云南國防工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《品牌形象專項(xiàng)設(shè)計(jì)一》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁云南國防工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《品牌形象專項(xiàng)設(shè)計(jì)一》

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、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺的基礎(chǔ)任務(wù)之一。假設(shè)要對(duì)一組動(dòng)物圖片進(jìn)行分類,區(qū)分貓、狗、兔子等。以下關(guān)于圖像分類方法的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,如支持向量機(jī)(SVM),也可以用于圖像分類任務(wù)B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像分類中取得了顯著的效果C.圖像分類只需要考慮圖像的內(nèi)容,不需要考慮圖像的拍攝角度和背景等因素D.可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),如旋轉(zhuǎn)、裁剪、翻轉(zhuǎn)等,增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性2、計(jì)算機(jī)視覺中的行人重識(shí)別是在不同攝像頭拍攝的圖像或視頻中識(shí)別出特定的行人。以下關(guān)于行人重識(shí)別的敘述,不正確的是()A.行人重識(shí)別需要提取具有判別性的行人特征,克服視角、光照和姿態(tài)的變化B.深度學(xué)習(xí)方法在行人重識(shí)別任務(wù)中取得了顯著的性能提升C.行人重識(shí)別在智能安防、視頻監(jiān)控和人員追蹤等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.行人重識(shí)別技術(shù)已經(jīng)能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上達(dá)到100%的準(zhǔn)確率3、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別是對(duì)視頻中人物或物體的動(dòng)作進(jìn)行分類和理解。假設(shè)要識(shí)別一段舞蹈視頻中的各種舞蹈動(dòng)作,同時(shí)要考慮動(dòng)作的速度、幅度和風(fēng)格的變化。以下哪種動(dòng)作識(shí)別方法在處理這種復(fù)雜的動(dòng)作模式時(shí)表現(xiàn)更好?()A.基于手工特征的動(dòng)作識(shí)別B.基于時(shí)空興趣點(diǎn)的動(dòng)作識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)空卷積網(wǎng)絡(luò)D.基于隱馬爾可夫模型的動(dòng)作識(shí)別4、計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設(shè)一個(gè)工廠需要檢測(cè)生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷。以下關(guān)于工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.能夠快速準(zhǔn)確地檢測(cè)出零件的表面缺陷、尺寸偏差等問題B.可以通過機(jī)器視覺系統(tǒng)對(duì)零件進(jìn)行自動(dòng)分類和篩選C.工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)需要高度的穩(wěn)定性和可靠性,對(duì)環(huán)境變化不敏感D.計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟,不需要人工干預(yù)和校驗(yàn)5、在計(jì)算機(jī)視覺的車牌識(shí)別任務(wù)中,假設(shè)要從不同角度和光照條件下拍攝的車輛圖像中準(zhǔn)確識(shí)別出車牌號(hào)碼。以下哪種技術(shù)可能有助于提高識(shí)別準(zhǔn)確率?()A.字符分割和單獨(dú)識(shí)別B.利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行端到端的識(shí)別C.只關(guān)注車牌的顏色特征D.隨機(jī)猜測(cè)車牌號(hào)碼6、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像增強(qiáng)任務(wù)中,假設(shè)要提高一張低光照?qǐng)D像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述,正確的是:()A.直方圖均衡化能夠均勻分布圖像的灰度級(jí),但可能會(huì)導(dǎo)致細(xì)節(jié)丟失B.基于濾波的方法可以有效地去除噪聲,但同時(shí)也會(huì)模糊圖像的邊緣C.伽馬校正只適用于校正過亮的圖像,對(duì)于低光照?qǐng)D像效果不佳D.所有的圖像增強(qiáng)方法都能夠在不引入任何失真的情況下提高圖像質(zhì)量7、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中,假設(shè)要從海量的圖像庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像特征表示的選擇,哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)考慮的?