浙江工業(yè)大學(xué)之江學(xué)院《展示設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
浙江工業(yè)大學(xué)之江學(xué)院《展示設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
浙江工業(yè)大學(xué)之江學(xué)院《展示設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
浙江工業(yè)大學(xué)之江學(xué)院《展示設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁(yè)
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自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè),共3頁(yè)浙江工業(yè)大學(xué)之江學(xué)院

《展示設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共25個(gè)小題,每小題1分,共25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、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的特征提取是非常關(guān)鍵的步驟。假設(shè)要從一組圖像中提取具有代表性的特征,以下關(guān)于特征提取方法的描述,正確的是:()A.手工設(shè)計(jì)的特征,如SIFT和HOG,在任何情況下都比深度學(xué)習(xí)自動(dòng)學(xué)習(xí)的特征更有效B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到圖像的多層次特征,具有很強(qiáng)的表達(dá)能力C.特征提取的結(jié)果對(duì)后續(xù)的圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)沒(méi)有影響D.特征提取只需要考慮圖像的局部信息,全局信息不重要2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視頻分析中,需要處理連續(xù)的圖像幀。假設(shè)要分析一段監(jiān)控視頻中的人員行為,以下關(guān)于視頻分析方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.光流法可以用于計(jì)算相鄰幀之間的像素運(yùn)動(dòng),從而跟蹤物體的運(yùn)動(dòng)軌跡B.可以通過(guò)對(duì)視頻幀進(jìn)行分類和檢測(cè),來(lái)識(shí)別和分析人員的行為模式C.視頻分析需要考慮時(shí)間維度上的信息,不僅僅是單個(gè)圖像幀的特征D.視頻分析只適用于簡(jiǎn)單的場(chǎng)景和行為,對(duì)于復(fù)雜的多人交互場(chǎng)景無(wú)法進(jìn)行有效的分析3、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像檢索任務(wù)中,假設(shè)要從一個(gè)大型圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像檢索方法的描述,正確的是:()A.基于文本標(biāo)注的圖像檢索方法依賴于人工標(biāo)注的準(zhǔn)確性和完整性,檢索效果不穩(wěn)定B.基于內(nèi)容的圖像檢索通過(guò)提取圖像的特征進(jìn)行相似性比較,但特征的選擇對(duì)檢索結(jié)果影響不大C.哈希方法能夠?qū)⒏呔S的圖像特征映射為低維的哈希碼,大大提高檢索效率,但會(huì)損失一定的準(zhǔn)確性D.所有的圖像檢索方法都能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的檢索4、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像配準(zhǔn)任務(wù)是將不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對(duì)齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的城市風(fēng)景照片進(jìn)行配準(zhǔn)。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以基于特征點(diǎn)匹配的方法,找到兩張圖像中的對(duì)應(yīng)點(diǎn),然后計(jì)算變換矩陣B.基于灰度信息的配準(zhǔn)方法通過(guò)比較圖像的像素值來(lái)實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以用于圖像配準(zhǔn),自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系D.圖像配準(zhǔn)總是能夠達(dá)到像素級(jí)別的精確對(duì)齊,不存在任何誤差5、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的場(chǎng)景理解是對(duì)整個(gè)圖像場(chǎng)景的語(yǔ)義和結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析和理解。以下關(guān)于場(chǎng)景理解的描述,不準(zhǔn)確的是()A.場(chǎng)景理解需要綜合考慮物體、空間關(guān)系、上下文信息等多個(gè)方面B.可以通過(guò)構(gòu)建場(chǎng)景圖來(lái)表示場(chǎng)景中的實(shí)體和關(guān)系,輔助場(chǎng)景理解C.場(chǎng)景理解在智能導(dǎo)航、虛擬環(huán)境構(gòu)建和圖像編輯等領(lǐng)域具有潛在的應(yīng)用價(jià)值D.場(chǎng)景理解是一個(gè)已經(jīng)完全解決的問(wèn)題,不存在任何技術(shù)難題6、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像增強(qiáng)技術(shù)可以改善圖像質(zhì)量。假設(shè)要對(duì)一張低光照條件下拍攝的圖像進(jìn)行增強(qiáng),以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述,正確的是:()A.簡(jiǎn)單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照?qǐng)D像的質(zhì)量B.直方圖均衡化方法總是能夠在不引入噪聲的情況下增強(qiáng)圖像對(duì)比度C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像增強(qiáng)方法能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)到適合的增強(qiáng)策略D.圖像增強(qiáng)不會(huì)改變圖像的原始信息和內(nèi)容7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像壓縮任務(wù)中,假設(shè)要在保證圖像質(zhì)量的前提下盡可能減小文件大小。以下關(guān)于壓縮算法的選擇,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.選擇基于變換的壓縮算法,如離散余弦變換(DCT)B.采用無(wú)損壓縮算法,確保圖像信息完全不丟失C.