山東醫(yī)學(xué)高等專(zhuān)科學(xué)?!稄V告版式設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
山東醫(yī)學(xué)高等專(zhuān)科學(xué)?!稄V告版式設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
山東醫(yī)學(xué)高等專(zhuān)科學(xué)校《廣告版式設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
山東醫(yī)學(xué)高等專(zhuān)科學(xué)?!稄V告版式設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第4頁(yè)
山東醫(yī)學(xué)高等專(zhuān)科學(xué)?!稄V告版式設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第5頁(yè)
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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)山東醫(yī)學(xué)高等專(zhuān)科學(xué)校

《廣告版式設(shè)計(jì)》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(jué)中的醫(yī)學(xué)圖像分析對(duì)于疾病的診斷和治療具有重要意義。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析的描述,不準(zhǔn)確的是()A.可以對(duì)X光、CT、MRI等醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行病灶檢測(cè)、器官分割和疾病分類(lèi)B.深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像分析中取得了顯著的成果,但也面臨數(shù)據(jù)標(biāo)注困難和模型泛化能力不足的問(wèn)題C.醫(yī)學(xué)圖像分析需要遵循嚴(yán)格的醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和倫理規(guī)范,確保結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性D.醫(yī)學(xué)圖像分析完全依賴(lài)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù),醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)不再重要2、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(chē)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(lèi)的目標(biāo)檢測(cè)方法3、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維重建中,從多幅二維圖像恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)古建筑進(jìn)行三維重建,以下關(guān)于三維重建方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于立體視覺(jué)的方法通過(guò)匹配不同視角下的圖像特征點(diǎn)來(lái)計(jì)算深度信息,實(shí)現(xiàn)三維重建B.運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SfM)算法可以從一系列無(wú)序的圖像中重建場(chǎng)景的三維結(jié)構(gòu)C.激光掃描技術(shù)能夠直接獲取物體表面的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),是一種高精度的三維重建方法D.三維重建的結(jié)果只取決于輸入的圖像質(zhì)量,與重建算法的選擇無(wú)關(guān)4、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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5、圖像檢索是計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(kù)中快速找到與給定查詢(xún)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6、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的場(chǎng)景理解任務(wù)中,假設(shè)要理解一個(gè)室內(nèi)場(chǎng)景的布局和功能,例如判斷是辦公室還是客廳。以下哪種信息對(duì)于準(zhǔn)確理解場(chǎng)景是至關(guān)重要的?()A.物體的類(lèi)別和位置B.圖像的顏色分布C.圖像的拍攝角度D.隨機(jī)選擇圖像中的部分區(qū)域進(jìn)行分析7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像超分辨率重建中,假設(shè)我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像,同時(shí)保持圖像的細(xì)節(jié)和紋理。以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在這方面表現(xiàn)較好?()A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)D.自動(dòng)編碼器(Autoencoder)8、圖像去模糊是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)難題。假設(shè)一張圖像由于相機(jī)抖動(dòng)而產(chǎn)生模糊,以下哪種去模糊方法可能需要對(duì)模糊核有較為準(zhǔn)確的估計(jì)?()A.基于深度學(xué)習(xí)的去模糊方法B.盲去卷積方法C.維納濾波去模糊方法D.均值濾波去模糊方法9、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像配準(zhǔn)任務(wù)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城市風(fēng)景照片進(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.可以基于特征點(diǎn)匹配的方法,找到兩張圖像中的對(duì)應(yīng)點(diǎn),然后計(jì)算變換矩陣B.基于灰度信息的配準(zhǔn)方法通過(guò)比較圖像的像素值來(lái)實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以用于圖像配準(zhǔn),自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系D.圖像配準(zhǔn)總是能夠達(dá)到像素級(jí)別的精確對(duì)齊,不存在任何誤差10、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像去噪任務(wù)中,去除圖像中的噪聲。假設(shè)要對(duì)一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像進(jìn)行去噪處理,以下關(guān)于圖像去噪方法的描述,正確的是:()A.均值濾波方法能夠在去除噪聲的同時(shí)很好地保留圖像的細(xì)節(jié)B.中值濾波對(duì)椒鹽噪聲的去除效果不佳C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪方法可以自適應(yīng)地學(xué)習(xí)噪聲模式和圖像特征D.