()A.選擇具有高維度的特征向量,包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區(qū)分性的特征表示,提高檢索效率C.忽略特征的維度和區(qū)分性,隨機(jī)選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征,忽略形狀和紋理等特征8、在計(jì)算機(jī)視覺的全景圖像生成任務(wù)中,將多幅局部圖像拼接成一幅全景圖像。假設(shè)要生成一個(gè)城市景觀的全景圖像,以下關(guān)于全景圖像生成方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.首先需要對(duì)局部圖像進(jìn)行特征提取和匹配,找到它們之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系B.可以使用圖像變形和融合技術(shù)來消除拼接處的縫隙和色差C.全景圖像生成不受拍攝角度、光照條件和相機(jī)參數(shù)的影響,能夠完美拼接任何圖像D.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)全景圖像的生成規(guī)律,提高拼接效果9、在計(jì)算機(jī)視覺的視覺跟蹤與定位任務(wù)中,實(shí)時(shí)跟蹤物體并確定其在空間中的位置。假設(shè)要在一個(gè)室內(nèi)環(huán)境中跟蹤一個(gè)移動(dòng)的機(jī)器人并確定其位置,以下關(guān)于視覺跟蹤與定位方法的描述,正確的是:()A.基于標(biāo)志物的跟蹤與定位方法在標(biāo)志物被遮擋時(shí)仍能準(zhǔn)確工作B.視覺里程計(jì)方法能夠獨(dú)立實(shí)現(xiàn)高精度的長期跟蹤與定位C.同時(shí)使用多個(gè)相機(jī)進(jìn)行觀測(cè)不能提高跟蹤與定位的性能D.環(huán)境的光照變化和動(dòng)態(tài)障礙物對(duì)視覺跟蹤與定位的結(jié)果影響較小10、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別旨在識(shí)別視頻中的人體動(dòng)作。假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的人員動(dòng)作進(jìn)行分類,以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別方法的描述,正確的是:()A.基于手工特征和傳統(tǒng)分類器的方法能夠處理復(fù)雜的動(dòng)作變化,準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)在動(dòng)作識(shí)別中無法捕捉動(dòng)作的時(shí)空特征C.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠同時(shí)處理空間和時(shí)間維度的信息,適用于動(dòng)作識(shí)別任務(wù)D.動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)對(duì)視頻的拍攝角度和背景變化不敏感,具有很強(qiáng)的通用性11、在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用中,人臉識(shí)別技術(shù)受到廣泛關(guān)注。假設(shè)一個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng)正在進(jìn)行身份驗(yàn)證,以下關(guān)于人臉識(shí)別的描述,正確的是:()A.只依靠面部的幾何形狀信息就能實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識(shí)別B.光照變化和面部表情對(duì)人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率沒有影響C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型和多模態(tài)信息,如紅外圖像,可以提高人臉識(shí)別的性能和可靠性D.人臉識(shí)別系統(tǒng)不需要考慮數(shù)據(jù)的隱私和安全問題12、圖像檢索是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要應(yīng)用。假設(shè)我們要在一個(gè)大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像,以下哪種圖像表示方法可能對(duì)提高檢索效率有幫助?()A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度學(xué)習(xí)的特征表示D.基于顏色直方圖的特征表示13、在計(jì)算機(jī)視覺中,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14、計(jì)算機(jī)視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要通過監(jiān)控?cái)z像頭實(shí)時(shí)檢測(cè)人群中的異常行為,以下哪種方法可能需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練?()A.基于規(guī)則的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于背景減除的方法D.