)確識別圖像或視頻中特定類別的物體,并確定其位置和大小B.深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展極大地提高了目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性和效率C.目標(biāo)檢測只適用于靜態(tài)圖像,對于動(dòng)態(tài)視頻的處理效果不佳D.目標(biāo)檢測在自動(dòng)駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用4、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)識別任務(wù)中,假設(shè)目標(biāo)物體被部分遮擋,以下哪種模型架構(gòu)可能更有助于恢復(fù)被遮擋部分的信息?()A.多層感知機(jī)(MLP)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)D.注意力機(jī)制(AttentionMechanism)5、計(jì)算機(jī)視覺中的無人駕駛技術(shù)是一個(gè)綜合性的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于無人駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺的說法,不正確的是()A.計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛中用于環(huán)境感知、目標(biāo)檢測、路徑規(guī)劃和障礙物避讓等任務(wù)B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地識別道路標(biāo)志、車輛和行人等物體C.無人駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)已經(jīng)非常成熟,能夠應(yīng)對各種復(fù)雜的交通場景D.惡劣天氣條件和光照變化等因素仍然是無人駕駛中計(jì)算機(jī)視覺面臨的挑戰(zhàn)6、在計(jì)算機(jī)視覺的行人重識別任務(wù)中,即在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個(gè)行人,假設(shè)行人的姿態(tài)和服裝發(fā)生了較大變化,以下哪種特征可能具有更強(qiáng)的魯棒性?()A.基于全局特征的描述B.基于局部特征的描述C.基于顏色特征的描述D.基于形狀特征的描述7、計(jì)算機(jī)視覺在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車需要識別道路上的交通標(biāo)志,以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.多攝像頭融合可以提供更全面的道路信息,提高交通標(biāo)志識別的準(zhǔn)確性B.深度學(xué)習(xí)模型可以實(shí)時(shí)處理攝像頭采集的圖像,快速準(zhǔn)確地識別交通標(biāo)志C.除了交通標(biāo)志識別,計(jì)算機(jī)視覺還可以用于車道檢測、行人檢測和障礙物檢測等任務(wù)D.自動(dòng)駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)完全不需要其他傳感器(如雷達(dá)、激光雷達(dá))的輔助,僅依靠圖像信息就能實(shí)現(xiàn)安全可靠的駕駛8、在計(jì)算機(jī)視覺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.生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)D.自動(dòng)編碼器(Autoencoder)9、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(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、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中,需要根據(jù)環(huán)境圖像來規(guī)劃機(jī)器人的路徑。以下哪種視覺導(dǎo)航方法可能更適合復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境?()A.基于地圖的導(dǎo)航B.基于視覺里程計(jì)的導(dǎo)航C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端導(dǎo)航D.以上都是11、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分類任務(wù)中,假設(shè)要處理類別不均衡的數(shù)據(jù)集,即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下關(guān)于處理類別不均衡的方法描述,正確的是:()A.直接使用傳統(tǒng)的分類算法,類別不均衡不會對結(jié)果產(chǎn)生明顯影響B(tài).過采樣少數(shù)類別的樣本可以增加其數(shù)量,但可能導(dǎo)致過擬合C.欠采樣多數(shù)類別的樣本能夠平衡數(shù)據(jù)集,但會丟失部分有用信息D.類別不均衡問題無法通過數(shù)據(jù)處理方法解決,只能通過改進(jìn)分類算法來應(yīng)對12、計(jì)算機(jī)視覺在文物保護(hù)和修復(fù)中具有潛在應(yīng)用。假設(shè)要對一件受損的古代書畫進(jìn)行數(shù)字化修復(fù),以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在文物保護(hù)中的作用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過圖像增強(qiáng)和去噪技術(shù)改善書畫的視覺效果B.利用圖像匹配和拼接技術(shù)還原殘缺的部分C.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)能夠完全恢復(fù)文物的原始狀態(tài),使其與未受損時(shí)一模一樣D.為文物修復(fù)專家提供輔助決策和參考依據(jù)13、在計(jì)算機(jī)視覺的視頻分析中,假設(shè)要對一段監(jiān)控視頻中的異常行為進(jìn)行檢測。以下關(guān)于特征提取的方法,哪一項(xiàng)是不太適合的?()A.提取每一幀圖像的顏色、紋理等低級特征B.利用光流信息來捕捉物體的運(yùn)動(dòng)特征C.僅分析視頻的音頻信息,忽略圖像內(nèi)容D.