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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頁泉州華光職業(yè)學(xué)院《P與標(biāo)志設(shè)計》
2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共25個小題,每小題1分,共25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、計算機視覺在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用中,例如對農(nóng)作物的生長監(jiān)測。假設(shè)要通過圖像分析評估農(nóng)作物的健康狀況,以下哪種特征可能對判斷病蟲害的存在較為敏感?()A.農(nóng)作物的顏色和紋理B.農(nóng)作物的高度和形狀C.農(nóng)田的土壤濕度D.農(nóng)田的地理位置2、對于圖像分類任務(wù),假設(shè)需要對大量的自然風(fēng)景圖像進行分類,包括山脈、森林、海灘和沙漠等場景。這些圖像在光照、拍攝角度和季節(jié)等方面存在較大差異。為了提高圖像分類的準(zhǔn)確性和泛化能力,以下哪種策略是至關(guān)重要的?()A.增加數(shù)據(jù)增強操作,如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和顏色變換B.只使用少量具有代表性的圖像進行訓(xùn)練C.選擇簡單的分類模型,避免過擬合D.不進行任何預(yù)處理,直接使用原始圖像訓(xùn)練模型3、計算機視覺在虛擬現(xiàn)實(VR)和增強現(xiàn)實(AR)中有著重要的應(yīng)用。假設(shè)要在VR游戲中實現(xiàn)真實的場景交互。以下關(guān)于計算機視覺在VR/AR中的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過對用戶的動作和姿態(tài)進行識別,實現(xiàn)自然的交互操作B.能夠?qū)⑻摂M物體與真實場景進行準(zhǔn)確的融合和匹配C.計算機視覺技術(shù)可以提高VR/AR體驗的沉浸感和真實感D.VR/AR中的計算機視覺應(yīng)用不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和限制4、圖像分類是計算機視覺的基本任務(wù)之一。假設(shè)要對大量的動物圖像進行分類,將其分為貓、狗、兔子等類別。在進行圖像分類時,以下關(guān)于特征提取的描述,正確的是:()A.手工設(shè)計的特征,如顏色直方圖、紋理特征等,總是比自動學(xué)習(xí)的特征更有效B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學(xué)習(xí)到具有判別性的圖像特征,無需人工干預(yù)C.特征提取的好壞對圖像分類的結(jié)果影響不大,主要取決于分類器的性能D.為了提高分類準(zhǔn)確率,應(yīng)該盡可能多地提取圖像的各種特征,而不考慮特征的冗余性5、計算機視覺中的場景理解需要從圖像中推斷出物體之間的關(guān)系和場景的語義信息。假設(shè)要理解一張室內(nèi)辦公室場景的圖像,包括家具的布局、人員的活動等。以下哪種方法在進行場景理解時最為有效?()A.基于對象檢測和分類的方法B.基于圖模型的場景表示C.基于深度學(xué)習(xí)的場景解析D.基于規(guī)則推理的方法6、計算機視覺在智能零售中的應(yīng)用可以改善購物體驗和提高運營效率。假設(shè)一個超市需要通過計算機視覺實現(xiàn)自動結(jié)賬和庫存管理。以下關(guān)于計算機視覺在智能零售中的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過商品識別技術(shù)自動識別顧客購買的商品,實現(xiàn)快速結(jié)賬B.能夠?qū)崟r監(jiān)測貨架上商品的庫存水平,及時提醒補貨C.計算機視覺系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識別所有商品的包裝和標(biāo)簽,不受商品擺放方式和遮擋的影響D.可以分析顧客在店內(nèi)的行為和偏好,為營銷策略提供數(shù)據(jù)支持7、在計算機視覺的三維重建任務(wù)中,假設(shè)要從一組不同角度拍攝的二維圖像中重建出物體的三維模型。這些圖像可能存在噪聲和拍攝誤差。為了獲得準(zhǔn)確的三維重建結(jié)果,以下哪種技術(shù)是重要的?()A.基于立體視覺的方法,通過匹配不同圖像中的對應(yīng)點B.直接使用二維圖像的平均信息來估計三維形狀C.忽略圖像中的噪聲和誤差,進行簡單的重建D.