天津鐵道職業(yè)技術(shù)學院《印前與書籍裝幀設(shè)計》2023-2024學年第一學期期末試卷_第1頁
天津鐵道職業(yè)技術(shù)學院《印前與書籍裝幀設(shè)計》2023-2024學年第一學期期末試卷_第2頁
天津鐵道職業(yè)技術(shù)學院《印前與書籍裝幀設(shè)計》2023-2024學年第一學期期末試卷_第3頁
天津鐵道職業(yè)技術(shù)學院《印前與書籍裝幀設(shè)計》2023-2024學年第一學期期末試卷_第4頁
天津鐵道職業(yè)技術(shù)學院《印前與書籍裝幀設(shè)計》2023-2024學年第一學期期末試卷_第5頁
全文預覽已結(jié)束

下載本文檔

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

文檔簡介

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁天津鐵道職業(yè)技術(shù)學院《印前與書籍裝幀設(shè)計》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題(本大題共15個小題,每小題1分,共15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、在計算機視覺中,特征提取是非常關(guān)鍵的一步。假設(shè)我們要對一組風景圖像進行特征提取,以便后續(xù)的圖像檢索和分類任務(wù)。以下哪種特征提取方法能夠捕捉到圖像的全局和局部特征,并且對圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放等變換具有較好的不變性?()A.尺度不變特征變換(SIFT)B.方向梯度直方圖(HOG)C.局部二值模式(LBP)D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動學習的特征2、在計算機視覺的目標識別任務(wù)中,除了識別目標的類別,還需要確定目標的位置和大小。假設(shè)我們要在一幅復雜的圖像中識別多個不同大小的物體,以下哪種目標識別算法能夠適應不同尺度的目標?()A.基于滑動窗口的目標識別算法B.基于特征金字塔的目標識別算法C.基于注意力機制的目標識別算法D.基于模板匹配的目標識別算法3、計算機視覺中的圖像修復是填補圖像中的缺失或損壞部分。假設(shè)我們有一張老照片,其中部分區(qū)域被損壞,需要進行修復。以下哪種圖像修復方法能夠生成自然、合理的內(nèi)容,與周圍區(qū)域融合良好?()A.基于紋理合成的修復方法B.基于插值和填充的修復方法C.基于深度學習的圖像修復網(wǎng)絡(luò),如ContextEncoderD.基于圖像分解和重構(gòu)的修復方法4、計算機視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有重要應用。假設(shè)要通過攝像頭監(jiān)控一個公共場所,以下關(guān)于計算機視覺在安防監(jiān)控中的應用描述,哪一項是不正確的?()A.可以實時檢測異常行為,如人群聚集、奔跑等B.能夠?qū)θ藛T進行身份識別和認證C.計算機視覺系統(tǒng)可以獨立完成所有的安防監(jiān)控任務(wù),不需要人工干預D.與其他安防設(shè)備和系統(tǒng)集成,提高整體的安全性和防范能力5、對于圖像的超分辨率重建任務(wù),假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復為高分辨率圖像,同時保留圖像的細節(jié)和清晰度。這張低分辨率圖像可能存在模糊和失真。以下哪種方法在處理這種情況時可能表現(xiàn)更好?()A.基于插值的方法,如雙線性插值和雙三次插值B.基于深度學習的超分辨率重建模型,如SRCNNC.對低分辨率圖像進行簡單的銳化處理D.不進行任何處理,直接使用低分辨率圖像6、計算機視覺中的動作識別是對視頻中人物或物體的動作進行分類和識別。以下關(guān)于動作識別的描述,不準確的是()A.動作識別需要分析視頻中的時空特征來理解動作的模式和類別B.雙流卷積網(wǎng)絡(luò)在動作識別任務(wù)中被廣泛應用,分別處理空間和時間信息C.動作識別在體育分析、視頻監(jiān)控和智能安防等領(lǐng)域具有重要的應用價值D.動作識別技術(shù)已經(jīng)非常成熟,能夠準確識別各種復雜和細微的動作7、當進行圖像的光流估計時,假設(shè)要計算圖像中像素的運動速度和方向。以下哪種光流估計算法在復雜場景下可能更準確?()A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.隨機估計光流D.不進行光流估計,忽略像素的運動信息8、計算機視覺在無人駕駛飛行器(UAV)中的應用可以實現(xiàn)自主導航和環(huán)境感知。假設(shè)一個UAV需要在復雜的環(huán)境中飛行并避開障礙物。以下關(guān)于計算機視覺在UAV中的描述,哪一項是錯誤的?()A.可以通過視覺傳感器獲取周圍環(huán)境的信息,包括地形、建筑物和其他障礙物B.能夠?qū)崟r分析圖像,計算與障礙物的距離和相對速度,為飛行決策提供依據(jù)C.計算機視覺在UAV中的應用完全不需要與其他傳感器(如慣性測量單元)的數(shù)據(jù)融合D.可以利用深度學習算法進行端到端的飛行控制,實現(xiàn)自主飛行9、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)要分析一段視頻中物體的運動速度和方向。以下關(guān)于光流計算的描述,哪一項是不準確的?()A.可以通過比較連續(xù)幀之間的像素差異來計算光流B.光流計算能夠為視頻中的目標跟蹤和行為分析提供重要信息C.無論視頻的幀率和分辨率如何,光流計算都能準確地估計像素運動D.深度學習方法也被應用于光流計算,提高了計算的準確性和效率10、在計算機視覺的實際應用中,模型的實時性是一個重要的考慮因素。以下關(guān)于實時性的描述,不正確的是()A.對于一些需要實時響應的應用,如自動駕駛和工業(yè)檢測,模型的處理速度至關(guān)重要B.模型的復雜度、計算資源和算法效率都會影響實時性C.