海南職業(yè)技術(shù)學(xué)院《展示設(shè)計與策劃A》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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頁海南職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《展示設(shè)計與策劃A》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷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、計算機(jī)視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設(shè)要檢測生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷，以下關(guān)于工業(yè)檢測中的計算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用機(jī)器視覺系統(tǒng)對零件進(jìn)行實時檢測，快速發(fā)現(xiàn)缺陷B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動學(xué)習(xí)正常零件和缺陷零件的特征差異，實現(xiàn)準(zhǔn)確的缺陷檢測C.工業(yè)檢測中的計算機(jī)視覺系統(tǒng)需要具備高度的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，能夠適應(yīng)不同的生產(chǎn)環(huán)境D.計算機(jī)視覺在工業(yè)檢測中只能檢測外觀缺陷，對于零件的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和性能無法進(jìn)行評估2、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)域精確地分割出來，以便醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。這張醫(yī)學(xué)圖像可能存在噪聲、模糊和不均勻的灰度分布。以下哪種圖像分割方法在處理這種復(fù)雜情況時可能更具優(yōu)勢？（）A.基于閾值的分割方法，根據(jù)像素值設(shè)定閾值進(jìn)行分割B.基于區(qū)域生長的分割方法，從種子點開始逐漸擴(kuò)展區(qū)域C.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法，如U-NetD.隨機(jī)分割圖像，然后根據(jù)后續(xù)分析進(jìn)行調(diào)整3、計算機(jī)視覺在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強(qiáng)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(yùn)動捕捉4、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）5、當(dāng)處理低光照條件下拍攝的圖像時，為了增強(qiáng)圖像的亮度和對比度，同時減少噪聲，以下哪種圖像處理方法可能更合適？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.簡單地增加圖像的整體亮度值D.不進(jìn)行任何處理，保留低光照效果6、在計算機(jī)視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，假設(shè)要將兩張拍攝角度和時間不同的同一物體的圖像進(jìn)行精確對齊。這兩張圖像可能存在縮放、旋轉(zhuǎn)和平移等差異。以下哪種配準(zhǔn)方法可能更適合處理這種情況？（）A.基于特征點匹配的方法，如SIFT特征B.直接將兩張圖像疊加，不進(jìn)行任何配準(zhǔn)操作C.基于圖像灰度值的配準(zhǔn)方法，計算灰度差異D.隨機(jī)選擇圖像中的點進(jìn)行匹配7、計算機(jī)視覺在文物保護(hù)和修復(fù)中具有潛在應(yīng)用。假設(shè)要對一件受損的古代書畫進(jìn)行數(shù)字化修復(fù)，以下關(guān)于計算機(jī)視覺在文物保護(hù)中的作用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過圖像增強(qiáng)和去噪技術(shù)改善書畫的視覺效果B.利用圖像匹配和拼接技術(shù)還原殘缺的部分C.計算機(jī)視覺技術(shù)能夠完全恢復(fù)文物的原始狀態(tài)，使其與未受損時一模一樣D.為文物修復(fù)專家提供輔助決策和參考依據(jù)8、計算機(jī)視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)要檢測電子電路板上的微小缺陷，以下關(guān)于圖像采集設(shè)備的選擇，哪一項是最為關(guān)鍵的？（）A.選擇高分辨率的數(shù)碼相機(jī)，獲取清晰的圖像B.選用具有大景深的鏡頭，確保整個電路板都清晰成像C.采用高速攝像機(jī)，快速采集大量圖像D.選擇價格低廉的圖像采集設(shè)備，降低成本9、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10、計算機(jī)視覺中的姿態(tài)估計是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關(guān)于姿態(tài)估計的說法，錯誤的是（）A.姿態(tài)估計可以通過單目相機(jī)、雙目相機(jī)或深度相機(jī)來實現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法在姿態(tài)估計任務(wù)中表現(xiàn)出了較高的精度C.姿態(tài)估計在機(jī)器人操作、增強(qiáng)現(xiàn)實等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價值D.姿態(tài)估計的結(jié)果總是非常精確，不受物體形狀和遮擋的影響11、在計算機(jī)視覺的立體視覺中，需要通過兩個或多個相機(jī)獲取的圖像來計算深度信息。假設(shè)要為一個自動駕駛汽車構(gòu)建立體視覺系統(tǒng)，以測量與前方障礙物的距離，同時要考慮實時性和準(zhǔn)確性的要求。