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自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁南寧理工學(xué)院《插畫設(shè)計B》
2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個小題,每小題1分,共20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(jī)視覺的圖像分割任務(wù)中,假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域準(zhǔn)確分割出來。以下關(guān)于圖像分割方法的描述,正確的是:()A.基于閾值的分割方法簡單高效,適用于所有類型的醫(yī)學(xué)圖像分割B.區(qū)域生長法能夠根據(jù)像素的相似性進(jìn)行分割,但容易受到噪聲的影響C.圖割算法在處理復(fù)雜的圖像結(jié)構(gòu)時表現(xiàn)不佳,難以得到準(zhǔn)確的分割結(jié)果D.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)在圖像分割中無法處理不同大小的病變區(qū)域2、在計算機(jī)視覺的應(yīng)用中,人臉識別是一個常見的任務(wù)。假設(shè)一個公司要建立一個門禁系統(tǒng),通過人臉識別來允許員工進(jìn)入。為了提高人臉識別的準(zhǔn)確性和魯棒性,以下哪種技術(shù)通常會被采用?()A.基于幾何特征的人臉識別B.基于模板匹配的人臉識別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別,結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)D.基于顏色特征的人臉識別3、圖像分類是計算機(jī)視覺的常見應(yīng)用之一??紤]一個需要對大量自然風(fēng)景圖片進(jìn)行分類的任務(wù),這些圖片包含了不同的季節(jié)、地理位置和天氣條件。為了提高分類準(zhǔn)確率,以下哪種預(yù)處理操作可能最為有效?()A.對圖像進(jìn)行裁剪和縮放,使其具有統(tǒng)一的尺寸B.對圖像進(jìn)行直方圖均衡化,增強(qiáng)對比度C.將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像,減少顏色信息的干擾D.對圖像進(jìn)行隨機(jī)旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn),增加數(shù)據(jù)多樣性4、計算機(jī)視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人體動作。假設(shè)要對一段監(jiān)控視頻中的人員動作進(jìn)行分類,以下關(guān)于動作識別方法的描述,正確的是:()A.基于手工特征和傳統(tǒng)分類器的方法能夠處理復(fù)雜的動作變化,準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)在動作識別中無法捕捉動作的時空特征C.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠同時處理空間和時間維度的信息,適用于動作識別任務(wù)D.動作識別系統(tǒng)對視頻的拍攝角度和背景變化不敏感,具有很強(qiáng)的通用性5、在計算機(jī)視覺的研究中,數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和規(guī)模對模型的訓(xùn)練和性能評估至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集的描述,不準(zhǔn)確的是()A.大規(guī)模、多樣化和標(biāo)注準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集有助于訓(xùn)練出泛化能力強(qiáng)的模型B.一些公開的數(shù)據(jù)集如ImageNet、COCO等為計算機(jī)視覺研究提供了重要的基準(zhǔn)C.數(shù)據(jù)集的構(gòu)建需要耗費(fèi)大量的時間和人力,但可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)來減少對原始數(shù)據(jù)的需求D.數(shù)據(jù)集一旦構(gòu)建完成,就不需要再進(jìn)行更新和擴(kuò)展,能夠一直滿足研究的需求6、假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動識別水果種類和品質(zhì)的計算機(jī)視覺系統(tǒng),用于水果分揀和質(zhì)量評估。在獲取水果圖像時,可能會受到光照、角度和遮擋等因素的影響。為了提高識別的準(zhǔn)確性和魯棒性,以下哪種圖像預(yù)處理技術(shù)可能是關(guān)鍵?()A.圖像增強(qiáng)B.圖像去噪C.圖像歸一化D.圖像分割7、當(dāng)進(jìn)行圖像的目標(biāo)計數(shù)任務(wù)時,假設(shè)要統(tǒng)計一張圖像中某種物體的數(shù)量,例如統(tǒng)計羊群中的羊的數(shù)量。以下哪種方法可能更準(zhǔn)確地完成計數(shù)任務(wù)?()A.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)計數(shù)模型B.手動逐個計數(shù)C.估計圖像中物體的平均大小,然后計算總面積來推算數(shù)量D.隨機(jī)猜測物體的數(shù)量8、計算機(jī)視覺中的全景圖像拼接是將多個視角的圖像組合成一個全景圖像。假設(shè)我們有一組用普通相機(jī)拍攝的場景照片,要拼接成一個無縫的全景圖,以下哪個步驟對于拼接的質(zhì)量影響最大?()A.特征點(diǎn)提取和匹配B.圖像融合和過渡處理C.相機(jī)參數(shù)估計和校正D.圖像的裁剪和縮放9、計算機(jī)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(diǎn)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(jī).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10、在計算機(jī)視覺的自動駕駛應(yīng)用中,車輛需要準(zhǔn)確識別道路標(biāo)志、交通信號燈和其他車輛的狀態(tài)。