可以通過模型壓縮、硬件加速和優(yōu)化算法等方法來提高模型的實時性D.實時性只與模型本身有關(guān),與硬件設(shè)備和系統(tǒng)架構(gòu)無關(guān)11、在計算機視覺的表情識別任務(wù)中,判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開發(fā)一個用于在線教育的表情識別系統(tǒng),以下關(guān)于表情識別方法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過分析面部肌肉的運動和特征點的變化來識別表情B.深度學習模型能夠?qū)W習不同表情的模式和特征,實現(xiàn)準確的表情分類C.表情識別系統(tǒng)需要考慮光照、頭部姿態(tài)和遮擋等因素的影響D.表情識別可以準確地識別出所有細微和復雜的表情,不受個體差異和文化背景的影響12、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或?qū)ο蟆<僭O(shè)要對醫(yī)學影像中的腫瘤區(qū)域進行精確分割,以下關(guān)于圖像分割方法的描述,正確的是:()A.手動分割是最準確的方法,不需要借助計算機算法B.基于閾值的圖像分割方法能夠適用于所有類型的醫(yī)學影像分割問題C.深度學習中的全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)及其變體在醫(yī)學圖像分割中具有很大的潛力D.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的分割算法,與圖像的預處理無關(guān)13、計算機視覺中的行人重識別是指在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人。假設(shè)要在一個大型商場的監(jiān)控系統(tǒng)中實現(xiàn)行人重識別,以下關(guān)于行人重識別方法的描述,正確的是:()A.基于顏色和紋理特征的方法對行人的姿態(tài)和光照變化不敏感,識別準確率高B.深度學習中的度量學習方法能夠?qū)W習到行人的判別性特征,但容易受到背景干擾C.行人重識別系統(tǒng)只需要關(guān)注行人的外觀特征,不需要考慮行人的行為特征D.行人重識別在不同場景和攝像頭視角下的性能始終保持穩(wěn)定,不受影響14、計算機視覺中的姿態(tài)估計任務(wù),確定物體在空間中的位置和方向。假設(shè)要估計一個機器人手臂的姿態(tài),以下關(guān)于姿態(tài)估計方法的描述,正確的是:()A.基于幾何模型的姿態(tài)估計方法在復雜環(huán)境中總是能夠準確估計姿態(tài)B.深度學習中的端到端姿態(tài)估計網(wǎng)絡(luò)不需要對物體的結(jié)構(gòu)和運動有先驗了解C.姿態(tài)估計的結(jié)果不受相機參數(shù)和拍攝角度的影響D.結(jié)合多種傳感器數(shù)據(jù)和深度學習的方法可以提高姿態(tài)估計的精度和魯棒性15、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域,每個區(qū)域具有相似的特征。假設(shè)要對醫(yī)學圖像進行器官分割,以下關(guān)于圖像分割方法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于閾值的分割方法簡單直接,但對于復雜圖像效果往往不佳B.基于邊緣檢測的分割方法通過尋找圖像中的邊緣來劃分區(qū)域,但容易受到噪聲影響C.基于深度學習的語義分割方法能夠?qū)崿F(xiàn)像素級別的分類,效果較好,但計算量較大D.圖像分割只適用于灰度圖像,對于彩色圖像無法進行有效的分割二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)簡述圖像的小波變換的特點。2、(本題5分)簡述圖像分割的評價指標。3、(本題5分)解釋計算機視覺中的目標跟蹤方法。4、(本題5分)說明計算機視覺在制鞋工業(yè)中的作用。三、應用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)設(shè)計一個計算機視覺程序,能夠從監(jiān)控視頻中檢測出異常行為。2、(本題5分)通過深度學習模型,對一批手寫數(shù)字圖像進行識別和分類。3、(本題5分)設(shè)計一個基于計算機視覺的聲紋識別系統(tǒng)。4、(本題5分)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,使用計算機視覺檢測農(nóng)作物的病蟲害情況。5、(本題5分)利用目標檢測算法,在圖像中檢測出特定的動物。四、分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)一家環(huán)保組織設(shè)計了一系列公益海報,旨在呼吁人們關(guān)注氣候變化。海報運用了震撼的攝影圖片和簡潔有力的文字。請?zhí)接戇@些海報在引起公眾共鳴、傳播環(huán)保理念、推動環(huán)保行動方面的效果,以及設(shè)計手法對信息傳達的增強作用。2、(本題10分)觀察某電影節(jié)的開幕式舞臺設(shè)計,思考如何通過多

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(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)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(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)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(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)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