北京聯(lián)合大學《文字與版式(Ⅱ)》2023-2024學年第一學期期末試卷_第1頁
北京聯(lián)合大學《文字與版式(Ⅱ)》2023-2024學年第一學期期末試卷_第2頁
北京聯(lián)合大學《文字與版式(Ⅱ)》2023-2024學年第一學期期末試卷_第3頁
北京聯(lián)合大學《文字與版式(Ⅱ)》2023-2024學年第一學期期末試卷_第4頁
全文預覽已結束

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁北京聯(lián)合大學《文字與版式(Ⅱ)》

2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三總分得分批閱人一、單選題(本大題共20個小題,每小題2分,共40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、計算機視覺中,以下哪種技術常用于人臉識別?()A.特征提取B.模板匹配C.深度學習D.以上都是2、計算機視覺中,用于視頻分析的關鍵技術包括()A.目標跟蹤B.行為識別C.場景理解D.以上都是3、在醫(yī)學圖像分析中,計算機視覺可以用于()A.腫瘤檢測B.病灶分割C.器官識別D.以上都是4、計算機視覺里,以下哪個不是視頻中的目標跟蹤方法?()A.基于核相關濾波的方法B.基于深度學習的方法C.基于粒子濾波的方法D.基于聚類的方法5、計算機視覺中,以下哪個不是深度學習框架?()A.TensorFlowB.PyTorchC.OpenCVD.Caffe6、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7、計算機視覺中,用于圖像的特征匹配的相似性度量方法包括()A.歐氏距離B.余弦距離C.漢明距離D.以上都是8、計算機視覺中,用于圖像超分辨率的深度學習模型通常包括()A.自編碼器B.生成對抗網(wǎng)絡C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡D.以上都是9、計算機視覺中,以下哪種技術常用于圖像配準?()A.特征點匹配B.灰度匹配C.相位相關D.以上都是10、計算機視覺中,用于圖像去噪的常見方法不包括()A.中值濾波B.均值濾波C.高斯濾波D.邊緣檢測11、計算機視覺中的場景理解包括()A.物體識別B.空間布局估計C.語義標注D.以上都是12、計算機視覺里,以下哪個不是圖像的銳化方法?()A.拉普拉斯算子B.索貝爾算子C.羅伯特算子D.中值濾波13、計算機視覺中,圖像金字塔常用于()A.圖像壓縮B.多尺度分析C.圖像加密D.圖像濾波14、計算機視覺里,以下哪個不是圖像的形態(tài)學處理操作?()A.頂帽變換B.底帽變換C.傅里葉變換D.擊中擊不中變換15、以下哪個是計算機視覺中的圖像分類數(shù)據(jù)集?()A.PascalVOCB.COCOC.ImageNetD.以上都是16、以下哪種方法常用于計算機視覺中的圖像配準精度評估?()A.均方根誤差B.峰值信噪比C.結構相似性指數(shù)D.以上都是17、以下哪種方法可以用于計算機視覺中的無監(jiān)督學習?()A.自編碼器B.聚類C.生成對抗網(wǎng)絡D.以上都是18、以下哪種方法常用于計算機視覺中的圖像分類任務的模型壓縮?()A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上都是19、以下哪種方法常用于計算機視覺中的圖像去模糊?()A.盲去卷積B.非盲去卷積C.深度學習去模糊D.以上都是20、計算機視覺中,以下哪種深度學習架構常用于圖像分類?()A.VGGB.InceptionC.MobileNetD.以上都是二、簡答題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)解釋計算機視覺在刑偵中的應用。2、(本題10分)簡述圖像的霍夫變換的應用場景。3、(本題10分)說明計算機視覺在體育分析中的應用。4、(本題10分)解釋計算機視覺中圖像超分辨率重建的方法。三、應用題(本大題共2個小題

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論