四川大學(xué)錦江學(xué)院《插畫(huà)設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
四川大學(xué)錦江學(xué)院《插畫(huà)設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
四川大學(xué)錦江學(xué)院《插畫(huà)設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
四川大學(xué)錦江學(xué)院《插畫(huà)設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁(yè)
四川大學(xué)錦江學(xué)院《插畫(huà)設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第5頁(yè)
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自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè),共3頁(yè)四川大學(xué)錦江學(xué)院

《插畫(huà)設(shè)計(jì)》2023-2024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)一二三四總分得分一、單選題(本大題共25個(gè)小題,每小題1分,共25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、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在低光照條件下清晰拍攝并處理圖像的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng),以下哪種圖像增強(qiáng)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(yàn)去霧D.以上都是2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(jué)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)3、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像特征提取中,假設(shè)要提取對(duì)光照、旋轉(zhuǎn)和縮放具有不變性的特征。以下關(guān)于特征提取方法的描述,正確的是:()A.SIFT特征具有良好的不變性,但計(jì)算復(fù)雜度高,實(shí)時(shí)性差B.HOG特征對(duì)光照變化適應(yīng)性強(qiáng),但對(duì)旋轉(zhuǎn)和縮放較敏感C.LBP特征能夠快速提取,但特征表達(dá)能力有限D(zhuǎn).沒(méi)有一種特征提取方法能夠同時(shí)滿足對(duì)光照、旋轉(zhuǎn)和縮放的不變性要求4、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像分類任務(wù)中,假設(shè)要處理類別不均衡的數(shù)據(jù)集,即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下關(guān)于處理類別不均衡的方法描述,正確的是:()A.直接使用傳統(tǒng)的分類算法,類別不均衡不會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生明顯影響B(tài).過(guò)采樣少數(shù)類別的樣本可以增加其數(shù)量,但可能導(dǎo)致過(guò)擬合C.欠采樣多數(shù)類別的樣本能夠平衡數(shù)據(jù)集,但會(huì)丟失部分有用信息D.類別不均衡問(wèn)題無(wú)法通過(guò)數(shù)據(jù)處理方法解決,只能通過(guò)改進(jìn)分類算法來(lái)應(yīng)對(duì)5、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)。假設(shè)一個(gè)農(nóng)場(chǎng)需要通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在農(nóng)業(yè)中的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.可以檢測(cè)農(nóng)作物的病蟲(chóng)害,及時(shí)采取防治措施B.能夠評(píng)估農(nóng)作物的生長(zhǎng)階段和成熟度,指導(dǎo)收獲時(shí)間C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用完全不受天氣和光照條件的影響D.可以通過(guò)無(wú)人機(jī)搭載攝像頭進(jìn)行大面積的農(nóng)田監(jiān)測(cè)6、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)學(xué)圖像分析中有著重要作用。假設(shè)要通過(guò)眼底圖像檢測(cè)糖尿病性視網(wǎng)膜病變,以下關(guān)于模型訓(xùn)練中數(shù)據(jù)標(biāo)注的難度,哪一項(xiàng)是最為顯著的?()A.病變區(qū)域的邊界模糊,難以精確標(biāo)注B.眼底圖像的質(zhì)量參差不齊,影響標(biāo)注準(zhǔn)確性C.標(biāo)注人員的醫(yī)學(xué)知識(shí)不足,導(dǎo)致標(biāo)注錯(cuò)誤D.數(shù)據(jù)量過(guò)大,標(biāo)注工作耗時(shí)費(fèi)力7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,持續(xù)跟蹤視頻中的特定目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在人群中行走的人,以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于濾波的方法,如卡爾曼濾波和粒子濾波,可以預(yù)測(cè)目標(biāo)的位置和狀態(tài)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠?qū)W習(xí)目標(biāo)的外觀特征,提高跟蹤的準(zhǔn)確性和魯棒性C.目標(biāo)跟蹤過(guò)程中,目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素不會(huì)對(duì)跟蹤結(jié)果產(chǎn)生影響D.結(jié)合多種特征和算法的融合跟蹤方法,可以綜合利用不同方法的優(yōu)勢(shì),提高跟蹤性能8、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的遙感圖像分析中,假設(shè)要從衛(wèi)星遙感圖像中提取土地利用信息,以下哪種技術(shù)可能對(duì)區(qū)分不同類型的土地覆蓋有幫助?()A.高光譜分析B.紋理分析C.形狀分析D.