蘭州資源環(huán)境職業(yè)技術(shù)大學(xué)《字體設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
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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…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè),共3頁(yè)蘭州資源環(huán)境職業(yè)技術(shù)大學(xué)《字體設(shè)計(jì)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共15個(gè)小題,每小題2分,共30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、圖像壓縮是為了減少圖像的數(shù)據(jù)量,同時(shí)保持可接受的視覺(jué)質(zhì)量。假設(shè)我們需要在網(wǎng)絡(luò)上傳輸大量的圖像,以下哪種圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)能夠在保證較高壓縮比的同時(shí),提供較好的圖像質(zhì)量?()A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,持續(xù)跟蹤視頻中的特定目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在人群中行走的人,以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于濾波的方法,如卡爾曼濾波和粒子濾波,可以預(yù)測(cè)目標(biāo)的位置和狀態(tài)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠?qū)W習(xí)目標(biāo)的外觀特征,提高跟蹤的準(zhǔn)確性和魯棒性C.目標(biāo)跟蹤過(guò)程中,目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素不會(huì)對(duì)跟蹤結(jié)果產(chǎn)生影響D.結(jié)合多種特征和算法的融合跟蹤方法,可以綜合利用不同方法的優(yōu)勢(shì),提高跟蹤性能3、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)4、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像超分辨率技術(shù)用于提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)成高分辨率圖像,以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述,正確的是:()A.基于插值的圖像超分辨率方法能夠生成清晰逼真的高分辨率圖像B.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)在圖像超分辨率任務(wù)中無(wú)法發(fā)揮作用C.圖像超分辨率的效果不受原始低分辨率圖像的質(zhì)量和內(nèi)容的限制D.結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)和深度學(xué)習(xí)的方法可以改善圖像超分辨率的效果5、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6、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,人臉檢測(cè)和識(shí)別是重要的應(yīng)用方向。以下關(guān)于人臉檢測(cè)和識(shí)別的說(shuō)法,不正確的是()A.人臉檢測(cè)旨在確定圖像或視頻中是否存在人臉,并定位人臉的位置B.人臉識(shí)別是在檢測(cè)到人臉的基礎(chǔ)上,對(duì)人臉的身份進(jìn)行識(shí)別和驗(yàn)證C.深度學(xué)習(xí)方法在人臉檢測(cè)和識(shí)別中取得了巨大的成功,但仍然存在一些挑戰(zhàn),如光照變化和姿態(tài)變化D.人臉檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)已經(jīng)非常成熟,不存在任何錯(cuò)誤率和安全隱患7、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8、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在文物保護(hù)和修復(fù)中的應(yīng)用逐漸增多。假設(shè)要對(duì)一幅古老的繪畫(huà)進(jìn)行數(shù)字化修復(fù)和增強(qiáng),以下關(guān)于顏色恢復(fù)的挑戰(zhàn),哪一項(xiàng)是最為顯著的?()A.由于年代久遠(yuǎn),原畫(huà)作的顏色信息缺失嚴(yán)重B.不同區(qū)域的顏色褪色程度不一致,難以統(tǒng)一恢復(fù)C.缺乏對(duì)原畫(huà)作創(chuàng)作時(shí)所用顏料的了解,難以準(zhǔn)確還原顏色D.修復(fù)過(guò)程中可能引入新的顏色偏差,影響修復(fù)效果9、對(duì)于視頻中的異常檢測(cè)任務(wù),假設(shè)要在一段監(jiān)控視頻中檢測(cè)出異常事件,如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準(zhǔn)確檢測(cè)異常?()A.建立正常行為模型,對(duì)比檢測(cè)異常B.只關(guān)注視頻中的顯著運(yùn)動(dòng)區(qū)域C.隨機(jī)判斷視頻中的幀是否異常D.不進(jìn)行異常檢測(cè),直接忽略異常事件10、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)行對(duì)齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進(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.基于特征的圖像配準(zhǔn)方法通過(guò)提取圖像中的顯著特征,并進(jìn)行匹配來(lái)實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)B.基于灰度的圖像配準(zhǔn)方法直接比較圖像的灰度值,計(jì)算相似性度量來(lái)完成配準(zhǔn)C.圖像配準(zhǔn)的精度主要取決于特征提取的準(zhǔn)確性和匹配算法的性能D.圖像配準(zhǔn)總是能夠完美地將兩張圖像對(duì)齊,不存在任何誤差11、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能零售中的應(yīng)用可以改善購(gòu)物體驗(yàn)和提高運(yùn)營(yíng)效率。假設(shè)一個(gè)超市需要通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)結(jié)賬和庫(kù)存管理。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能零售中的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過(guò)商品識(shí)別技術(shù)自動(dòng)識(shí)別顧客購(gòu)買的商品,實(shí)現(xiàn)快速結(jié)賬B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)貨架上商品的庫(kù)存水平,及時(shí)提醒補(bǔ)貨C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別所有商品的包裝和標(biāo)簽,不受商品擺放方式和遮擋的影響D.可以分析顧客在店內(nèi)的行為和偏好,為營(yíng)銷策略提供數(shù)據(jù)支持12、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的人物姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中,需要確定圖像中人物的關(guān)節(jié)位置和姿態(tài)。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于健身應(yīng)用的姿態(tài)估計(jì)系統(tǒng),以下關(guān)于模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取,哪一項(xiàng)是比較困難的?()A.從公開(kāi)的數(shù)據(jù)集獲取大量的人物姿態(tài)圖像B.自己拍攝不同人群在各種健身動(dòng)作下的圖像C.利用合成數(shù)據(jù)生成多樣化的人物姿態(tài)樣本D.從社交媒體上收集用戶分享的健身照片13、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)噪聲的類型和強(qiáng)度選擇合適的去噪算法14、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中,假設(shè)要將兩張拍攝角度和時(shí)間不同的同一物體的圖像進(jìn)行精確對(duì)齊。這兩張圖像可能存在縮放、旋轉(zhuǎn)和平移等差異。以下哪種配準(zhǔn)方法可能更適合處理這種情況?()A.基于特征點(diǎn)匹配的方法,如SIFT特征B.直接將兩張圖像疊加,不進(jìn)行任何配準(zhǔn)操作C.基于圖像灰度值的配準(zhǔn)方法,計(jì)算灰度差異D.隨機(jī)選擇圖像中的點(diǎn)進(jìn)行匹配15、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)別模型二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在文物保護(hù)中的作用。2、(本題5分)說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在海洋考古中的作用。3、(本題5分)描述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在海洋工程監(jiān)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)通過(guò)圖像分類算法,對(duì)不同種類的珠寶首飾圖像進(jìn)行分類。2、(本題5分)運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型,對(duì)古代書(shū)法作品的作者和流派進(jìn)行鑒定。3、(本題5分)運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型,對(duì)古代陶瓷的年代和產(chǎn)地進(jìn)行鑒定。4、(本題5分)開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別不同種類反芻動(dòng)物的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)。5、(本題5分)利用圖像增強(qiáng)技術(shù),改善逆光拍攝的人物圖像的面部細(xì)節(jié)。四、分析題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分

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