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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè),共3頁(yè)鄭州黃河護(hù)理職業(yè)學(xué)院
《廣告版式設(shè)計(jì)》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)一二三四總分得分批閱人一、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、圖像超分辨率是指從低分辨率圖像生成高分辨率圖像。假設(shè)我們有一張模糊的低分辨率老照片,想要將其清晰化并提高分辨率。以下哪種圖像超分辨率方法能夠生成更逼真的細(xì)節(jié)和更清晰的邊緣?()A.基于插值的方法,如雙線性插值B.基于重建的方法,如基于字典學(xué)習(xí)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法,如SRCNND.基于小波變換的方法2、計(jì)算機(jī)視覺在文物保護(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)過程中可能引入新的顏色偏差,影響修復(fù)效果3、對(duì)于圖像分類任務(wù),假設(shè)需要對(duì)大量的自然風(fēng)景圖像進(jìn)行分類,包括山脈、森林、海灘和沙漠等場(chǎng)景。這些圖像在光照、拍攝角度和季節(jié)等方面存在較大差異。為了提高圖像分類的準(zhǔn)確性和泛化能力,以下哪種策略是至關(guān)重要的?()A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作,如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和顏色變換B.只使用少量具有代表性的圖像進(jìn)行訓(xùn)練C.選擇簡(jiǎn)單的分類模型,避免過擬合D.不進(jìn)行任何預(yù)處理,直接使用原始圖像訓(xùn)練模型4、計(jì)算機(jī)視覺中的特征提取是非常關(guān)鍵的一步。以下關(guān)于特征提取方法的描述,不準(zhǔn)確的是()A.傳統(tǒng)的特征提取方法如SIFT(尺度不變特征變換)和HOG(方向梯度直方圖)在特定場(chǎng)景下仍然有效B.深度學(xué)習(xí)中的自動(dòng)特征提取能夠?qū)W習(xí)到更具代表性和魯棒性的特征C.特征提取的好壞直接影響后續(xù)的圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)等任務(wù)的性能D.特征提取只關(guān)注圖像的局部信息,而忽略了全局信息5、目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺中的重要任務(wù)之一。假設(shè)要在一張城市街道的圖像中檢測(cè)出所有的行人和車輛,以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述,正確的是:()A.基于傳統(tǒng)的圖像處理方法的目標(biāo)檢測(cè)算法在復(fù)雜場(chǎng)景中表現(xiàn)優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法B.深度學(xué)習(xí)中的單階段目標(biāo)檢測(cè)算法比兩階段算法速度快,但精度較低C.目標(biāo)檢測(cè)算法只需要關(guān)注目標(biāo)的位置,不需要考慮目標(biāo)的類別D.目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率不受圖像質(zhì)量、光照條件和目標(biāo)大小變化的影響6、計(jì)算機(jī)視覺中的人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用廣泛。假設(shè)要在一個(gè)門禁系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識(shí)別,以下關(guān)于人臉識(shí)別方法的描述,正確的是:()A.基于幾何特征的人臉識(shí)別方法對(duì)姿態(tài)和光照變化具有很強(qiáng)的魯棒性B.基于模板匹配的方法能夠處理大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫(kù),并且識(shí)別速度快C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識(shí)別中能夠?qū)W習(xí)到更具判別性的特征,但容易受到數(shù)據(jù)偏差的影響D.人臉識(shí)別系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成,就不需要更新和優(yōu)化,能夠一直保持高準(zhǔn)確率7、在計(jì)算機(jī)視覺中,圖像檢索是根據(jù)用戶的需求從圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中查找相關(guān)的圖像。以下關(guān)于圖像檢索的說法,錯(cuò)誤的是()A.圖像檢索可以基于圖像的內(nèi)容,如顏色、形狀和紋理等特征B.深度學(xué)習(xí)方法可以學(xué)習(xí)到更具語義的圖像表示,提高圖像檢索的準(zhǔn)確性C.圖像檢索在電子商務(wù)、數(shù)字圖書館和圖像搜索引擎等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用D.圖像檢索的性能只取決于圖像特征的提取,與數(shù)據(jù)庫(kù)的組織和索引無關(guān)8、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像修復(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9、在計(jì)算機(jī)視覺的無人駕駛領(lǐng)域,環(huán)境感知是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。假設(shè)要讓無人駕駛汽車準(zhǔn)確感知周圍的道路狀況、車輛和行人,同時(shí)要應(yīng)對(duì)惡劣天氣和復(fù)雜交通場(chǎng)景。