武漢體育學(xué)院《視覺傳達(dá)設(shè)計專業(yè)技能訓(xùn)練》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
武漢體育學(xué)院《視覺傳達(dá)設(shè)計專業(yè)技能訓(xùn)練》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
武漢體育學(xué)院《視覺傳達(dá)設(shè)計專業(yè)技能訓(xùn)練》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
武漢體育學(xué)院《視覺傳達(dá)設(shè)計專業(yè)技能訓(xùn)練》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁
武漢體育學(xué)院《視覺傳達(dá)設(shè)計專業(yè)技能訓(xùn)練》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第5頁
已閱讀5頁,還剩1頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

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頁武漢體育學(xué)院

《視覺傳達(dá)設(shè)計專業(yè)技能訓(xùn)練》2023-2024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個小題,每小題2分,共40分.在每小題給出的四個選項中,只有一項是符合題目要求的.)1、在計算機(jī)視覺的發(fā)展中,模型的可解釋性是一個重要的研究方向。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)2、在計算機(jī)視覺的視頻理解任務(wù)中,例如理解一段體育比賽視頻中的精彩瞬間和戰(zhàn)術(shù),需要對視頻中的時空信息進(jìn)行有效建模。以下哪種方法在時空建模方面可能具有優(yōu)勢?()A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)C.注意力機(jī)制D.以上都是3、計算機(jī)視覺中,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4、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠?qū)Ψb進(jìn)行款式和顏色識別的計算機(jī)視覺系統(tǒng),用于時尚推薦和庫存管理。在處理服裝圖像時,由于服裝的款式和顏色變化多樣,以下哪種特征表示方法可能更適合?()A.手工設(shè)計的特征B.基于深度學(xué)習(xí)的自動特征C.顏色直方圖D.以上都是5、在計算機(jī)視覺的全景圖像拼接任務(wù)中,假設(shè)要將多張拍攝的局部圖像拼接成一幅完整的全景圖。以下關(guān)于圖像匹配和融合的步驟,哪一項是容易出錯的?()A.準(zhǔn)確找到相鄰圖像之間的特征點進(jìn)行匹配B.對匹配后的圖像進(jìn)行幾何校正和投影變換C.直接將圖像拼接在一起,不進(jìn)行任何過渡處理D.采用合適的融合算法,消除拼接處的明顯痕跡6、計算機(jī)視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人物動作。假設(shè)我們要對一段包含復(fù)雜背景和多人交互的視頻進(jìn)行動作識別,以下哪種特征表示可能對提高識別準(zhǔn)確率有幫助?()A.基于光流的特征B.基于圖像直方圖的特征C.基于像素值的原始特征D.基于圖像邊緣的特征7、計算機(jī)視覺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)噪聲的類型和強度選擇合適的去噪算法8、在計算機(jī)視覺的應(yīng)用于自動駕駛領(lǐng)域,需要實時檢測道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線。假設(shè)車輛在高速行駛中,以下哪種技術(shù)能夠快速準(zhǔn)確地檢測到各種交通標(biāo)志,并且對光照變化和遮擋具有較強的魯棒性?()A.基于顏色和形狀特征的檢測方法B.基于深度學(xué)習(xí)的檢測方法,結(jié)合多尺度特征C.基于邊緣檢測和形態(tài)學(xué)操作的方法D.基于模板匹配和特征點匹配的方法9、計算機(jī)視覺中的車牌識別是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分。假設(shè)要在一個高速公路收費站實現(xiàn)準(zhǔn)確的車牌識別,以下關(guān)于車牌識別方法的描述,正確的是:()A.基于邊緣檢測和字符分割的方法對車牌的變形和污漬具有很強的適應(yīng)性B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠直接從車牌圖像中識別出字符,但對車牌的傾斜和光照不均敏感C.車牌識別系統(tǒng)只需要在白天光照良好的條件下工作,夜間和惡劣天氣下無法正常運行D.車牌識別的準(zhǔn)確率只取決于車牌圖像的清晰度,與車牌的顏色和字體無關(guān)10、計算機(jī)視覺中的語義分割任務(wù)旨在為圖像中的每個像素分配一個類別標(biāo)簽。假設(shè)要對醫(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11、在計算機(jī)視覺中,人臉檢測和識別是重要的應(yīng)用方向。以下關(guān)于人臉檢測和識別的說法,不正確的是()A.人臉檢測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.人臉識別是在檢測到人臉的基礎(chǔ)上,對人臉的身份進(jìn)行識別和驗證C.深度學(xué)習(xí)方法在人臉檢測和識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.人臉檢測和識別技術(shù)已經(jīng)非常成熟,不存在任何錯誤率和安全隱患12、在三維計算機(jī)視覺中,重建物體的三維形狀是一個重要任務(wù)。