只考慮壓縮比,不關(guān)心圖像的視覺(jué)質(zhì)量D.根據(jù)圖像的特點(diǎn)和應(yīng)用需求選擇合適的壓縮算法8、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠識(shí)別人臉表情的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng),用于情感分析和人機(jī)交互??紤]到表情的細(xì)微變化和個(gè)體差異,以下哪種模型架構(gòu)可能更適合處理這種復(fù)雜的任務(wù)?()A.多層感知機(jī)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)9、對(duì)于圖像分類任務(wù),假設(shè)需要對(duì)大量的自然風(fēng)景圖像進(jìn)行分類,包括山脈、森林、海灘和沙漠等場(chǎng)景。這些圖像在光照、拍攝角度和季節(jié)等方面存在較大差異。為了提高圖像分類的準(zhǔn)確性和泛化能力,以下哪種策略是至關(guān)重要的?()A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作,如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和顏色變換B.只使用少量具有代表性的圖像進(jìn)行訓(xùn)練C.選擇簡(jiǎn)單的分類模型,避免過(guò)擬合D.不進(jìn)行任何預(yù)處理,直接使用原始圖像訓(xùn)練模型10、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在文物保護(hù)和修復(fù)中具有潛在應(yīng)用。假設(shè)要對(duì)一件受損的古代書(shū)畫(huà)進(jìn)行數(shù)字化修復(fù),以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(guò)圖像增強(qiáng)和去噪技術(shù)改善書(shū)畫(huà)的視覺(jué)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(jué)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)11、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維重建中,從多幅二維圖像恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)古建筑進(jìn)行三維重建,以下關(guān)于三維重建方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于立體視覺(jué)的方法通過(guò)匹配不同視角下的圖像特征點(diǎn)來(lái)計(jì)算深度信息,實(shí)現(xiàn)三維重建B.運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SfM)算法可以從一系列無(wú)序的圖像中重建場(chǎng)景的三維結(jié)構(gòu)C.激光掃描技術(shù)能夠直接獲取物體表面的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),是一種高精度的三維重建方法D.三維重建的結(jié)果只取決于輸入的圖像質(zhì)量,與重建算法的選擇無(wú)關(guān)12、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的智能零售系統(tǒng)中,需要對(duì)顧客的購(gòu)物行為進(jìn)行分析,如拿起商品、放回商品等動(dòng)作的識(shí)別。以下哪種技術(shù)在動(dòng)作識(shí)別方面可能發(fā)揮重要作用?()A.光流分析B.目標(biāo)跟蹤C(jī).動(dòng)作捕捉D.以上都是13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的車牌識(shí)別任務(wù)中,需要從車輛圖像中準(zhǔn)確提取車牌號(hào)碼。假設(shè)車牌存在傾斜、變形和光照不均等問(wèn)題。以下哪種車牌識(shí)別方法在應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)時(shí)表現(xiàn)更為出色?()A.基于字符分割的車牌識(shí)別B.基于模板匹配的車牌識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別D.基于特征提取的車牌識(shí)別14、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像配準(zhǔn)是將不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行匹配和對(duì)齊。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)的敘述,不正確的是()A.圖像配準(zhǔn)需要找到圖像之間的對(duì)應(yīng)點(diǎn)或特征,然后進(jìn)行變換和對(duì)齊B.圖像配準(zhǔn)在醫(yī)學(xué)圖像分析、遙感圖像處理和三維重建等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用C.圖像配準(zhǔn)的精度和魯棒性受到圖像質(zhì)量、噪聲和幾何變形等因素的影響D.圖像配準(zhǔn)是一個(gè)簡(jiǎn)單的過(guò)程,不需要復(fù)雜的算法和優(yōu)化15、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的表情識(shí)別用于分析人臉的表情狀態(tài)。假設(shè)要在一個(gè)在線教育平臺(tái)中檢測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)。以下關(guān)于表情識(shí)別的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過(guò)提取面部肌肉的運(yùn)動(dòng)特征來(lái)判斷表情B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)表情的特征表示C.表情識(shí)別能夠準(zhǔn)確區(qū)分細(xì)微的表情變化,如困惑和專注D.表情識(shí)別不受面部遮擋和光照變化的影響,始終能夠準(zhǔn)確判斷16、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)行圖像去模糊任務(wù),恢復(fù)清晰的圖像,以下哪種先驗(yàn)知識(shí)或約束可能有助于解決這個(gè)問(wèn)題?()A.自然圖像的梯度稀疏性B.圖像的低頻成分C.圖像的邊緣信息D.以上都是17、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。假設(shè)要檢測(cè)電子電路板上的微小缺陷,以下哪種圖像采集設(shè)備可能提供更高的分辨率和精度?()A.普通數(shù)碼相機(jī)B.工業(yè)線陣相機(jī)C.手機(jī)攝像頭D.監(jiān)控?cái)z像頭18、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的視覺(jué)注意力機(jī)制用于聚焦圖像中的重要區(qū)域。以下關(guān)于視覺(jué)注意力機(jī)制的說(shuō)法,不正確的是()A.