浙江警官職業(yè)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

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《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、計(jì)算機(jī)視覺在文物保護(hù)和修復(fù)中具有潛在應(yīng)用。假設(shè)要對(duì)一件受損的古代書畫進(jìn)行數(shù)字化修復(fù)，以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在文物保護(hù)中的作用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過圖像增強(qiáng)和去噪技術(shù)改善書畫的視覺效果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)2、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像生成任務(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3、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中，假設(shè)要填補(bǔ)圖像中缺失或損壞的部分。以下哪種方法可能更有效地恢復(fù)圖像的完整性和真實(shí)性？（）A.基于擴(kuò)散的修復(fù)方法B.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)模型，如ContextEncoderC.用固定的圖案或顏色填充缺失部分D.不進(jìn)行修復(fù)，保留圖像的缺失部分4、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分類任務(wù)中，假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類別不平衡問題，某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下哪種方法可以緩解這種不平衡對(duì)分類模型的影響？（）A.對(duì)少數(shù)類進(jìn)行過采樣或?qū)Χ鄶?shù)類進(jìn)行欠采樣B.只使用多數(shù)類的樣本進(jìn)行訓(xùn)練C.不考慮類別不平衡，直接訓(xùn)練模型D.隨機(jī)選擇樣本進(jìn)行訓(xùn)練5、在計(jì)算機(jī)視覺的場(chǎng)景理解任務(wù)中，需要對(duì)整個(gè)圖像場(chǎng)景進(jìn)行分析和解釋。假設(shè)我們有一張城市街道的圖像，要理解其中的道路、建筑物、車輛和行人之間的關(guān)系。以下哪種方法能夠提供更全面和深入的場(chǎng)景理解？（）A.基于對(duì)象檢測(cè)和分類的方法B.基于語義分割和圖模型的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景解析網(wǎng)絡(luò)D.基于特征匹配和聚類的方法6、在計(jì)算機(jī)視覺的行人重識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)要在多個(gè)攝像頭拍攝的畫面中找到同一個(gè)行人。以下關(guān)于特征融合的方法，哪一項(xiàng)是不太合理的？（）A.將行人的外觀特征和步態(tài)特征進(jìn)行融合B.簡(jiǎn)單地將不同特征進(jìn)行拼接，不考慮權(quán)重分配C.根據(jù)特征的重要性為其分配不同的權(quán)重進(jìn)行融合D.利用深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)學(xué)習(xí)特征的融合方式7、在計(jì)算機(jī)視覺的視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，異常事件檢測(cè)是重要功能之一。假設(shè)要在一個(gè)倉(cāng)庫(kù)的監(jiān)控視頻中檢測(cè)出異常的人員活動(dòng)或物品移動(dòng)。以下哪種異常事件檢測(cè)方法在處理這種大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)時(shí)能夠更有效地發(fā)現(xiàn)異常？（）A.基于規(guī)則的檢測(cè)B.基于統(tǒng)計(jì)模型的檢測(cè)C.基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)D.基于人工觀察的檢測(cè)8、計(jì)算機(jī)視覺中的虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）應(yīng)用需要實(shí)時(shí)生成逼真的視覺效果。假設(shè)要在一個(gè)VR游戲中為玩家提供沉浸式的視覺體驗(yàn)，或者在AR應(yīng)用中準(zhǔn)確地將虛擬物體與現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景融合。以下哪種計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在實(shí)現(xiàn)這些效果時(shí)至關(guān)重要？（）A.實(shí)時(shí)渲染技術(shù)B.空間定位與追蹤技術(shù)C.三維重建與建模技術(shù)D.以上技術(shù)綜合應(yīng)用9、在計(jì)算機(jī)視覺的人臉識(shí)別任務(wù)中，需要應(yīng)對(duì)姿態(tài)、表情和光照等變化。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠在不同環(huán)境下準(zhǔn)確識(shí)別人臉的系統(tǒng)，以下哪種人臉識(shí)別方法在處理這些變化時(shí)具有更高的準(zhǔn)確性和魯棒性？（）A.基于特征點(diǎn)的人臉識(shí)別B.基于模板匹配的人臉識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別D.基于幾何形狀的人臉識(shí)別10、當(dāng)進(jìn)行視頻中的動(dòng)作識(shí)別時(shí)，假設(shè)要分析一段運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練的視頻，識(shí)別出其中的各種動(dòng)作，如跑步、跳躍和舉重等。視頻中的動(dòng)作可能存在速度變化、遮擋和視角變化等問題。為了準(zhǔn)確識(shí)別這些動(dòng)作，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵的？（）A.對(duì)每一幀圖像進(jìn)行獨(dú)立的動(dòng)作分類，然后綜合結(jié)果B.利用光流信息來捕捉視頻中的運(yùn)動(dòng)模式C.只關(guān)注視頻中的關(guān)鍵幀，忽略其他幀D.不考慮視頻的時(shí)序信息，將其視為一系列獨(dú)立的圖像11、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像修復(fù)旨在恢復(fù)圖像中缺失或損壞的部分。假設(shè)一張珍貴的老照片有部分區(qū)域損壞，需要進(jìn)行修復(fù)以還原其完整的內(nèi)容。