隨機生成三維模型,然后與二維圖像進行匹配8、當(dāng)利用計算機視覺進行圖像語義分割任務(wù),例如將圖像中的不同物體分割出來,以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在分割精度和效率方面表現(xiàn)較好?()A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是9、視頻分析是計算機視覺的一個重要領(lǐng)域。假設(shè)我們要分析一段監(jiān)控視頻,以檢測異常行為,如打架、盜竊等。對于這種實時性要求較高的視頻分析任務(wù),以下哪種方法更適合用于快速處理和檢測?()A.對每一幀圖像單獨進行分析B.基于光流的方法跟蹤對象運動C.利用深度學(xué)習(xí)模型直接對視頻進行分析D.采用傳統(tǒng)的圖像處理方法,如背景減除10、在計算機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11、在計算機視覺的車牌識別任務(wù)中,假設(shè)要從不同角度和光照條件下拍攝的車輛圖像中準(zhǔn)確識別出車牌號碼。以下哪種技術(shù)可能有助于提高識別準(zhǔn)確率?()A.字符分割和單獨識別B.利用深度學(xué)習(xí)模型進行端到端的識別C.只關(guān)注車牌的顏色特征D.隨機猜測車牌號碼12、在圖像分類任務(wù)中,深度學(xué)習(xí)模型取得了顯著的成果。假設(shè)要對一組包含不同動物的圖像進行分類,以下關(guān)于圖像分類模型的描述,正確的是:()A.模型的層數(shù)越多,分類準(zhǔn)確率一定越高B.數(shù)據(jù)增強技術(shù),如旋轉(zhuǎn)、裁剪等,對模型的性能提升沒有幫助C.結(jié)合多種特征提取方法和分類器,可以提高圖像分類的準(zhǔn)確性和魯棒性D.圖像分類模型不需要考慮圖像的空間信息,只關(guān)注像素值的統(tǒng)計特征13、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設(shè)要在一個動態(tài)場景中準(zhǔn)確計算光流,以下哪種情況可能導(dǎo)致較大的誤差?()A.物體的快速運動B.光照的劇烈變化C.圖像的低分辨率D.以上都有可能14、計算機視覺中的視頻分析需要對連續(xù)的圖像幀進行處理和理解。假設(shè)要分析一段監(jiān)控視頻中的人群行為,包括行走方向、聚集和分散等。以下哪種視頻分析技術(shù)在處理這種復(fù)雜的群體行為時最為有效?()A.幀間差分法B.背景減除法C.光流法結(jié)合軌跡分析D.深度學(xué)習(xí)的行為識別模型15、計算機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.特征點提取和匹配B.圖像融合和過渡處理C.相機參數(shù)估計和校正D.圖像的裁剪和縮放16、在計算機視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中,假設(shè)要填補圖像中缺失或損壞的部分。以下哪種方法可能更有效地恢復(fù)圖像的完整性和真實性?()A.基于擴散的修復(fù)方法B.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)模型,如ContextEncoderC.用固定的圖案或顏色填充缺失部分D.不進行修復(fù),保留圖像的缺失部分17、計算機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18、在計算機視覺的圖像檢索任務(wù)中,需要根據(jù)用戶提供的查詢圖像找到相似的圖像。假設(shè)我們有一個大型的圖像數(shù)據(jù)庫,以下哪種圖像表示方法能夠提高圖像檢索的效率和準(zhǔn)確性?()A.基于全局特征的圖像表示B.基于局部特征的圖像表示C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像嵌入表示D.基于顏色直方圖的圖像表示19、在計算機視覺的醫(yī)學(xué)圖像分析任務(wù)中,假設(shè)要檢測醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤區(qū)域。以下哪種方法可能更適合處理醫(yī)學(xué)圖像的特殊性?()A.結(jié)合先驗醫(yī)學(xué)知識和圖像特征B.使用通用的圖像檢測算法,不考慮醫(yī)學(xué)背景C.只對圖像的部分區(qū)域進行分析,忽略其他部分D.隨機標(biāo)記圖像中的區(qū)域為腫瘤區(qū)域20、計算機視覺在自動駕駛領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)車輛需要根據(jù)攝像頭采集的圖像來識別道路上的交通標(biāo)志,并且要在不同天氣和光照條件下都能準(zhǔn)確識別。