視覺(jué)注意力機(jī)制可以根據(jù)圖像的特征和任務(wù)需求動(dòng)態(tài)地選擇關(guān)注的區(qū)域B.注意力機(jī)制能夠提高模型的效率和性能,減少對(duì)無(wú)關(guān)信息的處理C.視覺(jué)注意力機(jī)制在圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和圖像生成等任務(wù)中得到了廣泛應(yīng)用D.視覺(jué)注意力機(jī)制的引入會(huì)增加模型的復(fù)雜度和計(jì)算量,降低模型的訓(xùn)練速度19、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的語(yǔ)義分割任務(wù)旨在為圖像中的每個(gè)像素分配一個(gè)類別標(biāo)簽。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域進(jìn)行精確分割,以下哪種技術(shù)可能對(duì)提高分割精度有較大幫助?()A.使用更深的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)B.引入多尺度特征融合C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲D.減少網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)數(shù)量20、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的姿態(tài)估計(jì)是確定物體在三維空間中的位置和方向。假設(shè)要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài),以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于視覺(jué)的姿態(tài)估計(jì)可以通過(guò)分析物體在圖像中的特征點(diǎn)來(lái)計(jì)算其姿態(tài)B.可以結(jié)合多個(gè)攝像頭的圖像信息,提高姿態(tài)估計(jì)的精度和魯棒性C.姿態(tài)估計(jì)通常需要先對(duì)物體進(jìn)行建模,然后通過(guò)匹配圖像和模型來(lái)確定姿態(tài)D.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果總是非常準(zhǔn)確,不受圖像噪聲、遮擋和物體形狀變化的影響21、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的動(dòng)作識(shí)別是對(duì)視頻中人物或物體的動(dòng)作進(jìn)行分類和識(shí)別。以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別的描述,不準(zhǔn)確的是()A.動(dòng)作識(shí)別需要分析視頻中的時(shí)空特征來(lái)理解動(dòng)作的模式和類別B.雙流卷積網(wǎng)絡(luò)在動(dòng)作識(shí)別任務(wù)中被廣泛應(yīng)用,分別處理空間和時(shí)間信息C.動(dòng)作識(shí)別在體育分析、視頻監(jiān)控和智能安防等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值D.動(dòng)作識(shí)別技術(shù)已經(jīng)非常成熟,能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種復(fù)雜和細(xì)微的動(dòng)作22、在進(jìn)行圖像增強(qiáng)時(shí),我們常常需要在保持圖像細(xì)節(jié)的同時(shí)改善圖像質(zhì)量。假設(shè)一張低光照條件下拍攝的圖像存在大量噪聲,以下哪種圖像增強(qiáng)方法可能不太適合處理這種情況?()A.直方圖均衡化B.基于小波變換的去噪方法C.中值濾波D.高斯濾波23、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的動(dòng)作識(shí)別是對(duì)視頻中的人體動(dòng)作進(jìn)行分類和理解。假設(shè)我們要分析一段體育比賽的視頻,識(shí)別其中運(yùn)動(dòng)員的各種動(dòng)作,以下哪種方法能夠有效地捕捉動(dòng)作的時(shí)空特征?()A.基于手工特征和分類器的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)空卷積網(wǎng)絡(luò)C.基于光流和軌跡的方法D.基于隱馬爾可夫模型的方法24、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的目標(biāo)跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標(biāo)。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤的敘述,不正確的是()A.目標(biāo)跟蹤可以基于特征匹配、濾波算法或深度學(xué)習(xí)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)B.目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會(huì)給目標(biāo)跟蹤帶來(lái)挑戰(zhàn)C.目標(biāo)跟蹤在智能監(jiān)控、人機(jī)交互和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用D.目標(biāo)跟蹤算法能夠在任何情況下都準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo),不受復(fù)雜環(huán)境的影響25、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,以下哪種方法常用于圖像的目標(biāo)檢測(cè)中的遮擋處理?()A.上下文信息B.跟蹤歷史C.多視角融合D.以上都是二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在二手交易市場(chǎng)中的應(yīng)用。2、(本題5分)描述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在地質(zhì)勘探中的應(yīng)用。3、(本題5分)計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何輔助疾病檢測(cè)和診斷?4、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)在慈善捐贈(zèng)中的物品分類和評(píng)估。三、分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)以一款游戲的道具設(shè)計(jì)為例,分析其造型、功能、色彩如何與游戲主題和玩法相配合,提升游戲的趣味性和挑戰(zhàn)性。2、(本題5分)剖析某電商平臺(tái)的界面設(shè)計(jì),研究其如何通過(guò)布局、導(dǎo)航欄設(shè)計(jì)和商品展示方式來(lái)提升用戶體驗(yàn),以及怎樣利用視覺(jué)引導(dǎo)促進(jìn)用戶消費(fèi)。3、(本題5分)剖析某高端化妝品品牌的廣告設(shè)計(jì),探討其如何運(yùn)用攝影、模特形象和文案來(lái)傳達(dá)產(chǎn)品的品質(zhì)和奢華感,吸引目標(biāo)

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