以下哪種圖像修復(fù)方法在處理這種情況時(shí)能夠生成更自然和逼真的結(jié)果？（）A.基于擴(kuò)散的圖像修復(fù)B.基于紋理合成的圖像修復(fù)C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)D.基于樣例的圖像修復(fù)12、在計(jì)算機(jī)視覺的立體視覺中，需要通過兩個(gè)或多個(gè)相機(jī)獲取的圖像來計(jì)算深度信息。假設(shè)要為一個(gè)自動(dòng)駕駛汽車構(gòu)建立體視覺系統(tǒng)，以測(cè)量與前方障礙物的距離，同時(shí)要考慮實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的要求。以下哪種立體匹配算法在這種應(yīng)用場(chǎng)景中表現(xiàn)最優(yōu)？（）A.基于區(qū)域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度學(xué)習(xí)的匹配D.全局優(yōu)化匹配13、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺中的常見任務(wù)之一。對(duì)于圖像分類模型的訓(xùn)練，以下說法錯(cuò)誤的是（）A.需要大量有標(biāo)注的圖像數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)不同類別的特征B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色C.模型的訓(xùn)練過程是不斷調(diào)整參數(shù)以最小化預(yù)測(cè)誤差的過程D.圖像分類模型一旦訓(xùn)練完成，就無法再對(duì)新的類別進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類14、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)Ψb進(jìn)行款式和顏色識(shí)別的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，用于時(shí)尚推薦和庫(kù)存管理。在處理服裝圖像時(shí)，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(jì)的特征B.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征C.顏色直方圖D.以上都是15、計(jì)算機(jī)視覺中的光流估計(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16、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像壓縮任務(wù)中，假設(shè)要在保證一定圖像質(zhì)量的前提下，盡可能減少圖像的數(shù)據(jù)量。以下哪種圖像壓縮方法可能更有效？（）A.基于離散余弦變換（DCT）的壓縮算法，如JPEGB.無損壓縮方法，如PNGC.不進(jìn)行任何壓縮，直接存儲(chǔ)原始圖像D.隨機(jī)刪除圖像中的部分像素17、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像壓縮任務(wù)中，需要在減少數(shù)據(jù)量的同時(shí)盡量保持圖像的質(zhì)量。假設(shè)要對(duì)一組高清圖像進(jìn)行壓縮，以節(jié)省存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬，同時(shí)要求解壓后的圖像能夠滿足一定的視覺要求。以下哪種圖像壓縮算法在這種情況下效果較好？（）A.JPEG壓縮算法B.PNG壓縮算法C.WebP壓縮算法D.BPG壓縮算法18、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去霧任務(wù)中，假設(shè)要去除一張有霧圖像中的霧氣，恢復(fù)清晰的場(chǎng)景。以下關(guān)于圖像去霧方法的描述，正確的是：（）A.基于物理模型的去霧方法需要準(zhǔn)確估計(jì)霧的濃度和傳播參數(shù)，否則效果不佳B.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)霧的特征，但對(duì)濃霧的處理能力有限C.圖像去霧后，顏色和對(duì)比度會(huì)發(fā)生嚴(yán)重失真，影響視覺效果D.所有的圖像去霧方法都能夠在各種復(fù)雜的霧天條件下取得理想的效果19、計(jì)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(jià)值。假設(shè)要從一組X光片中檢測(cè)出病變區(qū)域，同時(shí)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(yùn)用20、計(jì)算機(jī)視覺中的醫(yī)學(xué)圖像分析中，假設(shè)要對(duì)腫瘤進(jìn)行檢測(cè)和分割。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析方法的描述，正確的是：（）A.由于醫(yī)學(xué)圖像的特殊性，傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺方法無法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析B.深度學(xué)習(xí)方法在醫(yī)學(xué)圖像分析中能夠準(zhǔn)確檢測(cè)腫瘤，但對(duì)小腫瘤容易漏檢C.多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合可以提供更豐富的信息，但融合算法復(fù)雜，效果不穩(wěn)定D.醫(yī)學(xué)圖像分析的結(jié)果不需要經(jīng)過醫(yī)生的審核和確認(rèn)，可以直接用于診斷二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺在水利工程中的應(yīng)用。2、（本題5分）描述計(jì)算機(jī)視覺在雪崩預(yù)警中的應(yīng)用。3、（本題5分）說明計(jì)算機(jī)視覺在文物保護(hù)中的作用。4、（本題5分）說明計(jì)算機(jī)視覺在金融行業(yè)中的身份驗(yàn)證和欺詐檢測(cè)。5、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺中的字符識(shí)別技術(shù)。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析某酒店的網(wǎng)站設(shè)計(jì)，探討其簡(jiǎn)潔的界面、高清的圖片、詳細(xì)的信息如何吸引顧客預(yù)訂。2、（本題5分）分析某品牌的戶外廣告設(shè)計(jì)中的視覺沖擊力，探討其如何通過強(qiáng)烈的視覺效果吸引路人的注意力，提升品牌的知名度和影響力。3、（本題5分）分析某瑜伽館的課程表設(shè)計(jì)，思考其如何通過清晰的排版、課程分類、時(shí)間安排等方便學(xué)員選擇適合自己的課程。4、（本題5分）分析某品牌的線下活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)布置設(shè)計(jì)，討論其如何運(yùn)用創(chuàng)意和藝術(shù)元素，