青島大學《設(shè)計應用文寫作》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁青島大學

《設(shè)計應用文寫作》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30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、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠在交通場景中檢測車輛的系統(tǒng)。如果圖像中的車輛存在多種姿態(tài)、大小和光照條件的變化，以下哪種目標檢測算法可能更適合應對這種復雜情況？（）A.基于傳統(tǒng)特征的檢測算法，如HOG特征結(jié)合SVM分類器B.基于深度學習的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的檢測算法D.基于顏色特征的檢測算法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)一個能夠在低光照條件下清晰拍攝并處理圖像的計算機視覺系統(tǒng)，以下哪種圖像增強方法可能有助于改善圖像質(zhì)量？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.暗通道先驗去霧D.以上都是4、假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)χ讣y進行識別和認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確性？（）A.細節(jié)點提取B.方向場提取C.紋理特征提取D.以上都是5、在計算機視覺的目標識別任務中，除了識別目標的類別，還需要確定目標的位置和大小。假設(shè)我們要在一幅復雜的圖像中識別多個不同大小的物體，以下哪種目標識別算法能夠適應不同尺度的目標？（）A.基于滑動窗口的目標識別算法B.基于特征金字塔的目標識別算法C.基于注意力機制的目標識別算法D.基于模板匹配的目標識別算法6、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要的任務。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在城市交通場景中檢測車輛和行人的系統(tǒng)。以下關(guān)于目標檢測算法的選擇，哪一項是需要重點考慮的因素？（）A.算法的檢測速度，以滿足實時性要求B.算法在小目標檢測上的性能，因為車輛和行人在圖像中可能較小C.算法的模型復雜度，越復雜的模型效果越好D.算法是否開源，開源的算法更易于使用7、在計算機視覺的應用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，例如作物監(jiān)測和病蟲害檢測，需要對大量的田間圖像進行分析。假設(shè)我們要檢測農(nóng)作物葉片上的病蟲害癥狀，以下哪種技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準確的檢測，并且適應不同的生長階段和環(huán)境條件？（）A.基于傳統(tǒng)圖像分割和特征提取的方法B.基于深度學習的目標檢測和分類算法，針對病蟲害特征訓練C.基于光譜分析和顏色特征的方法D.基于機器視覺和模式識別的方法8、計算機視覺中的人臉識別技術(shù)應用廣泛。假設(shè)要在一個門禁系統(tǒng)中實現(xiàn)準確的人臉識別，以下關(guān)于人臉識別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的人臉識別方法對姿態(tài)和光照變化具有很強的魯棒性B.基于模板匹配的方法能夠處理大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫，并且識別速度快C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識別中能夠?qū)W習到更具判別性的特征，但容易受到數(shù)據(jù)偏差的影響D.人臉識別系統(tǒng)一旦訓練完成，就不需要更新和優(yōu)化，能夠一直保持高準確率9、在計算機視覺中，圖像生成是創(chuàng)建新的圖像內(nèi)容。以下關(guān)于圖像生成的說法，錯誤的是（）A.可以通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、變分自編碼器（VAE）等模型進行圖像生成B.圖像生成可以用于藝術(shù)創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強和虛擬場景構(gòu)建等任務C.生成的圖像質(zhì)量和真實性在不斷提高，但仍然存在一些缺陷和不完美之處D.圖像生成可以完全根據(jù)用戶的任意想象生成任何內(nèi)容，不受任何限制10、在計算機視覺的圖像生成任務中，假設(shè)要生成逼真的人臉圖像。以下關(guān)于生成模型的架構(gòu)選擇，哪一項是需要特別關(guān)注的？（）A.選擇傳統(tǒng)的多層感知機（MLP）架構(gòu)B.采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）架構(gòu)，通過對抗訓練生成高質(zhì)量圖像C.運用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）架構(gòu)，但不使用池化層D.構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）架構(gòu)，處理圖像的序列信息11、在計算機視覺中，圖像分割旨在將圖像劃分為不同的區(qū)域，每個區(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、紋理等特征進行B.深度學習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)學影像分析、自動駕駛場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，能夠準確地將圖像中的所有物體都分割出來12、計算機視覺中的工業(yè)檢測任務需要檢測產(chǎn)品的缺陷和瑕疵。假設(shè)要在生產(chǎn)線上對一批電子產(chǎn)品的外觀進行檢測，要求快速準確地發(fā)現(xiàn)微小的缺陷。以下哪種工業(yè)檢測方法在處理這種高精度要求的任務時最為適用？（）A.機器視覺檢測B.人工目檢C.抽樣檢測D.基于統(tǒng)計的檢測13、在計算機視覺的人物姿態(tài)估計任務中，需要確定圖像中人物的關(guān)節(jié)位置和姿態(tài)。假設(shè)要開發(fā)一個用于健身應用的姿態(tài)估計系統(tǒng)，以下關(guān)于模型訓練數(shù)據(jù)的獲取，哪一項是比較困難的？（）A.從公開的數(shù)據(jù)集獲取大量的人物姿態(tài)圖像B.自己拍攝不同人群在各種健身動作下的圖像C.利用合成數(shù)據(jù)生成多樣化的人物姿態(tài)樣本D.從社交媒體上收集用戶分享的健身照片14、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的語義分割中的多尺度特征融合？（）A.特征金字塔B.空洞卷積C.注意力機制D.以上都是15、計算機視覺中的姿態(tài)估計任務，確定物體在空間中的位置和方向。假設(shè)要估計一個機器人手臂的姿態(tài)，以下關(guān)于姿態(tài)估計方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何模型的姿態(tài)估計方法在復雜環(huán)境中總是能夠準確估計姿態(tài)B.深度學習中的端到端姿態(tài)估計網(wǎng)絡(luò)不需要對物體的結(jié)構(gòu)和運動有先驗了解C.姿態(tài)估計的結(jié)果不受相機參數(shù)和拍攝角度的影響D.結(jié)合多種傳感器數(shù)據(jù)和深度學習的方法可以提高姿態(tài)估計的精度和魯棒性二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）描述計算機視覺在虛擬現(xiàn)實中的應用。2、（本題5分）簡述計算機視覺在體育賽事中的運動員表現(xiàn)分析。3、（本題5分）解釋計算機視覺中的行人檢測任務。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用圖像識別算法，對不同類型的交通工具圖像進行分類和識別。2、（本題5分）對音樂演奏會的視頻進行樂器音色分析和演奏技巧評估。3、（本題5分）設(shè)計一個系統(tǒng)，利用計算機視覺檢測商場內(nèi)的火災隱患。4、（本題5分）設(shè)計一個系統(tǒng)，利用計算機視覺檢測超市顧客是否有未結(jié)賬商品。5、（本題5分）通過圖像識別技術(shù)，對不同動物的圖像進行分類和識別。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）觀察某慈善活動的現(xiàn)場布置設(shè)計，分析其如何營造溫馨感人的氛圍，引導公眾參與捐贈和志愿服務。2、（本題10分）研究一款具有創(chuàng)新