以下哪種方法可能有助于提高交通標(biāo)志識別的魯棒性?()A.使用多個不同類型的攝像頭獲取圖像B.僅依賴顏色特征進行識別C.采用簡單的線性分類器進行標(biāo)志分類D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的交通標(biāo)志種類21、計算機視覺在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用可以優(yōu)化交通流量和提高安全性。假設(shè)要通過計算機視覺監(jiān)測道路上的車輛擁堵情況。以下關(guān)于計算機視覺在智能交通中的描述,哪一項是錯誤的?()A.可以通過車輛檢測和計數(shù)來評估道路的擁堵程度B.能夠識別車輛的類型和行駛方向,為交通管理提供數(shù)據(jù)支持C.計算機視覺在智能交通中的應(yīng)用完全不受惡劣天氣和光照條件的影響D.可以與交通信號控制系統(tǒng)聯(lián)動,實現(xiàn)自適應(yīng)的交通信號配時22、計算機視覺中的圖像增強旨在改善圖像的質(zhì)量和視覺效果。假設(shè)一張低對比度、有噪聲的醫(yī)學(xué)圖像需要進行增強處理,以突出病變區(qū)域并減少噪聲的影響。以下哪種圖像增強技術(shù)最為適合?()A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.銳化濾波23、計算機視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲,同時保留圖像的細(xì)節(jié)和結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們有一張受到嚴(yán)重噪聲污染的醫(yī)學(xué)圖像,以下哪種圖像去噪方法能夠在去除噪聲的同時,最大程度地保留圖像的邊緣和紋理信息?()A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.基于小波變換的去噪方法24、在計算機視覺的三維重建任務(wù)中,需要從多視角的圖像中恢復(fù)物體的三維形狀。假設(shè)我們有一組從不同角度拍攝的建筑物圖像,以下哪種方法常用于從這些圖像中重建建筑物的三維模型?()A.立體匹配方法B.結(jié)構(gòu)光方法C.運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SFM)D.基于投影的方法25、計算機視覺在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用有助于輔助醫(yī)生進行診斷和治療。假設(shè)要分析一張腦部CT圖像,以下關(guān)于醫(yī)學(xué)影像分析中的計算機視覺應(yīng)用的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過分割腦組織、檢測病變區(qū)域等方法,為醫(yī)生提供定量的分析結(jié)果B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)影像中的特征,輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)潛在的疾病C.計算機視覺在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用需要遵循嚴(yán)格的醫(yī)學(xué)倫理和法規(guī)D.計算機視覺系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的診斷,不需要醫(yī)生的進一步審查和判斷二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)解釋計算機視覺中的圖像哈希技術(shù)。2、(本題5分)描述計算機視覺在隧道監(jiān)測中的應(yīng)用。3、(本題5分)計算機視覺中如何進行圖像預(yù)處理?4、(本題5分)解釋計算機視覺中的動作識別任務(wù)。三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)剖析某音樂節(jié)的周邊產(chǎn)品設(shè)計,討論其如何運用視覺元素與音樂節(jié)主題相結(jié)合并吸引粉絲購買。2、(本題5分)分析某旅游景區(qū)的導(dǎo)覽地圖設(shè)計,探討其如何在圖形表達(dá)、色彩區(qū)分、信息布局等方面方便游客游覽,展示景區(qū)特色。3、(本題5分)研究某時尚雜志的排版設(shè)計,觀察其如何處理圖片與文字的關(guān)系、頁面布局、字體選擇,
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