天津公安警官職業(yè)學(xué)院《版式設(shè)計(jì)與表現(xiàn)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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)天津公安警官職業(yè)學(xué)院《版式設(shè)計(jì)與表現(xiàn)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)重要的任務(wù)。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在城市交通場(chǎng)景中檢測(cè)車輛和行人的系統(tǒng)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的選擇，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)考慮的因素？（）A.算法的檢測(cè)速度，以滿足實(shí)時(shí)性要求B.算法在小目標(biāo)檢測(cè)上的性能，因?yàn)檐囕v和行人在圖像中可能較小C.算法的模型復(fù)雜度，越復(fù)雜的模型效果越好D.算法是否開源，開源的算法更易于使用2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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)要估計(jì)一段視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向，以下關(guān)于光流估計(jì)方法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計(jì)方法在復(fù)雜場(chǎng)景中能夠準(zhǔn)確計(jì)算光流B.深度學(xué)習(xí)中的光流估計(jì)網(wǎng)絡(luò)不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.光流估計(jì)的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時(shí)空信息的深度學(xué)習(xí)光流估計(jì)方法能夠提高估計(jì)的準(zhǔn)確性和魯棒性3、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(guò)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4、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的實(shí)際應(yīng)用中，模型的實(shí)時(shí)性是一個(gè)重要的考慮因素。以下關(guān)于實(shí)時(shí)性的描述，不正確的是（）A.對(duì)于一些需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的應(yīng)用，如自動(dòng)駕駛和工業(yè)檢測(cè)，模型的處理速度至關(guān)重要B.模型的復(fù)雜度、計(jì)算資源和算法效率都會(huì)影響實(shí)時(shí)性C.可以通過(guò)模型壓縮、硬件加速和優(yōu)化算法等方法來(lái)提高模型的實(shí)時(shí)性D.實(shí)時(shí)性只與模型本身有關(guān)，與硬件設(shè)備和系統(tǒng)架構(gòu)無(wú)關(guān)5、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在衛(wèi)星遙感圖像分析中的應(yīng)用可以幫助監(jiān)測(cè)地球環(huán)境和資源。假設(shè)要通過(guò)衛(wèi)星圖像分析森林的覆蓋面積變化。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在衛(wèi)星遙感中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)圖像分類和分割技術(shù)區(qū)分森林、草地和建筑物等不同地物類型B.能夠?qū)Χ鄷r(shí)相的衛(wèi)星圖像進(jìn)行比較，監(jiān)測(cè)森林的生長(zhǎng)和砍伐情況C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在衛(wèi)星遙感中的應(yīng)用不受衛(wèi)星圖像的分辨率和光譜信息的限制D.可以結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）數(shù)據(jù)，進(jìn)行更深入的空間分析和決策支持6、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的目標(biāo)計(jì)數(shù)是估計(jì)圖像或視頻中目標(biāo)的數(shù)量。假設(shè)要在一張人群圖像中準(zhǔn)確計(jì)數(shù)人數(shù)，以下關(guān)于目標(biāo)計(jì)數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于檢測(cè)的計(jì)數(shù)方法通過(guò)檢測(cè)每個(gè)個(gè)體來(lái)實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù)，對(duì)密集場(chǎng)景效果好B.基于回歸的計(jì)數(shù)方法直接預(yù)測(cè)目標(biāo)數(shù)量，計(jì)算速度快但精度較低C.深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制在目標(biāo)計(jì)數(shù)中沒(méi)有作用，不能提高計(jì)數(shù)準(zhǔn)確性D.目標(biāo)計(jì)數(shù)只需要考慮目標(biāo)的外觀特征，不需要考慮圖像的上下文信息7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，需要將不同視角或時(shí)間拍攝的圖像進(jìn)行對(duì)齊。假設(shè)要將兩張具有一定旋轉(zhuǎn)和平移差異的圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點(diǎn)匹配的圖像配準(zhǔn)方法對(duì)圖像的變形和光照變化不敏感B.直接使用像素值的相似性度量就能實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的圖像配準(zhǔn)C.圖像配準(zhǔn)不需要考慮圖像的分辨率和比例尺差異D.深度學(xué)習(xí)在圖像配準(zhǔn)中的應(yīng)用還不成熟，不如傳統(tǒng)方法有效8、視頻分析是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)重要領(lǐng)域。假設(shè)我們要分析一段監(jiān)控視頻，以檢測(cè)異常行為，如打架、盜竊等。對(duì)于這種實(shí)時(shí)性要求較高的視頻分析任務(wù)，以下哪種方法更適合用于快速處理和檢測(cè)？（）A.對(duì)每一幀圖像單獨(dú)進(jìn)行分析B.基于光流的方法跟蹤對(duì)象運(yùn)動(dòng)C.利用深度學(xué)習(xí)模型直接對(duì)視頻進(jìn)行分析D.采用傳統(tǒng)的圖像處理方法，如背景減除9、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.BMP10、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像分類任務(wù)中，假設(shè)要處理類別不均衡的數(shù)據(jù)集，即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下關(guān)于處理類別不均衡的方法描述，正確的是：（）A.直接使用傳統(tǒng)的分類算法，類別不均衡不會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生明顯影響B(tài).過(guò)采樣少數(shù)類別的樣本可以增加其數(shù)量，但可能導(dǎo)致過(guò)擬合C.欠采樣多數(shù)類別的樣本能夠平衡數(shù)據(jù)集，但會(huì)丟失部分有用信息D.類別不均衡問(wèn)題無(wú)法通過(guò)數(shù)據(jù)處理方法解決，只能通過(guò)改進(jìn)分類算法來(lái)應(yīng)對(duì)11、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用有助于輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。