青島大學(xué)《設(shè)計(jì)應(yīng)用文寫(xiě)作》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)青島大學(xué)

《設(shè)計(jì)應(yīng)用文寫(xiě)作》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2分，共30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、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在交通場(chǎng)景中檢測(cè)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(biāo)檢測(cè)算法可能更適合應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜情況？（）A.基于傳統(tǒng)特征的檢測(cè)算法，如HOG特征結(jié)合SVM分類器B.基于深度學(xué)習(xí)的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的檢測(cè)算法D.基于顏色特征的檢測(cè)算法2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）中有重要作用。假設(shè)要在VR環(huán)境中實(shí)現(xiàn)真實(shí)感的物體交互，以下哪種技術(shù)可能對(duì)準(zhǔn)確感知物體的位置和姿態(tài)至關(guān)重要？（）A.立體視覺(jué)B.光場(chǎng)成像C.結(jié)構(gòu)光D.運(yùn)動(dòng)捕捉3、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4、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?qū)χ讣y進(jìn)行識(shí)別和認(rèn)證的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，以下哪種特征提取和匹配方法可能在指紋識(shí)別中具有較高的準(zhǔn)確性？（）A.細(xì)節(jié)點(diǎn)提取B.方向場(chǎng)提取C.紋理特征提取D.以上都是5、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中，除了識(shí)別目標(biāo)的類別，還需要確定目標(biāo)的位置和大小。假設(shè)我們要在一幅復(fù)雜的圖像中識(shí)別多個(gè)不同大小的物體，以下哪種目標(biāo)識(shí)別算法能夠適應(yīng)不同尺度的目標(biāo)？（）A.基于滑動(dòng)窗口的目標(biāo)識(shí)別算法B.基于特征金字塔的目標(biāo)識(shí)別算法C.基于注意力機(jī)制的目標(biāo)識(shí)別算法D.基于模板匹配的目標(biāo)識(shí)別算法6、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)重要的任務(wù)。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在城市交通場(chǎng)景中檢測(cè)車輛和行人的系統(tǒng)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的選擇，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)考慮的因素？（）A.算法的檢測(cè)速度，以滿足實(shí)時(shí)性要求B.算法在小目標(biāo)檢測(cè)上的性能，因?yàn)檐囕v和行人在圖像中可能較小C.算法的模型復(fù)雜度，越復(fù)雜的模型效果越好D.算法是否開(kāi)源，開(kāi)源的算法更易于使用7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，例如作物監(jiān)測(cè)和病蟲(chóng)害檢測(cè)，需要對(duì)大量的田間圖像進(jìn)行分析。假設(shè)我們要檢測(cè)農(nóng)作物葉片上的病蟲(chóng)害癥狀，以下哪種技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準(zhǔn)確的檢測(cè)，并且適應(yīng)不同的生長(zhǎng)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(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)和分類算法，針對(duì)病蟲(chóng)害特征訓(xùn)練C.基于光譜分析和顏色特征的方法D.基于機(jī)器視覺(jué)和模式識(shí)別的方法8、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用廣泛。假設(shè)要在一個(gè)門禁系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識(shí)別，以下關(guān)于人臉識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的人臉識(shí)別方法對(duì)姿態(tài)和光照變化具有很強(qiáng)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(kù)，并且識(shí)別速度快C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識(shí)別中能夠?qū)W習(xí)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(shí)別系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成，就不需要更新和優(yōu)化，能夠一直保持高準(zhǔn)確率9、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.可以通過(guò)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、變分自編碼器（VAE）等模型進(jìn)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(qiáng)和虛擬場(chǎng)景構(gòu)建等任務(wù)C.生成的圖像質(zhì)量和真實(shí)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(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像生成任務(wù)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(xiàng)是需要特別關(guān)注的？（）A.選擇傳統(tǒng)的多層感知機(jī)（MLP）架構(gòu)B.采用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）架構(gòu)，通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練生成高質(zhì)量圖像C.運(yùn)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(jì)算機(jī)視覺(jué)中，圖像分割旨在將圖像劃分為不同的區(qū)域，每個(gè)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(jìn)行B.深度學(xué)習(xí)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(xué)影像分析、自動(dòng)駕駛場(chǎng)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(zhǔn)確地將圖像中的所有物體都分割出來(lái)12、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的工業(yè)檢測(cè)任務(wù)需要檢測(cè)產(chǎn)品的缺陷和瑕疵。假設(shè)要在生產(chǎn)線上對(duì)一批電子產(chǎn)品的外觀進(jìn)行檢測(cè)，要求快速準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)微小的缺陷。以下哪種工業(yè)檢測(cè)方法在處理這種高精度要求的任務(wù)時(shí)最為適用？（）A.機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)B.人工目檢C.抽樣檢測(cè)D.基于統(tǒng)計(jì)的檢測(cè)13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的人物姿態(tài)估計(jì)任務(wù)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(kāi)發(fā)一個(gè)用于健身應(yīng)用的姿態(tài)估計(jì)系統(tǒng)，以下關(guān)于模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取，哪一項(xiàng)是比較困難的？（）A.從公開(kāi)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(dòng)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(jì)算機(jī)視覺(jué)中，以下哪種方法常用于圖像的語(yǔ)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(jī)制D.以上都是15、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)，確定物體在空間中的位置和方向。假設(shè)要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài)，以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何模型的姿態(tài)估計(jì)方法在復(fù)雜環(huán)境中總是能夠準(zhǔn)確估計(jì)姿態(tài)B.深度學(xué)習(xí)中的端到端姿態(tài)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)不需要對(duì)物體的結(jié)構(gòu)和運(yùn)動(dòng)有先驗(yàn)了解C.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果不受相機(jī)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(xué)習(xí)的方法可以提高姿態(tài)估計(jì)的精度和魯棒性二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）描述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在虛擬現(xiàn)實(shí)中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在體育賽事中的運(yùn)動(dòng)員表現(xiàn)分析。3、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的行人檢測(cè)任務(wù)。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用圖像識(shí)別算法，對(duì)不同類型的交通工具圖像進(jìn)行分類和識(shí)別。2、（本題5分）對(duì)音樂(lè)演奏會(huì)的視頻進(jìn)行樂(lè)器音色分析和演奏技巧評(píng)估。3、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)系統(tǒng)，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)商場(chǎng)內(nèi)的火災(zāi)隱患。4、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)系統(tǒng)，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)超市顧客是否有未結(jié)賬商品。5、（本題5分）通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)，對(duì)不同動(dòng)物的圖像進(jìn)行分類和識(shí)別。四、分析題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）觀察某慈善活動(dòng)的現(xiàn)場(chǎng)布置設(shè)計(jì)，分析其如何營(yíng)造溫馨感人的氛圍，引導(dǎo)公眾參與捐贈(zèng)和志愿服務(wù)。2、（本題10分）研究一款具有創(chuàng)新