湖北第二師范學(xué)院《品牌整合設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
湖北第二師范學(xué)院《品牌整合設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
湖北第二師范學(xué)院《品牌整合設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
湖北第二師范學(xué)院《品牌整合設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁
湖北第二師范學(xué)院《品牌整合設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第5頁
已閱讀5頁,還剩1頁未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁湖北第二師范學(xué)院《品牌整合設(shè)計(jì)》

2022-2023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)視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.計(jì)算機(jī)視覺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)視覺算法的性能沒有影響2、在計(jì)算機(jī)視覺中,三維重建是從二維圖像恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于三維重建的敘述,不正確的是()A.可以通過多視圖幾何、結(jié)構(gòu)光或深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行三維重建B.三維重建在虛擬現(xiàn)實(shí)、文物保護(hù)和工業(yè)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用C.三維重建的結(jié)果總是精確無誤的,能夠完全還原物體的真實(shí)三維結(jié)構(gòu)D.噪聲、遮擋和圖像質(zhì)量等因素會(huì)對(duì)三維重建的結(jié)果產(chǎn)生影響3、在計(jì)算機(jī)視覺的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中,需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設(shè)要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài),以實(shí)現(xiàn)精確的控制和操作。以下哪種姿態(tài)估計(jì)方法在處理這種機(jī)械結(jié)構(gòu)時(shí)準(zhǔn)確性更高?()A.基于模型的姿態(tài)估計(jì)B.基于深度學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計(jì)C.基于視覺慣性里程計(jì)的姿態(tài)估計(jì)D.基于幾何約束的姿態(tài)估計(jì)4、在計(jì)算機(jī)視覺的行人檢測(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)5、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像配準(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)方法通過比較圖像的像素值來實(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6、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7、計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標(biāo)。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤的敘述,不正確的是()A.目標(biāo)跟蹤可以基于特征匹配、濾波算法或深度學(xué)習(xí)方法來實(shí)現(xiàn)B.目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會(huì)給目標(biāo)跟蹤帶來挑戰(zhàn)C.目標(biāo)跟蹤在智能監(jiān)控、人機(jī)交互和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用D.目標(biāo)跟蹤算法能夠在任何情況下都準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo),不受復(fù)雜環(huán)境的影響8、計(jì)算機(jī)視覺中的行人檢測(cè)是智能監(jiān)控系統(tǒng)中的重要任務(wù)。假設(shè)要在一個(gè)擁擠的公共場(chǎng)所中準(zhǔn)確檢測(cè)出行人,同時(shí)要排除其他類似物體的干擾。以下哪種行人檢測(cè)方法在這種復(fù)雜環(huán)境下具有更高的檢測(cè)率和較低的誤檢率?()A.基于HOG特征的行人檢測(cè)B.基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測(cè)C.基于運(yùn)動(dòng)信息的行人檢測(cè)D.基于形狀模板的行人檢測(cè)9、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,假設(shè)要在一段視頻中持續(xù)跟蹤一個(gè)移動(dòng)的物體,例如跟蹤一只飛行的鳥。物體可能會(huì)被其他物體遮擋,并且外觀可能會(huì)發(fā)生變化。以下哪種目標(biāo)跟蹤方法在這種復(fù)雜情況下更有可能成功?()A.基于卡爾曼濾波的跟蹤方法,預(yù)測(cè)物體的位置和速度B.基于深度學(xué)習(xí)的Siamese網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.只在視頻的起始幀確定目標(biāo)位置,后續(xù)幀不再跟蹤D.隨機(jī)選擇視頻中的區(qū)域作為跟蹤目標(biāo)10、當(dāng)處理低光照條件下拍攝的圖像時(shí),為了增強(qiáng)圖像的亮度和對(duì)比度,同時(shí)減少噪聲,以下哪種圖像處理方法可能更合適?()A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.簡(jiǎn)單地增加圖像的整體亮度值D.不進(jìn)行任何處理,保留低光照效果11、在計(jì)算機(jī)視覺的自動(dòng)駕駛應(yīng)用中,車輛需要準(zhǔn)確識(shí)別道路標(biāo)志、交通信號(hào)燈和其他車輛的狀態(tài)。對(duì)于實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性要求極高的場(chǎng)景,以下哪種傳感器融合技術(shù)能夠?yàn)檐囕v提供更全面和可靠的環(huán)境感知?()A.攝像頭與激光雷達(dá)的融合B.毫米波雷達(dá)與超聲波傳感器的融合C.多種攝像頭的融合D.