紹興文理學(xué)院元培學(xué)院《字體與版式設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
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紹興文理學(xué)院元培學(xué)院《字體與版式設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
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2023-2024學(xué)年第一學(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、計(jì)算機(jī)視覺在衛(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2、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3、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中,假設(shè)要從一系列二維圖像重建出物體的三維模型。以下關(guān)于相機(jī)參數(shù)校準(zhǔn)的重要性,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.準(zhǔn)確的相機(jī)參數(shù)有助于提高三維重建的精度B.相機(jī)參數(shù)校準(zhǔn)可以減少重建過程中的誤差累積C.即使相機(jī)參數(shù)不準(zhǔn)確,也能通過后續(xù)處理得到精確的三維模型D.不同相機(jī)的參數(shù)差異會(huì)影響三維重建的結(jié)果4、計(jì)算機(jī)視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要通過監(jiān)控?cái)z像頭實(shí)時(shí)檢測(cè)人群中的異常行為,以下哪種方法可能需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練?()A.基于規(guī)則的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于背景減除的方法D.基于幀差法的方法5、在進(jìn)行圖像配準(zhǔn)(ImageRegistration)時(shí),即對(duì)齊兩幅或多幅圖像,假設(shè)我們要將不同時(shí)間拍攝的同一地區(qū)的衛(wèi)星圖像進(jìn)行配準(zhǔn),由于地形變化和拍攝角度的差異,以下哪個(gè)因素可能對(duì)配準(zhǔn)精度產(chǎn)生最大影響?()A.圖像的分辨率B.選擇的特征點(diǎn)數(shù)量C.圖像的灰度值D.地理坐標(biāo)信息的準(zhǔn)確性6、計(jì)算機(jī)視覺中的眼底圖像分析對(duì)于眼科疾病的診斷具有重要意義。以下關(guān)于眼底圖像分析的描述,不準(zhǔn)確的是()A.可以檢測(cè)眼底的病變、血管異常和視網(wǎng)膜結(jié)構(gòu)的改變B.深度學(xué)習(xí)方法在眼底圖像分析中能夠自動(dòng)提取特征和進(jìn)行疾病分類C.眼底圖像分析需要高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)和專業(yè)的醫(yī)學(xué)知識(shí)標(biāo)注D.眼底圖像分析技術(shù)已經(jīng)非常成熟,能夠替代醫(yī)生的診斷7、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像壓縮任務(wù)中,需要在減少數(shù)據(jù)量的同時(shí)盡量保持圖像的質(zhì)量。假設(shè)要對(duì)一組高清圖像進(jìn)行壓縮,以節(jié)省存儲(chǔ)空間和傳輸帶寬,同時(shí)要求解壓后的圖像能夠滿足一定的視覺要求。以下哪種圖像壓縮算法在這種情況下效果較好?()A.JPEG壓縮算法B.PNG壓縮算法C.WebP壓縮算法D.BPG壓縮算法8、計(jì)算機(jī)視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要通過監(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)具體情況選擇其一9、對(duì)于圖像的紋理分析任務(wù),假設(shè)要描述和區(qū)分不同類型的紋理,例如木紋和石紋。以下哪種方法可能更有助于準(zhǔn)確分析紋理特征?()A.基于統(tǒng)計(jì)的方法,計(jì)算紋理的灰度共生矩陣B.基于模型的方法,如馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)C.僅通過肉眼觀察和主觀描述紋理D.不進(jìn)行任何紋理分析,直接忽略紋理信息10、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中,假設(shè)要修復(fù)一張有部分缺失的圖像。以下關(guān)于圖像修復(fù)方法的描述,正確的是:()A.基于擴(kuò)散的圖像修復(fù)方法能夠自然地填充缺失區(qū)域,但修復(fù)速度慢B.基于樣本的圖像修復(fù)方法可以快速生成修復(fù)結(jié)果,但容易出現(xiàn)重復(fù)紋理C.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)在圖像修復(fù)中無(wú)法保證修復(fù)內(nèi)容與周圍區(qū)域的一致性D.所有的圖像修復(fù)方法都能夠完美地恢復(fù)出圖像缺失部分的真實(shí)內(nèi)容11、計(jì)算機(jī)視覺在文物保護(hù)和數(shù)字化中的應(yīng)用可以幫助記錄和分析文物信息。假設(shè)要對(duì)一件古老的雕塑進(jìn)行三維數(shù)字化和表面紋理分析,以下關(guān)于文物保護(hù)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的攝影測(cè)量方法在文物數(shù)字化中比基于深度學(xué)習(xí)的方法更精確B.文物的復(fù)雜形狀和表面材質(zhì)對(duì)數(shù)字化和分析過程沒有挑戰(zhàn)C.結(jié)合多種成像技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺算法能夠更全面地獲取文物的信息D.文物保護(hù)中的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用不需要考慮對(duì)文物的非接觸性和無(wú)損性要求12、人臉識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)公司使用人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行員工考勤。以下關(guān)于人臉識(shí)別技術(shù)的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.