湖南工商大學(xué)《書籍設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
湖南工商大學(xué)《書籍設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
湖南工商大學(xué)《書籍設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
湖南工商大學(xué)《書籍設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁
湖南工商大學(xué)《書籍設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第5頁
全文預(yù)覽已結(jié)束

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),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁湖南工商大學(xué)《書籍設(shè)計》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共15個小題,每小題1分,共15分.在每小題給出的四個選項中,只有一項是符合題目要求的.)1、在計算機視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中,假設(shè)要將兩張不同視角拍攝的同一物體的圖像進行對齊。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述,正確的是:()A.基于特征點的配準(zhǔn)方法對圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和平移具有不變性,但特征點的提取容易出錯B.基于灰度的配準(zhǔn)方法計算簡單,但對光照變化和噪聲敏感C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在圖像配準(zhǔn)中無法學(xué)習(xí)到有效的特征表示D.圖像配準(zhǔn)的精度只取決于配準(zhǔn)算法的選擇,與圖像的質(zhì)量和特征無關(guān)2、計算機視覺在虛擬現(xiàn)實(VR)和增強現(xiàn)實(AR)中有重要作用。假設(shè)要在VR環(huán)境中實現(xiàn)真實感的物體交互,以下哪種技術(shù)可能對準(zhǔn)確感知物體的位置和姿態(tài)至關(guān)重要?()A.立體視覺B.光場成像C.結(jié)構(gòu)光D.運動捕捉3、假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)χ讣y進行識別和認(rèn)證的計算機視覺系統(tǒng),以下哪種特征提取和匹配方法可能在指紋識別中具有較高的準(zhǔn)確性?()A.細(xì)節(jié)點提取B.方向場提取C.紋理特征提取D.以上都是4、當(dāng)利用計算機視覺進行圖像分類任務(wù),例如區(qū)分不同種類的動物圖片,為了提高模型的泛化能力和防止過擬合,以下哪種技術(shù)可能是有效的?()A.數(shù)據(jù)增強B.正則化C.模型融合D.以上都是5、計算機視覺是一門研究如何讓計算機從圖像或視頻中獲取信息和理解內(nèi)容的學(xué)科。在計算機視覺的應(yīng)用中,目標(biāo)檢測是一項重要任務(wù)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測的描述,不準(zhǔn)確的是()A.目標(biāo)檢測能夠準(zhǔn)確識別圖像或視頻中特定類別的物體,并確定其位置和大小B.深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展極大地提高了目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性和效率C.目標(biāo)檢測只適用于靜態(tài)圖像,對于動態(tài)視頻的處理效果不佳D.目標(biāo)檢測在自動駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用6、在計算機視覺中,圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像超分辨率重建的敘述,不正確的是()A.圖像超分辨率重建可以通過插值、基于模型的方法或深度學(xué)習(xí)方法來實現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細(xì)節(jié)C.圖像超分辨率重建在醫(yī)學(xué)圖像、衛(wèi)星圖像和監(jiān)控圖像等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.圖像超分辨率重建可以無限制地提高圖像的分辨率,不受原始圖像信息的限制7、在計算機視覺的視頻目標(biāo)跟蹤中,假設(shè)目標(biāo)在視頻中被短暫遮擋。以下關(guān)于處理遮擋情況的方法,哪一項是不太有效的?()A.利用目標(biāo)在遮擋前的運動軌跡預(yù)測其位置B.完全放棄對被遮擋目標(biāo)的跟蹤,等待其重新出現(xiàn)C.結(jié)合目標(biāo)的外觀特征和運動信息進行跟蹤D.借助周圍背景和其他相關(guān)物體的信息輔助跟蹤8、計算機視覺中的視頻目標(biāo)跟蹤中,假設(shè)目標(biāo)在跟蹤過程中發(fā)生了嚴(yán)重的形變。以下關(guān)于處理目標(biāo)形變的方法描述,正確的是:()A.基于模板匹配的跟蹤方法能夠自適應(yīng)地處理目標(biāo)形變,保持跟蹤的準(zhǔn)確性B.特征點跟蹤方法對目標(biāo)形變不敏感,在這種情況下仍然能夠可靠跟蹤C.深度學(xué)習(xí)中的孿生網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)形變時容易丟失目標(biāo),無法繼續(xù)跟蹤D.