對于實時性和準(zhǔn)確性要求極高的場景,以下哪種傳感器融合技術(shù)能夠為車輛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11、圖像壓縮是為了減少圖像的數(shù)據(jù)量,同時保持可接受的視覺質(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,提供較好的圖像質(zhì)量?()A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP12、在計算機(jī)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13、對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)計的方法,計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14、在計算機(jī)視覺中,圖像分類是一項基礎(chǔ)任務(wù)。假設(shè)我們有一組包含各種動物的圖像數(shù)據(jù)集,需要訓(xùn)練一個模型來準(zhǔn)確區(qū)分不同的動物類別。在選擇圖像分類模型時,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)15、當(dāng)進(jìn)行視頻中的動作識別時,假設(shè)要分析一段運(yùn)動員訓(xùn)練的視頻,識別出其中的各種動作,如跑步、跳躍和舉重等。視頻中的動作可能存在速度變化、遮擋和視角變化等問題。為了準(zhǔn)確識別這些動作,以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵的?()A.對每一幀圖像進(jìn)行獨(dú)立的動作分類,然后綜合結(jié)果B.利用光流信息來捕捉視頻中的運(yùn)動模式C.只關(guān)注視頻中的關(guān)鍵幀,忽略其他幀D.不考慮視頻的時序信息,將其視為一系列獨(dú)立的圖像16、計算機(jī)視覺中的表情識別旨在識別圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要在一個情感分析系統(tǒng)中準(zhǔn)確識別表情,以下關(guān)于表情識別方法的描述,正確的是:()A.基于幾何特征的表情識別方法對表情的細(xì)微變化不敏感,識別準(zhǔn)確率低B.基于紋理特征的表情識別方法能夠很好地捕捉表情的局部特征,但容易受到光照影響C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在表情識別中能夠?qū)W習(xí)到全局和局部的特征,但對大規(guī)模數(shù)據(jù)集依賴嚴(yán)重D.表情識別系統(tǒng)只適用于正面清晰的人臉表情,對于側(cè)臉和遮擋的表情無法識別17、在計算機(jī)視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中,將不同視角或時間拍攝的圖像進(jìn)行對齊,以下哪種變換模型可能適用于具有較大形變的圖像配準(zhǔn)?()A.剛性變換B.仿射變換C.投影變換D.非線性變換18、在計算機(jī)視覺中,圖像檢索是根據(jù)用戶的需求從圖像數(shù)據(jù)庫中查找相關(guān)的圖像。以下關(guān)于圖像檢索的說法,錯誤的是()A.圖像檢索可以基于圖像的內(nèi)容,如顏色、形狀和紋理等特征B.深度學(xué)習(xí)方法可以學(xué)習(xí)到更具語義的圖像表示,提高圖像檢索的準(zhǔn)確性C.圖像檢索在電子商務(wù)、數(shù)字圖書館和圖像搜索引擎等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用D.圖像檢索的性能只取決于圖像特征的提取,與數(shù)據(jù)庫的組織和索引無關(guān)19、計算機(jī)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(jìn)行分析,不需要考慮潛在的語義信息20、計算機(jī)視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。假設(shè)要檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷,以下關(guān)于工業(yè)檢測中的計算機(jī)視覺技術(shù)的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的機(jī)器視覺方法在檢測復(fù)雜的表面缺陷時比深度學(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缺陷樣本進(jìn)行訓(xùn)練,才能準(zhǔn)確檢測出各種缺陷C.工業(yè)檢測中的計算機(jī)視覺系統(tǒng)不需要考慮實時性和準(zhǔn)確性的平衡D.產(chǎn)品的顏色和材質(zhì)對表面缺陷檢測的結(jié)果沒有影響二、簡答題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)簡述圖像的超分辨率重建技術(shù)。2、(本題5分)解釋計算機(jī)視覺在環(huán)境保護(hù)中的用途。3、(本題5分)簡述計算機(jī)視覺在無人駕駛中的障礙物檢測和路徑規(guī)劃。4、(本題5分)解釋計算機(jī)視覺中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)在圖像分割中的應(yīng)用。5、(本題5分)計算機(jī)視覺中如何進(jìn)行表情識別?三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)解析某食品品牌的品牌故事畫冊設(shè)計,探討其如何通過圖片、文字、排版等講述品牌的發(fā)展歷程和價值觀,增強(qiáng)消費(fèi)者對品牌的認(rèn)同感。2、(本題5分)以某食品品牌的健康食品系列包裝設(shè)計為例,分析其天然元素運(yùn)用、營養(yǎng)成分展示、品牌形象如何吸引消費(fèi)者購買。3、(本題5分)以特斯拉汽車的超級充電站廣告為例,分析其如何通過視覺傳達(dá)展現(xiàn)快速充電和便捷出行的優(yōu)勢。討論廣告中的色彩、圖形和文案的作用。4、(本題5分)以麥當(dāng)勞的甜品廣告為例,分析其如何通過
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