它可以通過提取面部特征,如眼睛、鼻子和嘴巴的形狀和位置,來進(jìn)行身份識(shí)別B.能夠適應(yīng)不同的表情、姿態(tài)和光照變化,保持較高的識(shí)別準(zhǔn)確率C.人臉識(shí)別系統(tǒng)的安全性極高,不存在被欺騙或誤識(shí)別的可能性D.深度學(xué)習(xí)模型在人臉識(shí)別中表現(xiàn)出色,大大提高了識(shí)別性能13、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去模糊任務(wù)中,需要恢復(fù)由于相機(jī)抖動(dòng)或物體運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的模糊圖像。假設(shè)一張夜景照片由于長(zhǎng)時(shí)間曝光而模糊,同時(shí)存在噪聲和低光照條件。以下哪種圖像去模糊算法在處理這種情況時(shí)效果較好?()A.盲去卷積算法B.基于正則化的去模糊算法C.深度學(xué)習(xí)的去模糊模型D.頻域去模糊方法14、在計(jì)算機(jī)視覺的文本檢測(cè)和識(shí)別任務(wù)中,假設(shè)要從一張圖片中提取并識(shí)別其中的文字信息。以下關(guān)于文本檢測(cè)和識(shí)別的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以先通過文本檢測(cè)算法定位圖片中的文本區(qū)域,然后進(jìn)行識(shí)別B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本識(shí)別中表現(xiàn)出色,能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種字體和風(fēng)格的文字C.文本檢測(cè)和識(shí)別對(duì)于彎曲、傾斜和模糊的文字能夠輕松應(yīng)對(duì),沒有任何困難D.可以結(jié)合光學(xué)字符識(shí)別(OCR)技術(shù),將圖片中的文字轉(zhuǎn)換為可編輯的文本15、計(jì)算機(jī)視覺在無(wú)人駕駛中的應(yīng)用至關(guān)重要。假設(shè)要通過車載攝像頭識(shí)別道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線,以下關(guān)于應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境變化的策略,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.利用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合,如結(jié)合攝像頭和激光雷達(dá)的信息B.定期更新模型,適應(yīng)新出現(xiàn)的交通標(biāo)志和標(biāo)線C.只依靠單一攝像頭的圖像信息,不考慮其他傳感器D.對(duì)不同天氣和光照條件下的數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)訓(xùn)練16、在計(jì)算機(jī)視覺的實(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.可以通過模型壓縮、硬件加速和優(yōu)化算法等方法來提高模型的實(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)17、在計(jì)算機(jī)視覺中,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)18、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,需要持續(xù)跟蹤一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在操場(chǎng)上跑步的人。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以基于特征匹配的方法,在連續(xù)的幀中找到目標(biāo)的相似特征來實(shí)現(xiàn)跟蹤B.深度學(xué)習(xí)中的相關(guān)濾波算法能夠快速準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo),適應(yīng)目標(biāo)的外觀變化C.目標(biāo)跟蹤算法能夠在目標(biāo)被遮擋或短暫消失后,仍然準(zhǔn)確地恢復(fù)跟蹤D.無(wú)論目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度和軌跡如何復(fù)雜,目標(biāo)跟蹤算法都能完美地跟蹤19、計(jì)算機(jī)視覺中的顯著性檢測(cè)旨在找出圖像中引人注目的區(qū)域。假設(shè)要在一張復(fù)雜的自然風(fēng)景圖像中檢測(cè)顯著性區(qū)域,以下關(guān)于顯著性檢測(cè)方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于對(duì)比度的方法通過計(jì)算圖像區(qū)域與周圍區(qū)域的差異來確定顯著性B.基于頻域分析的方法可以從圖像的頻譜中提取顯著性信息C.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)圖像的全局和局部特征,實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的顯著性檢測(cè)D.顯著性檢測(cè)的結(jié)果總是與人類的視覺注意力機(jī)制完全一致,沒有偏差20、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺的基礎(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)的多樣性二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)描述計(jì)算機(jī)視覺在消防中的應(yīng)用。2、(本題5分)計(jì)算機(jī)視覺中如何進(jìn)行服裝尺碼測(cè)量和款式設(shè)計(jì)?3、(本題5分)簡(jiǎn)述圖像的直方圖均衡化的原理。三、分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)研究某化妝品店的會(huì)員制度宣傳海報(bào)設(shè)計(jì),探討其如何通過視覺元素吸引顧客加入會(huì)員。2、(本題5分)分析某時(shí)尚家居展會(huì)的展示空間設(shè)計(jì),研究如何通過家具陳列和裝飾搭配展示最新的家居潮流和設(shè)計(jì)理念。3、(本題5分)分析某瑜伽館的課程表設(shè)計(jì),思考其如何通過清晰的排版、課程

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