基于幀差法的方法15、計(jì)算機(jī)視覺中的場(chǎng)景理解是理解圖像或視頻中的場(chǎng)景內(nèi)容和語義信息。假設(shè)要理解一張城市街道的圖像,以下關(guān)于場(chǎng)景理解方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過對(duì)象檢測(cè)、語義分割和場(chǎng)景分類等任務(wù)來實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景理解B.結(jié)合上下文信息和先驗(yàn)知識(shí)能夠提高場(chǎng)景理解的準(zhǔn)確性C.深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)場(chǎng)景中的全局特征和關(guān)系,實(shí)現(xiàn)對(duì)場(chǎng)景的深入理解D.場(chǎng)景理解可以在沒有任何先驗(yàn)知識(shí)和上下文信息的情況下,準(zhǔn)確地推斷出場(chǎng)景的語義16、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行圖像語義分割任務(wù),例如將圖像中的不同物體分割出來,以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在分割精度和效率方面表現(xiàn)較好?()A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是17、計(jì)算機(jī)視覺中的深度估計(jì)是確定場(chǎng)景中物體距離相機(jī)的遠(yuǎn)近。假設(shè)要為機(jī)器人導(dǎo)航提供深度信息,以下關(guān)于深度估計(jì)方法的精度要求,哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的?()A.能夠區(qū)分不同物體的大致距離范圍即可B.提供精確到毫米級(jí)別的深度信息,確保機(jī)器人安全導(dǎo)航C.深度估計(jì)的精度對(duì)機(jī)器人導(dǎo)航影響不大,可以忽略D.精度要求取決于機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)速度,速度越快要求精度越低18、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中,假設(shè)要修復(fù)一張有部分缺失的圖像。以下關(guān)于圖像修復(fù)方法的描述,正確的是:()A.基于擴(kuò)散的圖像修復(fù)方法能夠自然地填充缺失區(qū)域,但修復(fù)速度慢B.基于樣本的圖像修復(fù)方法可以快速生成修復(fù)結(jié)果,但容易出現(xiàn)重復(fù)紋理C.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)在圖像修復(fù)中無法保證修復(fù)內(nèi)容與周圍區(qū)域的一致性D.所有的圖像修復(fù)方法都能夠完美地恢復(fù)出圖像缺失部分的真實(shí)內(nèi)容19、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)檢測(cè)中,對(duì)于小目標(biāo)的檢測(cè)往往具有較大的挑戰(zhàn)性。為了提高小目標(biāo)檢測(cè)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、在計(jì)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上采樣方法?()A.反卷積B.亞像素卷積C.最近鄰插值D.以上都是二、簡(jiǎn)答題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)說明計(jì)算機(jī)視覺中數(shù)據(jù)增強(qiáng)的常用技術(shù)。2、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺中的人群密度估計(jì)任務(wù)。3、(本題5分)簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺中目標(biāo)跟蹤的方法和挑戰(zhàn)。4、(本題5分)描述計(jì)算機(jī)視覺在海洋地質(zhì)災(zāi)害防治中的應(yīng)用。5、(本題5分)簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺中遷移學(xué)習(xí)的方法和優(yōu)勢(shì)。三、分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)以特斯拉汽車的自動(dòng)駕駛功能廣告為例,分析其如何通過視覺傳達(dá)展現(xiàn)科技創(chuàng)新和未來出行的愿景。討論廣告中的色彩、圖形和文案的作用。2、(本題5分)解讀某城市的公共藝術(shù)作品設(shè)計(jì),分析其如何通過視覺形式與城市環(huán)境相融合并傳達(dá)文化內(nèi)涵。3、(本題5分)分析某文化活動(dòng)的志愿者招募海報(bào)設(shè)計(jì),觀察其如何通過熱情、有吸引力的視覺語言,鼓勵(lì)人們參與志愿服務(wù)。4、(本題5分)一家書店的會(huì)員卡設(shè)計(jì)獨(dú)特,包含會(huì)員權(quán)益和個(gè)性化元素。請(qǐng)?zhí)接憰?huì)員卡設(shè)計(jì)在吸引顧客辦卡、增強(qiáng)會(huì)員忠誠度、提升品牌形象方面的策略,以及如何通過設(shè)計(jì)體現(xiàn)會(huì)員的專屬感。5、(本題5分)某國際快餐連鎖品牌更新了其

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