圖像去噪不會(huì)引入任何新的失真或模糊11、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的行人檢測(cè)任務(wù)中,假設(shè)要在一個(gè)擁擠的街道場(chǎng)景中準(zhǔn)確檢測(cè)出行人,場(chǎng)景中存在光照變化、人群遮擋和復(fù)雜背景。以下哪種特征表示方法在這種情況下可能更具魯棒性?()A.基于形狀的特征,如行人的輪廓B.基于顏色的特征,如行人衣服的顏色C.基于深度學(xué)習(xí)的特征,通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)D.不提取任何特征,直接對(duì)原始圖像進(jìn)行檢測(cè)12、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(xiàng)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(lèi)型和強(qiáng)度選擇合適的去噪算法13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,圖像分割旨在將圖像劃分為不同的區(qū)域,每個(gè)區(qū)域具有相似的特征。以下關(guān)于圖像分割的敘述,不正確的是()A.圖像分割可以基于像素的顏色、紋理等特征進(jìn)行B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像分割中取得了顯著的成果,如全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)C.圖像分割在醫(yī)學(xué)影像分析、自動(dòng)駕駛場(chǎng)景理解等方面具有重要作用D.圖像分割的結(jié)果總是完美的,能夠準(zhǔn)確地將圖像中的所有物體都分割出來(lái)14、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的姿態(tài)估計(jì)任務(wù),確定物體在空間中的位置和方向。假設(shè)要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài),以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)方法的描述,正確的是:()A.基于幾何模型的姿態(tài)估計(jì)方法在復(fù)雜環(huán)境中總是能夠準(zhǔn)確估計(jì)姿態(tài)B.深度學(xué)習(xí)中的端到端姿態(tài)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)不需要對(duì)物體的結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)有先驗(yàn)了解C.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果不受相機(jī)參數(shù)和拍攝角度的影響D.結(jié)合多種傳感器數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的方法可以提高姿態(tài)估計(jì)的精度和魯棒性15、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在安防監(jiān)控領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要通過(guò)監(jiān)控?cái)z像頭實(shí)時(shí)檢測(cè)人群中的異常行為,以下關(guān)于實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的平衡,哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的?()A.優(yōu)先保證實(shí)時(shí)性,即使準(zhǔn)確性略有降低B.優(yōu)先保證準(zhǔn)確性,允許一定的延遲C.不考慮實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性,只要能檢測(cè)出異常行為即可D.完全無(wú)法平衡實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性,只能根據(jù)具體情況選擇其一16、對(duì)于圖像的超分辨率重建任務(wù),假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)為高分辨率圖像,同時(shí)保留圖像的細(xì)節(jié)和清晰度。這張低分辨率圖像可能存在模糊和失真。以下哪種方法在處理這種情況時(shí)可能表現(xiàn)更好?()A.基于插值的方法,如雙線性插值和雙三次插值B.基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率重建模型,如SRCNNC.對(duì)低分辨率圖像進(jìn)行簡(jiǎn)單的銳化處理D.不進(jìn)行任何處理,直接使用低分辨率圖像17、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,需要在連續(xù)的圖像幀中持續(xù)跟蹤一個(gè)特定的目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在運(yùn)動(dòng)場(chǎng)上快速移動(dòng)且形狀變化的運(yùn)動(dòng)員,同時(shí)存在其他相似物體的干擾。以下哪種目標(biāo)跟蹤算法在這種具有挑戰(zhàn)性的場(chǎng)景下表現(xiàn)更佳?()A.基于卡爾曼濾波的跟蹤B.基于粒子濾波的跟蹤C(jī).基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤18、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19、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.BMP20、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(guò)提取圖像中的顯著特征,并進(jìn)行匹配來(lái)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(lái)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,不存在任何誤差二、簡(jiǎn)答題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在照明行業(yè)中的應(yīng)用。2、(本題5分)說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在物流配送優(yōu)化中的作用。3、(本題5分)簡(jiǎn)述圖像的邊緣檢測(cè)算法。4、(本題5分)計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何協(xié)助地震救援和災(zāi)害評(píng)估?5、(本題5分)描述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用。三、分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)以可口可樂(lè)的環(huán)保行動(dòng)廣告為例,分析其如何通過(guò)設(shè)計(jì)傳達(dá)品牌的環(huán)保理念和社會(huì)責(zé)任。討論廣告中的色彩、圖形和文案的作用。2、(本題5分)研究某超市的自有品牌產(chǎn)品包裝設(shè)計(jì),分析其簡(jiǎn)潔的設(shè)計(jì)、突出的品牌標(biāo)識(shí)、合理的價(jià)格信息如何吸引顧客購(gòu)買(mǎi)。3、(本題5分)一家書(shū)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(chéng)度、提升品牌形象方面的策略,以及如何通過(guò)設(shè)計(jì)體現(xiàn)會(huì)員的專(zhuān)屬感。4、(本題5分)剖析某

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