結(jié)合時(shí)空特征,同時(shí)考慮空間和時(shí)間維度的信息14、在計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展中,模型的可解釋性是一個(gè)重要的研究方向。以下關(guān)于模型可解釋性的描述,不準(zhǔn)確的是()A.模型可解釋性旨在理解模型是如何做出決策和生成輸出的B.可解釋性對于建立用戶對模型的信任和確保模型的公正性具有重要意義C.一些可視化技術(shù),如特征圖可視化和類激活映射,可以幫助解釋模型的決策過程D.目前的計(jì)算機(jī)視覺模型都具有良好的可解釋性,能夠清晰地解釋其決策依據(jù)15、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的工業(yè)質(zhì)量檢測系統(tǒng)中,需要檢測產(chǎn)品表面的微小缺陷,如劃痕、凹坑等。由于缺陷的尺寸較小且形態(tài)多樣,以下哪種圖像處理算法可能對缺陷檢測最為有效?()A.邊緣檢測算法B.形態(tài)學(xué)操作C.閾值分割算法D.霍夫變換16、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像融合任務(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17、計(jì)算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用可以幫助監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況。假設(shè)要通過圖像分析判斷農(nóng)作物的病蟲害程度,以下關(guān)于農(nóng)業(yè)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.僅依靠農(nóng)作物的顏色特征就能準(zhǔn)確判斷病蟲害的程度B.不同農(nóng)作物品種和生長階段對病蟲害判斷的影響不大C.結(jié)合圖像的紋理、形狀和顏色等多特征,可以更準(zhǔn)確地評估農(nóng)作物的健康狀況D.農(nóng)業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性對計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用沒有挑戰(zhàn)18、計(jì)算機(jī)視覺在安防領(lǐng)域的應(yīng)用可以加強(qiáng)監(jiān)控和預(yù)警能力。假設(shè)要通過攝像頭實(shí)時(shí)監(jiān)測公共場所的異常行為,以下關(guān)于安防計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.簡單的運(yùn)動(dòng)檢測算法就能準(zhǔn)確識別各種異常行為B.不考慮人群密度和環(huán)境背景對異常行為檢測的影響C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和行為分析模型可以提高異常行為檢測的準(zhǔn)確性和及時(shí)性D.安防領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)不需要考慮隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全問題19、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)檢測中,對于小目標(biāo)的檢測往往具有較大的挑戰(zhàn)性。為了提高小目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率,以下哪種策略可能是有效的?()A.多尺度特征融合B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的小目標(biāo)樣本C.使用更高分辨率的輸入圖像D.以上都是20、計(jì)算機(jī)視覺中的場景理解是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要理解一個(gè)城市街道的場景圖像,包括道路、建筑物、車輛和行人等元素。以下關(guān)于場景理解方法的描述,正確的是:()A.基于語義分割的方法能夠?qū)D像中的每個(gè)像素分類為不同的場景元素,但無法提供元素之間的關(guān)系B.目標(biāo)檢測結(jié)合語義分割可以實(shí)現(xiàn)對場景的初步理解,但對于復(fù)雜的場景結(jié)構(gòu)難以準(zhǔn)確描述C.基于圖模型的方法能夠很好地表示場景元素之間的關(guān)系,但建模過程復(fù)雜,計(jì)算量大D.場景理解只需要對圖像中的可見元素進(jìn)行分析,不需要考慮潛在的語義信息二、簡答題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)簡述計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)檢測中的任務(wù)和優(yōu)勢。2、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺中的模型量化技術(shù)。3、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺中的半監(jiān)督學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測中的應(yīng)用。4、(本題5分)說明計(jì)算機(jī)視覺在農(nóng)民工服務(wù)中的應(yīng)用。5、(本題5分)說明計(jì)算機(jī)視覺在舊貨回收行業(yè)中的應(yīng)用。三、分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)分析蘋果手機(jī)的安全功能廣告設(shè)計(jì),從隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)安全到品牌形象傳達(dá)。探討其如何提升用戶的安全感和信任度。2、(本題5分)以某珠寶品牌的定制服務(wù)宣傳海報(bào)設(shè)計(jì)為例,分析其個(gè)性化設(shè)計(jì)、精湛工藝展示、專屬服務(wù)介紹如何吸引消費(fèi)者定制珠寶。3、(本題5分)以某大學(xué)的招生宣傳冊設(shè)計(jì)為例,分析其校園美景、豐富的學(xué)術(shù)活動(dòng)、優(yōu)秀的師資介紹如何吸引學(xué)生報(bào)考。4、(本題5分)分析某書店的室

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