以上都是12、圖像去模糊是計(jì)算機(jī)視覺中的一個(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13、在計(jì)算機(jī)視覺中,圖像分類是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們要對(duì)大量的動(dòng)物圖片進(jìn)行分類,將其分為貓、狗、鳥等類別。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.基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色,能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征B.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法如支持向量機(jī)(SVM)在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時(shí),性能通常不如深度學(xué)習(xí)方法C.圖像分類只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征,高層語義信息對(duì)分類結(jié)果影響不大D.為了提高分類準(zhǔn)確率,可以使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作來擴(kuò)充數(shù)據(jù)集14、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15、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像語義分割任務(wù)中,假設(shè)要處理具有多尺度特征的圖像,例如同時(shí)包含大物體和小物體的場(chǎng)景。以下關(guān)于處理多尺度特征的方法描述,正確的是:()A.使用單一尺度的特征提取網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)對(duì)多尺度問題,通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)即可B.采用多尺度輸入圖像,分別進(jìn)行處理后再融合結(jié)果,能夠有效解決多尺度問題,但計(jì)算量大C.空洞卷積在處理多尺度特征時(shí)會(huì)引入大量的噪聲,降低分割精度D.圖像語義分割中多尺度問題無法解決,只能盡量避免處理這類圖像16、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像增強(qiáng)任務(wù)中,旨在改善圖像的質(zhì)量。假設(shè)一張低光照條件下拍攝的照片需要增強(qiáng)。以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.可以通過直方圖均衡化方法增強(qiáng)圖像的對(duì)比度B.基于濾波的方法能夠去除圖像中的噪聲,同時(shí)增強(qiáng)細(xì)節(jié)C.圖像增強(qiáng)可以無限制地提高圖像的質(zhì)量,不存在過度增強(qiáng)的問題D.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)也可以用于圖像增強(qiáng)17、在目標(biāo)檢測(cè)中,YOLO(YouOnlyLookOnce)算法的特點(diǎn)是()A.檢測(cè)速度快B.檢測(cè)精度高C.適用于小目標(biāo)檢測(cè)D.對(duì)遮擋不敏感18、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域,每個(gè)區(qū)域具有相似的特征。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行器官分割,以下關(guān)于圖像分割方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于閾值的分割方法簡(jiǎn)單直接,但對(duì)于復(fù)雜圖像效果往往不佳B.基于邊緣檢測(cè)的分割方法通過尋找圖像中的邊緣來劃分區(qū)域,但容易受到噪聲影響C.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割方法能夠?qū)崿F(xiàn)像素級(jí)別的分類,效果較好,但計(jì)算量較大D.圖像分割只適用于灰度圖像,對(duì)于彩色圖像無法進(jìn)行有效的分割19、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像生成任務(wù)中,除了生成新的圖像,還可以對(duì)已有圖像進(jìn)行風(fēng)格轉(zhuǎn)換。假設(shè)我們要將一張照片轉(zhuǎn)換為油畫風(fēng)格,以下哪種方法能夠?qū)崿F(xiàn)逼真的風(fēng)格轉(zhuǎn)換效果?()A.基于圖像濾波和變換的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)格遷移算法,如CycleGANC.基于圖像融合和合成的方法D.基于顏色映射和紋理合成的方法20、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中,除了識(shí)別目標(biāo)的類別,還需要確定目標(biāo)的位置和大小。假設(shè)我們要在一幅復(fù)雜的圖像中識(shí)別多個(gè)不同大小的物體,以下哪種目標(biāo)識(shí)別算法能夠適應(yīng)不同尺度的目標(biāo)?()A.基于滑動(dòng)窗口的目標(biāo)識(shí)別算法B.基于特征金字塔的目標(biāo)識(shí)別算法C.基于注意力機(jī)制的目標(biāo)識(shí)別算法D.基于模板匹配的目標(biāo)識(shí)別算法二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)說明計(jì)算機(jī)視覺在地震監(jiān)測(cè)中的作用。2、(本題5分)說明計(jì)算機(jī)視覺在眼鏡制造中的檢測(cè)和設(shè)計(jì)。3、(本題5分)簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺在商標(biāo)服務(wù)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)研究某運(yùn)動(dòng)品牌的廣告設(shè)計(jì),分析其活力四射的畫面、動(dòng)感的圖形、鮮明的色彩如何激發(fā)消費(fèi)者的運(yùn)動(dòng)熱情。2、(本題5分)剖析某音樂節(jié)的舞臺(tái)設(shè)計(jì),討論其如何通過視覺效果和燈光音效營(yíng)造音樂節(jié)氛圍。3、(本題5分)研究某品牌的活動(dòng)邀請(qǐng)函設(shè)計(jì),分析其如何運(yùn)用精美的設(shè)計(jì)和個(gè)性化的文案,邀請(qǐng)嘉賓參加活動(dòng),提升活動(dòng)的檔次和吸引力。4、(本題5分)以一個(gè)旅游城市的城市形象宣傳片設(shè)計(jì)為例,

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論