以下哪種立體匹配算法在這種應(yīng)用場景中表現(xiàn)最優(yōu)？（）A.基于區(qū)域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度學(xué)習(xí)的匹配D.全局優(yōu)化匹配12、在計算機(jī)視覺領(lǐng)域中，當(dāng)需要對監(jiān)控視頻中的行人進(jìn)行實時檢測和跟蹤，以實現(xiàn)智能安防系統(tǒng)的功能時，以下哪種方法在處理復(fù)雜場景和多目標(biāo)跟蹤方面可能表現(xiàn)更為出色？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法C.基于特征匹配的跟蹤算法D.基于光流法的跟蹤算法13、計算機(jī)視覺中的語義分割旨在為圖像中的每個像素分配一個類別標(biāo)簽。假設(shè)要對醫(yī)學(xué)影像中的腫瘤區(qū)域進(jìn)行語義分割，以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的選擇，哪一項是最為關(guān)鍵的？（）A.準(zhǔn)確率，即正確分類的像素比例B.召回率，即正確分割出腫瘤像素的比例C.F1分?jǐn)?shù)，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.平均交并比（MIoU），衡量分割結(jié)果與真實標(biāo)簽的重合程度14、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.BMP15、在計算機(jī)視覺的醫(yī)學(xué)圖像分析中，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。假設(shè)要通過分析CT圖像檢測腫瘤的位置和大小，以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像計算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.計算機(jī)視覺算法可以完全替代醫(yī)生的診斷，不需要醫(yī)生的進(jìn)一步判斷B.不同患者的個體差異和掃描參數(shù)的變化對腫瘤檢測結(jié)果沒有影響C.結(jié)合醫(yī)生的先驗知識和計算機(jī)視覺技術(shù)能夠提高腫瘤檢測的準(zhǔn)確性和可靠性D.醫(yī)學(xué)圖像中的噪聲和偽影對計算機(jī)視覺算法的性能沒有影響16、在計算機(jī)視覺的視頻理解任務(wù)中，例如理解一段體育比賽視頻中的精彩瞬間和戰(zhàn)術(shù)，需要對視頻中的時空信息進(jìn)行有效建模。以下哪種方法在時空建模方面可能具有優(yōu)勢？（）A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)C.注意力機(jī)制D.以上都是17、在計算機(jī)視覺的圖像增強(qiáng)任務(wù)中，假設(shè)要提高一張低光照圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述，正確的是：（）A.直方圖均衡化能夠均勻分布圖像的灰度級，但可能會導(dǎo)致細(xì)節(jié)丟失B.基于濾波的方法可以有效地去除噪聲，但同時也會模糊圖像的邊緣C.伽馬校正只適用于校正過亮的圖像，對于低光照圖像效果不佳D.所有的圖像增強(qiáng)方法都能夠在不引入任何失真的情況下提高圖像質(zhì)量18、在計算機(jī)視覺的目標(biāo)識別任務(wù)中，假設(shè)要識別不同種類的水果。以下關(guān)于應(yīng)對類內(nèi)差異和類間相似性的策略，哪一項是不正確的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具區(qū)分性的特征，減少類內(nèi)差異和類間相似性的影響C.降低模型的復(fù)雜度，避免過度擬合類內(nèi)差異和類間相似性D.忽略類內(nèi)差異和類間相似性，依靠模型的自動適應(yīng)能力19、在進(jìn)行圖像增強(qiáng)時，我們常常需要在保持圖像細(xì)節(jié)的同時改善圖像質(zhì)量。假設(shè)一張低光照條件下拍攝的圖像存在大量噪聲，以下哪種圖像增強(qiáng)方法可能不太適合處理這種情況？（）A.直方圖均衡化B.基于小波變換的去噪方法C.中值濾波D.高斯濾波20、在計算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像檢索方法的描述，正確的是：（）A.基于文本標(biāo)注的圖像檢索方法依賴于人工標(biāo)注的準(zhǔn)確性和完整性，檢索效果不穩(wěn)定B.基于內(nèi)容的圖像檢索通過提取圖像的特征進(jìn)行相似性比較，但特征的選擇對檢索結(jié)果影響不大C.哈希方法能夠?qū)⒏呔S的圖像特征映射為低維的哈希碼，大大提高檢索效率，但會損失一定的準(zhǔn)確性D.所有的圖像檢索方法都能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中實現(xiàn)實時、準(zhǔn)確的檢索二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）描述計算機(jī)視覺在旱災(zāi)監(jiān)測中的應(yīng)用。2、（本題5分）說明計算機(jī)視覺在物流領(lǐng)域的應(yīng)用。3、（本題5分）說明計算機(jī)視覺在心理咨詢服務(wù)中的應(yīng)用。4、（本題5分）計算機(jī)視覺中如何實現(xiàn)水果品質(zhì)分級？5、（本題5分）說明計算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解析某電影節(jié)的海報設(shè)計，探討其如何傳達(dá)電影節(jié)的主題、氛圍和特色，吸引電影愛好者和專業(yè)人士的關(guān)注。2、（本題5分）以一個時尚品牌的線上廣告設(shè)計為例，分析其如何運(yùn)用視覺元素展示時尚潮流、品牌個性和產(chǎn)品特色，吸引消費(fèi)者的關(guān)注和購買。3、（本題5分）分析某電子產(chǎn)品品牌的新品發(fā)布會舞臺設(shè)計，研究如何通過科技感的視覺效果和精彩的演示展示新產(chǎn)品的創(chuàng)新功能。4、（本題5分）以可口可樂的限量版包裝設(shè)計為例，分析其