假設(shè)要從多視角的圖像中重建一個建筑物的三維模型,以下關(guān)于三維重建方法的描述,正確的是:()A.基于立體視覺的方法能夠直接從兩張圖像中準(zhǔn)確重建出物體的三維形狀B.結(jié)構(gòu)光方法在室外環(huán)境中比在室內(nèi)環(huán)境中更適用C.多視圖幾何和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法可以提高三維重建的精度和完整性D.三維重建的結(jié)果不受圖像拍攝角度和距離的影響13、計算機(jī)視覺中的圖像增強技術(shù)可以改善圖像質(zhì)量。假設(shè)要對一張低光照條件下拍攝的圖像進(jìn)行增強,以下關(guān)于圖像增強方法的描述,正確的是:()A.簡單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照圖像的質(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圖像對比度C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像增強方法能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)到適合的增強策略D.圖像增強不會改變圖像的原始信息和內(nèi)容14、在一個基于計算機(jī)視覺的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中,需要對車輛的類型、速度和行駛軌跡進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)在車輛分析方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用?()A.目標(biāo)檢測和跟蹤B.車牌識別C.軌跡預(yù)測D.以上都是15、圖像分類是計算機(jī)視覺的基本任務(wù)之一。假設(shè)要對大量的動物圖像進(jìn)行分類,將其分為貓、狗、兔子等類別。在進(jìn)行圖像分類時,以下關(guān)于特征提取的描述,正確的是:()A.手工設(shè)計的特征,如顏色直方圖、紋理特征等,總是比自動學(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)能夠自動學(xué)習(xí)到具有判別性的圖像特征,無需人工干預(yù)C.特征提取的好壞對圖像分類的結(jié)果影響不大,主要取決于分類器的性能D.為了提高分類準(zhǔn)確率,應(yīng)該盡可能多地提取圖像的各種特征,而不考慮特征的冗余性16、圖像分割是將圖像細(xì)分為不同的區(qū)域或?qū)ο蟆<僭O(shè)我們需要對醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤進(jìn)行精確分割,以輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。在這種對精度要求很高的應(yīng)用中,以下哪種圖像分割方法可能更合適?()A.基于閾值的圖像分割B.基于邊緣檢測的圖像分割C.基于區(qū)域生長的圖像分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法,如U-Net17、計算機(jī)視覺中,以下哪個任務(wù)通常需要對圖像中的目標(biāo)進(jìn)行定位和分類?()A.圖像生成B.目標(biāo)檢測C.圖像超分辨率D.圖像去噪18、計算機(jī)視覺中的醫(yī)學(xué)圖像分析具有重要的臨床應(yīng)用價值。假設(shè)要從一組X光片中檢測出病變區(qū)域,同時要區(qū)分不同類型的病變。以下哪種技術(shù)和方法在醫(yī)學(xué)圖像分析中最為常用和有效?()A.形態(tài)學(xué)操作B.圖像分割與分類C.特征提取與選擇D.以上方法綜合運用19、計算機(jī)視覺中的圖像語義分割需要為圖像中的每個像素分配類別標(biāo)簽。假設(shè)要對一張城市街景圖像進(jìn)行語義分割,包括道路、建筑物、車輛和行人等。以下哪種圖像語義分割方法在處理這種復(fù)雜場景時能夠提供更精細(xì)的分割結(jié)果?()A.全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)B.U-NetC.SegNetD.DeepLab20、計算機(jī)視覺在無人駕駛中的應(yīng)用需要應(yīng)對各種復(fù)雜的環(huán)境和情況。假設(shè)無人駕駛汽車要在惡劣天氣下行駛,以下關(guān)于計算機(jī)視覺在無人駕駛中的挑戰(zhàn)的描述,哪一項是不正確的?()A.惡劣天氣會影響圖像的質(zhì)量和清晰度,增加目標(biāo)檢測和識別的難度B.計算機(jī)視覺系統(tǒng)需要與其他傳感器(如雷達(dá)和超聲波傳感器)融合,以提高在惡劣天氣下的感知能力C.深度學(xué)習(xí)模型在惡劣天氣條件下的性能會顯著下降,無法正常工作D.針對惡劣天氣,可以通過數(shù)據(jù)增強和模型優(yōu)化等方法提高計算機(jī)視覺系統(tǒng)的魯棒性二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)解釋計算機(jī)視覺中的行為分析任務(wù)。2、(本題5分)說明計算機(jī)視覺在智能穿戴設(shè)備中的應(yīng)用。3、(本題5分)說明計算機(jī)視覺在海洋考古中的作用。三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)分析某化妝品品牌的線下活動海報設(shè)計,討論其如何運用視覺元素吸引消費者參與活動。2、(本題5分)分析某珠寶定制品牌的宣傳海報和店面設(shè)計,研究如何通過高端的視覺形象和個性化服務(wù)吸引客戶。3、(本題5分)觀察某電子產(chǎn)品品牌的產(chǎn)品發(fā)布會視頻設(shè)計,闡述其如何通過視覺效果和演講內(nèi)容展示新產(chǎn)品的特點和創(chuàng)新。4、(本題5分)

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論