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站名:站名:年級(jí)專業(yè):姓名:學(xué)號(hào):凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者,成績(jī)按零分記?!堋狻€…………第1頁(yè),共1頁(yè)蘭州航空職業(yè)技術(shù)學(xué)院
《版式與書籍設(shè)計(jì)》2023-2024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20個(gè)小題,每小題2分,共40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)中的圖像修復(fù)是填補(bǔ)圖像中的缺失或損壞部分。假設(shè)我們有一張老照片,其中部分區(qū)域被損壞,需要進(jìn)行修復(fù)。以下哪種圖像修復(fù)方法能夠生成自然、合理的內(nèi)容,與周圍區(qū)域融合良好?()A.基于紋理合成的修復(fù)方法B.基于插值和填充的修復(fù)方法C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)網(wǎng)絡(luò),如ContextEncoderD.基于圖像分解和重構(gòu)的修復(fù)方法2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的視頻分析需要對(duì)連續(xù)的圖像幀進(jìn)行處理和理解。假設(shè)要分析一段監(jiān)控視頻中的人群行為,包括行走方向、聚集和分散等。以下哪種視頻分析技術(shù)在處理這種復(fù)雜的群體行為時(shí)最為有效?()A.幀間差分法B.背景減除法C.光流法結(jié)合軌跡分析D.深度學(xué)習(xí)的行為識(shí)別模型3、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)4、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有著至關(guān)重要的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車正在道路上行駛,需要識(shí)別各種交通標(biāo)志和障礙物。以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的描述,正確的是:()A.只需對(duì)前方物體進(jìn)行簡(jiǎn)單的圖像分類,就能實(shí)現(xiàn)安全的自動(dòng)駕駛B.準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測(cè)和語(yǔ)義分割對(duì)于理解復(fù)雜的道路場(chǎng)景至關(guān)重要C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛中作用不大,主要依靠其他傳感器如雷達(dá)D.對(duì)于交通標(biāo)志的識(shí)別,顏色信息比形狀和圖案信息更重要5、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)中有重要作用。假設(shè)要在VR環(huán)境中實(shí)現(xiàn)真實(shí)感的物體交互,以下哪種技術(shù)可能對(duì)準(zhǔn)確感知物體的位置和姿態(tài)至關(guān)重要?()A.立體視覺(jué)B.光場(chǎng)成像C.結(jié)構(gòu)光D.運(yùn)動(dòng)捕捉6、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要在一張包含多種物體的圖像中準(zhǔn)確檢測(cè)出汽車的位置和類別。以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的基于特征提取和分類器的方法在復(fù)雜場(chǎng)景下檢測(cè)效果優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的FasterR-CNN算法通過(guò)生成候選區(qū)域和分類回歸,能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的目標(biāo)檢測(cè)C.目標(biāo)檢測(cè)算法只關(guān)注物體的外觀特征,不考慮物體之間的空間關(guān)系D.所有的目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)于小目標(biāo)的檢測(cè)都具有同樣出色的性能7、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的行人檢測(cè)是智能監(jiān)控系統(tǒng)中的重要任務(wù)。假設(shè)要在一個(gè)擁擠的公共場(chǎng)所中準(zhǔn)確檢測(cè)出行人,同時(shí)要排除其他類似物體的干擾。以下哪種行人檢測(cè)方法在這種復(fù)雜環(huán)境下具有更高的檢測(cè)率和較低的誤檢率?()A.基于HOG特征的行人檢測(cè)B.基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)C.基于運(yùn)動(dòng)信息的行人檢測(cè)D.基于形狀模板的行人檢測(cè)8、目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的重要任務(wù)之一,旨在定位和識(shí)別圖像中的多個(gè)目標(biāo)。假設(shè)我們要在城市街道的圖像中檢測(cè)行人和車輛。對(duì)于處理這種復(fù)雜場(chǎng)景的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù),以下哪種技術(shù)通常能提供更準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果?()A.基于滑動(dòng)窗口的傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)方法B.基于區(qū)域提議的目標(biāo)檢測(cè)算法,如R-CNN系列C.基于回歸的一階段目標(biāo)檢測(cè)算法,如YOLO系列D.基于聚類的目標(biāo)檢測(cè)方法9、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用可以優(yōu)化交通流量和提高安全性。假設(shè)要通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)監(jiān)測(cè)道路上的車輛擁堵情況。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能交通中的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.可以通過(guò)車輛檢測(cè)和計(jì)數(shù)來(lái)評(píng)估道路的擁堵程度B.能夠識(shí)別車輛的類型和行駛方向,為交通管理提供數(shù)據(jù)支持C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能交通中的應(yīng)用完全不受惡劣天氣和光照條件的影響D.可以與交通信號(hào)控制系統(tǒng)聯(lián)動(dòng),實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的交通信號(hào)配時(shí)10、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在安防監(jiān)控領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)要通過(guò)攝像頭監(jiān)控一個(gè)公共場(chǎng)所,以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在安防監(jiān)控中的應(yīng)用描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以實(shí)時(shí)檢測(cè)異常行為,如人群聚集、奔跑等B.