結(jié)合多種特征和模型更新策略可以提高對目標(biāo)形變的跟蹤魯棒性9、計算機視覺在無人駕駛中的應(yīng)用需要對周圍環(huán)境進行快速準(zhǔn)確的感知。假設(shè)車輛要在復(fù)雜的城市道路環(huán)境中行駛,以下哪種傳感器的數(shù)據(jù)融合可能對提高環(huán)境感知的可靠性至關(guān)重要?()A.攝像頭與激光雷達(dá)B.攝像頭與毫米波雷達(dá)C.激光雷達(dá)與超聲波傳感器D.以上都有可能10、計算機視覺在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用可以優(yōu)化交通流量和提高安全性。假設(shè)要通過計算機視覺監(jiān)測道路上的車輛擁堵情況。以下關(guān)于計算機視覺在智能交通中的描述,哪一項是錯誤的?()A.可以通過車輛檢測和計數(shù)來評估道路的擁堵程度B.能夠識別車輛的類型和行駛方向,為交通管理提供數(shù)據(jù)支持C.計算機視覺在智能交通中的應(yīng)用完全不受惡劣天氣和光照條件的影響D.可以與交通信號控制系統(tǒng)聯(lián)動,實現(xiàn)自適應(yīng)的交通信號配時11、計算機視覺中,以下哪種技術(shù)常用于圖像的超分辨率重建的損失函數(shù)?()A.L1損失B.L2損失C.感知損失D.以上都是12、計算機視覺中的場景理解是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要理解一個城市街道的場景圖像,包括道路、建筑物、車輛和行人等元素。以下關(guān)于場景理解方法的描述,正確的是:()A.基于語義分割的方法能夠?qū)D像中的每個像素分類為不同的場景元素,但無法提供元素之間的關(guān)系B.目標(biāo)檢測結(jié)合語義分割可以實現(xiàn)對場景的初步理解,但對于復(fù)雜的場景結(jié)構(gòu)難以準(zhǔn)確描述C.基于圖模型的方法能夠很好地表示場景元素之間的關(guān)系,但建模過程復(fù)雜,計算量大D.場景理解只需要對圖像中的可見元素進行分析,不需要考慮潛在的語義信息13、在計算機視覺的視覺跟蹤與監(jiān)控應(yīng)用中,需要對特定目標(biāo)進行持續(xù)的跟蹤和監(jiān)測。假設(shè)要對一個在大型商場中移動的可疑人員進行跟蹤,同時要應(yīng)對人群遮擋和環(huán)境變化。以下哪種視覺跟蹤與監(jiān)控技術(shù)在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結(jié)果?()A.多目標(biāo)跟蹤算法B.基于深度學(xué)習(xí)的單目標(biāo)跟蹤C.基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤14、在計算機視覺的動作識別任務(wù)中,識別視頻中的人物動作。假設(shè)要識別一段舞蹈視頻中的動作,以下關(guān)于動作識別方法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以提取視頻中的時空特征,如光流和運動軌跡,來描述動作B.基于深度學(xué)習(xí)的方法,如3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠直接處理視頻數(shù)據(jù),進行動作識別C.動作識別需要考慮動作的速度、幅度和節(jié)奏等特征D.動作識別只適用于簡單的、規(guī)范化的動作,對于復(fù)雜的、個性化的動作無法準(zhǔn)確識別15、在計算機視覺的車牌識別任務(wù)中,需要從車輛圖像中準(zhǔn)確提取車牌號碼。假設(shè)車牌存在傾斜、變形和光照不均等問題。以下哪種車牌識別方法在應(yīng)對這些挑戰(zhàn)時表現(xiàn)更為出色?()A.基于字符分割的車牌識別B.基于模板匹配的車牌識別C.基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別D.基于特征提取的車牌識別二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)解釋計算機視覺中的人群密度估計任務(wù)。2、(本題5分)解釋計算機視覺中的手勢識別技術(shù)。3、(本題5分)描述計算機視覺在海洋環(huán)境保護中的應(yīng)用。4、(本題5分)計算機視覺中如何進行廚房安全監(jiān)控?三、應(yīng)用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)利用計算機視覺技術(shù)對給定的一組人臉圖像進行面部特征點檢測。2、(本題5分)運用深度學(xué)習(xí)模型,對古代陶瓷的年代和產(chǎn)地進行鑒定。3、(本題5分)通過圖像分類算法,對不同類型的鞋子圖像進行分類。4、(本題5分)設(shè)計一個基于計算機視覺的指紋靜脈識別系統(tǒng)。5、(本題5分)對醫(yī)學(xué)X光圖像進行分析,輔助醫(yī)生診斷病情。四、分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)一家金融機構(gòu)的網(wǎng)站設(shè)計穩(wěn)重專業(yè),信息布局清晰,安全提示明顯。請研究該網(wǎng)站在建立用戶信任、提供便捷服務(wù)、展示金融產(chǎn)品方面的表現(xiàn),以及如何符合金融行業(yè)的規(guī)范和用戶的安全需求。2、

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. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對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, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論