以上都有可能9、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的表情識(shí)別任務(wù)中,判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于在線教育的表情識(shí)別系統(tǒng),以下關(guān)于表情識(shí)別方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過(guò)分析面部肌肉的運(yùn)動(dòng)和特征點(diǎn)的變化來(lái)識(shí)別表情B.深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)不同表情的模式和特征,實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的表情分類C.表情識(shí)別系統(tǒng)需要考慮光照、頭部姿態(tài)和遮擋等因素的影響D.表情識(shí)別可以準(zhǔn)確地識(shí)別出所有細(xì)微和復(fù)雜的表情,不受個(gè)體差異和文化背景的影響10、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的行人重識(shí)別任務(wù)中,即在不同攝像頭拍攝的圖像中識(shí)別出同一個(gè)行人,假設(shè)行人的姿態(tài)和服裝發(fā)生了較大變化,以下哪種特征可能具有更強(qiáng)的魯棒性?()A.基于全局特征的描述B.基于局部特征的描述C.基于顏色特征的描述D.基于形狀特征的描述11、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有著至關(guān)重要的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車正在道路上行駛,需要識(shí)別各種交通標(biāo)志和障礙物。以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的描述,正確的是:()A.只需對(duì)前方物體進(jìn)行簡(jiǎn)單的圖像分類,就能實(shí)現(xiàn)安全的自動(dòng)駕駛B.準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測(cè)和語(yǔ)義分割對(duì)于理解復(fù)雜的道路場(chǎng)景至關(guān)重要C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛中作用不大,主要依靠其他傳感器如雷達(dá)D.對(duì)于交通標(biāo)志的識(shí)別,顏色信息比形狀和圖案信息更重要12、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠識(shí)別人臉表情的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng),用于情感分析和人機(jī)交互??紤]到表情的細(xì)微變化和個(gè)體差異,以下哪種模型架構(gòu)可能更適合處理這種復(fù)雜的任務(wù)?()A.多層感知機(jī)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像去噪任務(wù)中,假設(shè)要去除一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像中的噪聲。以下關(guān)于圖像去噪方法的描述,正確的是:()A.中值濾波能夠有效地去除椒鹽噪聲,但會(huì)使圖像變得模糊B.均值濾波在去除噪聲的同時(shí)能夠很好地保留圖像的細(xì)節(jié)信息C.小波變換去噪方法計(jì)算復(fù)雜度高,不適合處理大規(guī)模圖像D.所有的圖像去噪方法都能夠完全恢復(fù)出原始的無(wú)噪圖像14、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維重建任務(wù)中,假設(shè)要從一組二維圖像恢復(fù)出物體的三維結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于三維重建方法的描述,正確的是:()A.基于立體視覺(jué)的方法需要多視角的圖像,并且對(duì)相機(jī)的標(biāo)定精度要求不高B.結(jié)構(gòu)光方法能夠快速準(zhǔn)確地獲取物體表面的三維信息,但對(duì)環(huán)境光敏感C.從運(yùn)動(dòng)中恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SfM)方法只適用于靜態(tài)場(chǎng)景,無(wú)法處理動(dòng)態(tài)物體D.所有的三維重建方法都能夠生成高精度的、完整的物體三維模型15、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的醫(yī)學(xué)影像分析中,例如對(duì)腫瘤的檢測(cè)和分割,需要高精度和可靠性。假設(shè)我們有一組磁共振成像(MRI)數(shù)據(jù),以下哪種技術(shù)能夠有效地輔助醫(yī)生進(jìn)行準(zhǔn)確的診斷和治療規(guī)劃?()A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的分割網(wǎng)絡(luò),結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)C.基于聚類和分類的方法D.基于形態(tài)學(xué)操作和閾值分割的方法16、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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17、當(dāng)進(jìn)行圖像的目標(biāo)計(jì)數(shù)任務(wù)時(shí),假設(shè)要統(tǒng)計(jì)一張圖像中某種物體的數(shù)量,例如統(tǒng)計(jì)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(jì)數(shù)任務(wù)?()A.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)計(jì)數(shù)模型B.手動(dòng)逐個(gè)計(jì)數(shù)C.估計(jì)圖像中物體的平均大小,然后計(jì)算總面積來(lái)推算數(shù)量D.隨機(jī)猜測(cè)物體的數(shù)量18、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更深入的比賽洞察。假設(shè)要分析一場(chǎng)足球比賽中球員的跑位和傳球模式,以下關(guān)于體育賽事計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述,正確的是:()A.僅依靠球員的位置信息就能全面分析比賽中的戰(zhàn)術(shù)和策略B.