能夠?qū)θ藛T進(jìn)行身份識(shí)別和認(rèn)證C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)可以獨(dú)立完成所有的安防監(jiān)控任務(wù),不需要人工干預(yù)D.與其他安防設(shè)備和系統(tǒng)集成,提高整體的安全性和防范能力11、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。假設(shè)我們要分析一個(gè)視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向,以下哪種光流估計(jì)算法在復(fù)雜場(chǎng)景下能夠提供更準(zhǔn)確的結(jié)果?()A.Lucas-Kanade算法B.Horn-Schunck算法C.Farneback算法D.DeepFlow算法12、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13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像生成任務(wù)中,假設(shè)要生成逼真的人臉圖像。以下關(guān)于生成模型的架構(gòu)選擇,哪一項(xiàng)是需要特別關(guān)注的?()A.選擇傳統(tǒng)的多層感知機(jī)(MLP)架構(gòu)B.采用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)架構(gòu),通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練生成高質(zhì)量圖像C.運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)架構(gòu),但不使用池化層D.構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)架構(gòu),處理圖像的序列信息14、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在人臉識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng),以下關(guān)于人臉識(shí)別技術(shù)的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過(guò)提取人臉的幾何特征、紋理特征或深度學(xué)習(xí)特征進(jìn)行識(shí)別B.人臉識(shí)別系統(tǒng)通常需要進(jìn)行活體檢測(cè),以防止使用照片或視頻等欺詐手段C.大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)集和深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)合,大大提高了人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率D.人臉識(shí)別技術(shù)在任何光照條件、姿態(tài)變化和表情變化下都能準(zhǔn)確識(shí)別,不受這些因素的影響15、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視覺(jué)跟蹤任務(wù)中,目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中可能會(huì)發(fā)生形變、遮擋和光照變化等情況。為了提高跟蹤的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性,以下哪種策略可能是有效的?()A.模型更新機(jī)制B.多特征融合C.抗遮擋處理D.以上都是16、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別道路標(biāo)志的系統(tǒng),以下關(guān)于應(yīng)對(duì)不同光照條件的策略,哪一項(xiàng)是最為有效的?()A.使用固定的閾值對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理B.采用自適應(yīng)的圖像增強(qiáng)算法,根據(jù)光照情況調(diào)整圖像C.忽略光照變化,依靠模型的泛化能力D.只在特定的光照條件下收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)17、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的姿態(tài)估計(jì)任務(wù),確定物體在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,正確的是:()A.基于幾何模型的姿態(tài)估計(jì)方法在復(fù)雜環(huán)境中總是能夠準(zhǔn)確估計(jì)姿態(tài)B.深度學(xué)習(xí)中的端到端姿態(tài)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)不需要對(duì)物體的結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)有先驗(yàn)了解C.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果不受相機(jī)參數(shù)和拍攝角度的影響D.結(jié)合多種傳感器數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的方法可以提高姿態(tài)估計(jì)的精度和魯棒性18、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)嬜髌愤M(jìn)行真?zhèn)舞b定的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng),需要對(duì)作品的筆觸、線條和風(fēng)格等特征進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)在書畫鑒定中可能具有應(yīng)用前景?()A.筆跡分析B.風(fēng)格遷移C.圖像風(fēng)格分析D.以上都是19、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視頻分析中,假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的異常行為進(jìn)行檢測(cè)。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(jí)特征B.利用光流信息來(lái)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20、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,以下哪種技術(shù)常用于圖像的超分辨率重建的損失函數(shù)?()A.L1損失B.L2損失C.感知損失D.以上都是二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)在藥物研發(fā)中的作用。2、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的行為分析任務(wù)。3、(本題5分)說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像增強(qiáng)技術(shù)及其分類。三、分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)以某寵物食品品牌的包裝設(shè)計(jì)為例,分析其可愛(ài)的寵物形象、鮮艷的色彩、清晰的產(chǎn)品信息如何吸引消費(fèi)者購(gòu)買。2、(本題5分)研究某藝術(shù)工作室的宣傳冊(cè)設(shè)計(jì),分析其獨(dú)特的藝術(shù)作品、藝術(shù)家介紹、簡(jiǎn)潔的排版如何吸引客戶合作。3、(本題5分)剖析某美發(fā)沙龍的室內(nèi)裝修和價(jià)目表設(shè)計(jì),探討如何通過(guò)時(shí)尚的設(shè)計(jì)和清晰的價(jià)格展示提升顧客的體驗(yàn)和信任度。4、(本題5
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