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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頁安徽中醫(yī)藥高等專科學校
《視覺傳達設計》2023-2024學年第一學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、在計算機視覺的目標識別任務中,假設目標物體被部分遮擋,以下哪種模型架構可能更有助于恢復被遮擋部分的信息?()A.多層感知機(MLP)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)D.注意力機制(AttentionMechanism)2、對于圖像的邊緣檢測任務,假設要準確檢測出圖像中物體的邊緣,同時抑制噪聲的影響。以下哪種邊緣檢測算子可能表現(xiàn)更好?()A.Sobel算子B.Roberts算子C.Prewitt算子D.隨機生成邊緣檢測結果3、計算機視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人體動作。假設要對一段監(jiān)控視頻中的人員動作進行分類,以下關于動作識別方法的描述,正確的是:()A.基于手工特征和傳統(tǒng)分類器的方法能夠處理復雜的動作變化,準確率高B.深度學習中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)在動作識別中無法捕捉動作的時空特征C.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠同時處理空間和時間維度的信息,適用于動作識別任務D.動作識別系統(tǒng)對視頻的拍攝角度和背景變化不敏感,具有很強的通用性4、計算機視覺在醫(yī)學圖像分析中有著重要作用。假設要通過眼底圖像檢測糖尿病性視網(wǎng)膜病變,以下關于模型訓練中數(shù)據(jù)標注的難度,哪一項是最為顯著的?()A.病變區(qū)域的邊界模糊,難以精確標注B.眼底圖像的質(zhì)量參差不齊,影響標注準確性C.標注人員的醫(yī)學知識不足,導致標注錯誤D.數(shù)據(jù)量過大,標注工作耗時費力5、在計算機視覺中,圖像生成是創(chuàng)建新的圖像內(nèi)容。以下關于圖像生成的說法,錯誤的是()A.可以通過生成對抗網(wǎng)絡(GAN)、變分自編碼器(VAE)等模型進行圖像生成B.圖像生成可以用于藝術創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強和虛擬場景構建等任務C.生成的圖像質(zhì)量和真實性在不斷提高,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6、計算機視覺在無人駕駛中的應用至關重要。假設要通過車載攝像頭識別道路上的交通標志和標線,以下關于應對復雜環(huán)境變化的策略,哪一項是不正確的?()A.利用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合,如結合攝像頭和激光雷達的信息B.定期更新模型,適應新出現(xiàn)的交通標志和標線C.只依靠單一攝像頭的圖像信息,不考慮其他傳感器D.對不同天氣和光照條件下的數(shù)據(jù)進行增強訓練7、在計算機視覺的研究中,數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和規(guī)模對模型的訓練和性能評估至關重要。以下關于數(shù)據(jù)集的描述,不準確的是()A.大規(guī)模、多樣化和標注準確的數(shù)據(jù)集有助于訓練出泛化能力強的模型B.一些公開的數(shù)據(jù)集如ImageNet、COCO等為計算機視覺研究提供了重要的基準C.數(shù)據(jù)集的構建需要耗費大量的時間和人力,但可以通過數(shù)據(jù)增強技術來減少對原始數(shù)據(jù)的需求D.數(shù)據(jù)集一旦構建完成,就不需要再進行更新和擴展,能夠一直滿足研究的需求8、計算機視覺中的顯著性檢測旨在找出圖像中引人注目的區(qū)域。假設要在一張復雜的自然風景圖像中檢測顯著性區(qū)域,以下關于顯著性檢測方法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于對比度的方法通過計算圖像區(qū)域與周圍區(qū)域的差異來確定顯著性B.基于頻域分析的方法可以從圖像的頻譜中提取顯著性信息C.深度學習方法能夠?qū)W習圖像的全局和局部特征,實現(xiàn)更準確的顯著性檢測D.顯著性檢測的結果總是與人類的視覺注意力機制完全一致,沒有偏差9、在一個基于計算機視覺的無人駕駛系統(tǒng)中,需要對道路場景進行理解和預測,例如判斷前方是否有行人橫穿馬路。為了實現(xiàn)準確的場景理解和預測,以下哪種技術可能是關鍵?()A.語義分割B.實例分割C.場景圖生成D.以上都是10、在計算機視覺的實際應用中,光照變化會對圖像的處理和分析產(chǎn)生影響。以下關于光照變化的描述,不正確的是()A.光照變化可能導致圖像的亮度、對比度和顏色發(fā)生改變,增加了圖像處理的難度B.一些預處理技術,如直方圖均衡化,可以在一定程度上減輕光照變化的影響C.深度學習模型能夠自動適應各種光照變化,無需進行額外的處理D.光照變化對于目標檢測和跟蹤等任務的準確性可能會產(chǎn)生較大的影響11、假設要開發(fā)一個能夠?qū)ξ奈镞M行數(shù)字化保護和修復的計算機視覺系統(tǒng),需要對文物的破損部分進行準確識別和重建。以下哪種技術在文物修復方面可能具有應用潛力?()A.圖像修復算法B.三維重建技術C.虛擬增強現(xiàn)實技術D.以上都是12、在計算機視覺的圖像檢索任務中,假設要從一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像。這些圖像可能在內(nèi)容、風格和主題上存在差異。為了提高檢索的效率和準確性,以下哪種方法通常被采用?()A.基于全局特征的圖像表示和相似性度量B.只對圖像的標簽進行文本匹配,忽略圖像內(nèi)容C.隨機選擇數(shù)據(jù)庫中的圖像作為檢索結果D.不進行任何預處理,直接在原始圖像上進行檢索13、在計算機視覺的圖像配準任務中,假設要將兩張拍攝角度和時間不同的同一物體的圖像進行精確對齊。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,不進行任何配準操作C.基于圖像灰度值的配準方法,計算灰度差異D.隨機選擇圖像中的點進行匹配14、圖像分類是計算機視覺的常見應用之一??紤]一個需要對大量自然風景圖片進行分類的任務,這些圖片包含了不同的季節(jié)、地理位置和天氣條件。為了提高分類準確率,以下哪種預處理操作可能最為有效?()A.對圖像進行裁剪和縮放,使其具有統(tǒng)一的尺寸B.對圖像進行直方圖均衡化,增強對比度C.將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像,減少顏色信息的干擾D.對圖像進行隨機旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn),增加數(shù)據(jù)多樣性15、計算機視覺在智能交通系統(tǒng)中的應用可以優(yōu)化交通流量和提高安全性。假設要通過計算機視覺監(jiān)測道路上的車輛擁堵情況。以下關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)自適應的交通信號配時二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)解釋計算機視覺在虛擬現(xiàn)實中的角色。2、(本題5分)解釋計算機視覺中的目標遮擋處理方法。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)基于計算機視覺的智能圖書館書架管理系統(tǒng),實現(xiàn)圖書的自動整理和查找。2、(本題5分)對演唱會的視頻進行觀眾情緒分析和熱度評估。3、(本題5分)開發(fā)一個能夠識別不同種類反芻動物的計算機視覺系統(tǒng)。4、(本題5分)使用目標跟蹤算法,跟蹤運動場上運動員的軌跡。5、(本題5分)通過圖像分類算法,對不同品牌和型號的汽車圖像進行分類。四、分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)以某城市的環(huán)保宣傳海報為例,分析其如何運用視覺元素傳達環(huán)保理念,激發(fā)市民的環(huán)保
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