以下哪種環(huán)境感知技術(shù)在這種高要求的應(yīng)用中發(fā)揮著重要作用?()A.激光雷達(dá)感知B.攝像頭視覺感知C.毫米波雷達(dá)感知D.以上技術(shù)融合感知10、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中,需要根據(jù)用戶提供的查詢圖像找到相似的圖像。假設(shè)我們有一個(gè)大型的圖像數(shù)據(jù)庫(kù),以下哪種圖像表示方法能夠提高圖像檢索的效率和準(zhǔn)確性?()A.基于全局特征的圖像表示B.基于局部特征的圖像表示C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像嵌入表示D.基于顏色直方圖的圖像表示11、在進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺的三維重建時(shí),需要從多個(gè)視角的圖像中恢復(fù)物體的三維形狀和結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)復(fù)雜的古建筑進(jìn)行三維重建,圖像采集存在視角偏差和部分遮擋。以下哪種三維重建方法在處理這種不完整和有噪聲的數(shù)據(jù)時(shí)效果較好?()A.基于立體視覺的重建B.基于運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SfM)的重建C.基于激光掃描的重建D.基于深度學(xué)習(xí)的重建12、在計(jì)算機(jī)視覺中,視頻摘要生成是從長(zhǎng)視頻中提取關(guān)鍵內(nèi)容并生成簡(jiǎn)潔的摘要。以下關(guān)于視頻摘要生成的敘述,不正確的是()A.視頻摘要生成可以基于關(guān)鍵幀提取、內(nèi)容分析和故事線構(gòu)建等方法B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)視頻的語義信息,生成更有代表性的摘要C.視頻摘要生成在視頻瀏覽、檢索和存儲(chǔ)等方面具有實(shí)用價(jià)值D.視頻摘要生成能夠完全準(zhǔn)確地反映視頻的所有重要內(nèi)容,沒有任何信息丟失13、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像配準(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)方法通過提取圖像中的顯著特征,并進(jìn)行匹配來實(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14、計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。假設(shè)要檢測(cè)生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷,以下關(guān)于工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的機(jī)器視覺方法在檢測(cè)復(fù)雜的表面缺陷時(shí)比深度學(xué)習(xí)方法更可靠B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的有缺陷和無缺陷樣本進(jìn)行訓(xùn)練,才能準(zhǔn)確檢測(cè)出各種缺陷C.工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)不需要考慮實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的平衡D.產(chǎn)品的顏色和材質(zhì)對(duì)表面缺陷檢測(cè)的結(jié)果沒有影響15、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)醫(yī)學(xué)影像(如X光、CT等)進(jìn)行分析,輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷時(shí),需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的特征。以下哪種特征提取方法在醫(yī)學(xué)影像分析中可能具有較高的應(yīng)用價(jià)值?()A.基于形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征學(xué)習(xí)D.基于顏色的特征提取二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)簡(jiǎn)述圖像的色彩量化方法。2、(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)。3、(本題5分)簡(jiǎn)述圖像的幾何變換有哪些及用途。三、應(yīng)用題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)利用圖像識(shí)別技術(shù),對(duì)不同品牌的手機(jī)充電器圖像進(jìn)行識(shí)別和分類。2、(本題5分)設(shè)計(jì)一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的指紋靜脈識(shí)別系統(tǒng)。3、(本題5分)利用圖像分割技術(shù),從超聲波圖像中分割出結(jié)石區(qū)域。4、(本題5分)使用目標(biāo)跟蹤算法,對(duì)田徑比賽中的運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行實(shí)時(shí)位置和速度跟蹤。5、(本題5分)開發(fā)一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的手寫數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)。四、分析題(本大題共3個(gè)小題,共30分)1、(本題10分)分析某品牌的線下活動(dòng)海報(bào)設(shè)計(jì),討論其如何運(yùn)用視覺元素吸引參與者,傳達(dá)活動(dòng)的主題和氛圍,
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