球員的速度和加速度等動(dòng)態(tài)信息對(duì)比賽分析的價(jià)值不大C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和軌跡分析技術(shù)可以更有效地挖掘比賽中的關(guān)鍵模式和趨勢(shì)D.比賽場(chǎng)地的光照和攝像機(jī)視角對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)分析的結(jié)果沒(méi)有影響19、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,需要在連續(xù)的圖像幀中持續(xù)跟蹤一個(gè)特定的目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在運(yùn)動(dòng)場(chǎng)上快速移動(dòng)且形狀變化的運(yùn)動(dòng)員,同時(shí)存在其他相似物體的干擾。以下哪種目標(biāo)跟蹤算法在這種具有挑戰(zhàn)性的場(chǎng)景下表現(xiàn)更佳?()A.基于卡爾曼濾波的跟蹤B.基于粒子濾波的跟蹤C(jī).基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤20、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像風(fēng)格遷移是一項(xiàng)有趣的任務(wù)。假設(shè)要將一幅油畫(huà)的風(fēng)格應(yīng)用到一張照片上,以下關(guān)于模型訓(xùn)練的要點(diǎn),哪一項(xiàng)是不正確的?()A.學(xué)習(xí)油畫(huà)和照片的特征表示,找到風(fēng)格和內(nèi)容的分離方式B.只關(guān)注風(fēng)格的遷移,不考慮照片原始內(nèi)容的保留C.采用對(duì)抗訓(xùn)練,使生成的圖像在風(fēng)格和內(nèi)容上達(dá)到平衡D.調(diào)整模型參數(shù),控制風(fēng)格遷移的強(qiáng)度和效果21、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流計(jì)算用于估計(jì)圖像中像素的運(yùn)動(dòng)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)快速運(yùn)動(dòng)的物體進(jìn)行光流估計(jì),同時(shí)場(chǎng)景中存在光照變化和噪聲干擾。在這種情況下,以下哪種光流計(jì)算方法能夠提供更準(zhǔn)確和穩(wěn)定的結(jié)果?()A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法22、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的工業(yè)質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)中,需要檢測(cè)產(chǎn)品表面的微小缺陷,如劃痕、凹坑等。由于缺陷的尺寸較小且形態(tài)多樣,以下哪種圖像處理算法可能對(duì)缺陷檢測(cè)最為有效?()A.邊緣檢測(cè)算法B.形態(tài)學(xué)操作C.閾值分割算法D.霍夫變換23、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在文物保護(hù)和修復(fù)中的應(yīng)用可以幫助記錄和分析文物的狀態(tài)。假設(shè)要對(duì)一件古老的雕塑進(jìn)行數(shù)字化保存和修復(fù)建議。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在文物保護(hù)中的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.可以通過(guò)三維掃描技術(shù)獲取文物的精確形狀和表面細(xì)節(jié)B.能夠?qū)ξ奈锏念伾图y理進(jìn)行分析,為修復(fù)提供參考C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)可以完全替代人工的文物修復(fù)工作,保證修復(fù)的質(zhì)量和效果D.可以建立文物的數(shù)字檔案,方便后續(xù)的研究和展示24、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像修復(fù)任務(wù)中,假設(shè)圖像中有大面積的損壞或缺失區(qū)域,以下哪種方法可能更依賴于對(duì)圖像全局結(jié)構(gòu)的理解?()A.基于紋理合成的方法B.基于擴(kuò)散的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于樣例的方法25、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的醫(yī)學(xué)圖像分析中,例如對(duì)腫瘤的檢測(cè)和分割。假設(shè)醫(yī)學(xué)圖像的質(zhì)量較差,存在噪聲和偽影,以下哪種預(yù)處理方法可能有助于提高后續(xù)分析的準(zhǔn)確性?()A.圖像平滑B.圖像銳化C.圖像二值化D.圖像翻轉(zhuǎn)二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何進(jìn)行大壩安全監(jiān)測(cè)?2、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)在影視特效制作中的方法。3、(本題5分)簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在陶瓷生產(chǎn)中的缺陷檢測(cè)。4、(本題5分)計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何進(jìn)行人臉識(shí)別?三、分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)觀察某醫(yī)院的科室指示牌設(shè)計(jì),分析其如何通過(guò)清晰的文字、圖形和色彩引導(dǎo)患者快速找到就診科室,緩解就醫(yī)焦慮。2、(本題5分)以某品牌的產(chǎn)品展示設(shè)計(jì)為例,說(shuō)明其如何運(yùn)用陳列方式、燈光和背景設(shè)計(jì),突出產(chǎn)品的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì),吸引消費(fèi)者關(guān)注。3、(本題5分)研究某品牌的線下活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)布置設(shè)計(jì)中的空間利用,分析其如何合理利用空間,營(yíng)造活動(dòng)的氛圍,提升活動(dòng)的品質(zhì)和影響力。4、(本題5分)分析某公益組織的網(wǎng)站設(shè)計(jì),研究其在信息架構(gòu)、視覺(jué)設(shè)計(jì)、用戶體驗(yàn)方面的表現(xiàn),以及

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