假設(shè)要分析一張腦部CT圖像，以下關(guān)于醫(yī)學(xué)影像分析中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分割腦組織、檢測(cè)病變區(qū)域等方法，為醫(yī)生提供定量的分析結(jié)果B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)影像中的特征，輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)潛在的疾病C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用需要遵循嚴(yán)格的醫(yī)學(xué)倫理和法規(guī)D.計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的診斷，不需要醫(yī)生的進(jìn)一步審查和判斷12、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在無(wú)人駕駛中的應(yīng)用需要應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的環(huán)境和情況。假設(shè)無(wú)人駕駛汽車要在惡劣天氣下行駛，以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在無(wú)人駕駛中的挑戰(zhàn)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.惡劣天氣會(huì)影響圖像的質(zhì)量和清晰度，增加目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別的難度B.計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(huì)顯著下降，無(wú)法正常工作D.針對(duì)惡劣天氣，可以通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)和模型優(yōu)化等方法提高計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的魯棒性13、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(jué)技術(shù)的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)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(wú)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(jué)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(méi)有影響14、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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15、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16、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的醫(yī)學(xué)圖像分析中，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。假設(shè)要通過(guò)分析CT圖像檢測(cè)腫瘤的位置和大小，以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法可以完全替代醫(yī)生的診斷，不需要醫(yī)生的進(jìn)一步判斷B.不同患者的個(gè)體差異和掃描參數(shù)的變化對(duì)腫瘤檢測(cè)結(jié)果沒(méi)有影響C.結(jié)合醫(yī)生的先驗(yàn)知識(shí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)能夠提高腫瘤檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性D.醫(yī)學(xué)圖像中的噪聲和偽影對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的性能沒(méi)有影響17、目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的重要任務(wù)之一，旨在定位和識(shí)別圖像中的多個(gè)目標(biāo)。假設(shè)我們要在城市街道的圖像中檢測(cè)行人和車輛。對(duì)于處理這種復(fù)雜場(chǎng)景的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，以下哪種技術(shù)通常能提供更準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果？（）A.基于滑動(dòng)窗口的傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)方法B.基于區(qū)域提議的目標(biāo)檢測(cè)算法，如R-CNN系列C.基于回歸的一階段目標(biāo)檢測(cè)算法，如YOLO系列D.基于聚類的目標(biāo)檢測(cè)方法18、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的場(chǎng)景理解任務(wù)中，需要對(duì)圖像中的物體、關(guān)系和上下文進(jìn)行綜合分析。假設(shè)要理解一個(gè)室內(nèi)場(chǎng)景的布局和功能，以下哪種信息可能是最關(guān)鍵的？（）A.物體的形狀和顏色B.物體之間的空間位置關(guān)系C.圖像的亮度和對(duì)比度D.圖像的拍攝角度19、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，圖像分類是一項(xiàng)基礎(chǔ)任務(wù)。假設(shè)我們有一組包含各種動(dòng)物的圖像數(shù)據(jù)集，需要訓(xùn)練一個(gè)模型來(lái)準(zhǔn)確區(qū)分不同的動(dòng)物類別。在選擇圖像分類模型時(shí)，以下哪種模型架構(gòu)通常在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集時(shí)表現(xiàn)出色？（）A.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）B.淺層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如ResNetD.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）20、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的動(dòng)作識(shí)別任務(wù)中，區(qū)分不同的人體動(dòng)作。假設(shè)要從一段視頻中識(shí)別出一個(gè)人是在跑步還是走路，以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于骨架信息的動(dòng)作識(shí)別方法對(duì)人體姿態(tài)的微小變化不敏感B.只考慮動(dòng)作的空間特征就能準(zhǔn)確識(shí)別不同的動(dòng)作C.融合時(shí)空特征和深度學(xué)習(xí)模型能夠提升動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確率D.動(dòng)作識(shí)別的結(jié)果不受視頻拍攝角度和背景干擾的影響二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述圖像分類任務(wù)中常用的深度學(xué)習(xí)模型。2、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)在保險(xiǎn)理賠中的應(yīng)用。3、（本題5分）描述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在安防監(jiān)控中的作用。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）以一個(gè)文化節(jié)的文化講座海報(bào)設(shè)計(jì)為例，分析設(shè)計(jì)師如何運(yùn)用視覺(jué)元素傳達(dá)講座的主題、嘉賓和文化價(jià)值，吸引觀眾參加講座。2、（本題5分）某電子產(chǎn)品品牌的線下體驗(yàn)店設(shè)計(jì)科技感十足，產(chǎn)品展示豐富。請(qǐng)研究體驗(yàn)店設(shè)計(jì)在讓消費(fèi)者親身體驗(yàn)產(chǎn)品、提升品牌形象、促進(jìn)銷售方面的表現(xiàn)，以及如何根據(jù)不同產(chǎn)品線和目標(biāo)客戶群體進(jìn)行布局。3、（本題5分）解讀某體育賽事的吉祥物設(shè)計(jì)，分析其如何通過(guò)形象設(shè)計(jì)傳達(dá)賽事精神和吸引觀眾。4