河北女子職業(yè)技術(shù)學(xué)院《展示設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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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頁河北女子職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《展示設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(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、計算機視覺中的圖像風(fēng)格遷移是一項有趣的任務(wù)。假設(shè)要將一幅油畫的風(fēng)格應(yīng)用到一張照片上,以下關(guān)于模型訓(xùn)練的要點,哪一項是不正確的?()A.學(xué)習(xí)油畫和照片的特征表示,找到風(fēng)格和內(nèi)容的分離方式B.只關(guān)注風(fēng)格的遷移,不考慮照片原始內(nèi)容的保留C.采用對抗訓(xùn)練,使生成的圖像在風(fēng)格和內(nèi)容上達(dá)到平衡D.調(diào)整模型參數(shù),控制風(fēng)格遷移的強度和效果2、計算機視覺中的圖像配準(zhǔn)是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行匹配和對齊。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)的敘述,不正確的是()A.圖像配準(zhǔn)需要找到圖像之間的對應(yīng)點或特征,然后進(jìn)行變換和對齊B.圖像配準(zhǔn)在醫(yī)學(xué)圖像分析、遙感圖像處理和三維重建等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用C.圖像配準(zhǔn)的精度和魯棒性受到圖像質(zhì)量、噪聲和幾何變形等因素的影響D.圖像配準(zhǔn)是一個簡單的過程,不需要復(fù)雜的算法和優(yōu)化3、在計算機視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中,假設(shè)要將兩張不同視角拍攝的同一物體的圖像進(jìn)行對齊。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述,正確的是:()A.基于特征點的配準(zhǔn)方法對圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和平移具有不變性,但特征點的提取容易出錯B.基于灰度的配準(zhǔn)方法計算簡單,但對光照變化和噪聲敏感C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在圖像配準(zhǔn)中無法學(xué)習(xí)到有效的特征表示D.圖像配準(zhǔn)的精度只取決于配準(zhǔn)算法的選擇,與圖像的質(zhì)量和特征無關(guān)4、當(dāng)進(jìn)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(fù)雜場景下可能更準(zhǔn)確?()A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.隨機估計光流D.不進(jìn)行光流估計,忽略像素的運動信息5、計算機視覺中的無人駕駛技術(shù)是一個綜合性的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于無人駕駛中的計算機視覺的說法,不正確的是()A.計算機視覺在無人駕駛中用于環(huán)境感知、目標(biāo)檢測、路徑規(guī)劃和障礙物避讓等任務(wù)B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)崟r準(zhǔn)確地識別道路標(biāo)志、車輛和行人等物體C.無人駕駛中的計算機視覺系統(tǒng)已經(jīng)非常成熟,能夠應(yīng)對各種復(fù)雜的交通場景D.惡劣天氣條件和光照變化等因素仍然是無人駕駛中計算機視覺面臨的挑戰(zhàn)6、圖像分割是將圖像細(xì)分為不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設(shè)我們需要對醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤進(jìn)行精確分割,以輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。在這種對精度要求很高的應(yīng)用中,以下哪種圖像分割方法可能更合適?()A.基于閾值的圖像分割B.基于邊緣檢測的圖像分割C.基于區(qū)域生長的圖像分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法,如U-Net7、在計算機視覺的視頻目標(biāo)跟蹤中,假設(shè)目標(biāo)在視頻中被短暫遮擋。以下關(guān)于處理遮擋情況的方法,哪一項是不太有效的?()A.利用目標(biāo)在遮擋前的運動軌跡預(yù)測其位置B.完全放棄對被遮擋目標(biāo)的跟蹤,等待其重新出現(xiàn)C.結(jié)合目標(biāo)的外觀特征和運動信息進(jìn)行跟蹤D.借助周圍背景和其他相關(guān)物體的信息輔助跟蹤8、計算機視覺中的醫(yī)學(xué)圖像分析中,假設(shè)要對腫瘤進(jìn)行檢測和分割。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析方法的描述,正確的是:()A.由于醫(yī)學(xué)圖像的特殊性,傳統(tǒng)的計算機視覺方法無法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析B.深度學(xué)習(xí)方法在醫(yī)學(xué)圖像分析中能夠準(zhǔn)確檢測腫瘤,但對小腫瘤容易漏檢C.多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合可以提供更豐富的信息,但融合算法復(fù)雜,效果不穩(wěn)定D.醫(yī)學(xué)圖像分析的結(jié)果不需要經(jīng)過醫(yī)生的審核和確認(rèn),可以直接用于診斷9、在計算機視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中,假設(shè)要修復(fù)一張有部分缺失的圖像。以下關(guān)于圖像修復(fù)方法的描述,正確的是:()A.基于擴散的圖像修復(fù)方法能夠自然地填充缺失區(qū)域,但修復(fù)速度慢B.基于樣本的圖像修復(fù)方法可以快速生成修復(fù)結(jié)果,但容易出現(xiàn)重復(fù)紋理C.深度學(xué)習(xí)中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)在圖像修復(fù)中無法保證修復(fù)內(nèi)容與周圍區(qū)域的一致性D.所有的圖像修復(fù)方法都能夠完美地恢復(fù)出圖像缺失部分的真實內(nèi)容10、計算機視覺中的場景理解是理解圖像或視頻中的場景內(nèi)容和語義信息。假設(shè)要理解一張城市街道的圖像,以下關(guān)于場景理解方法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過對象檢測、語義分割和場景分類等任務(wù)來實現(xiàn)場景理解B.結(jié)合上下文信息和先驗知識能夠提高場景理解的準(zhǔn)確性C.深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)場景中的全局特征和關(guān)系,實現(xiàn)對場景的深入理解D.場景理解可以在沒有任何先驗知識和上下文信息的情況下,準(zhǔn)確地推斷出場景的語義11、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(jìn)行理解和預(yù)測,例如判斷前方是否有行人橫穿馬路。為了實現(xiàn)準(zhǔn)確的場景理解和預(yù)測,以下哪種技術(shù)可能是關(guān)鍵?()A.語義分割B.實例分割C.場景圖生成D.以上都是12、在計算機視覺的三維重建中,從多幅二維圖像恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對一個古建筑進(jìn)行三維重建,以下關(guān)于三維重建方法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于立體視覺的方法通過匹配不同視角下的圖像特征點來計算深度信息,實現(xiàn)三維重建B.運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SfM)算法可以從一系列無序的圖像中重建場景的三維結(jié)構(gòu)C.激光掃描技術(shù)能夠直接獲取物體表面的三維點云數(shù)據(jù),是一種高精度的三維重建方法D.三維重建的結(jié)果只取決于輸入的圖像質(zhì)量,與重建算法的選擇無關(guān)13、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(jìn)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14、計算機視覺中的動作識別用于分析視頻中的人體動作。假設(shè)要識別一段舞蹈視頻中的動作類別。以下關(guān)于動作識別方法的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.可以基于時空特征提取的方法,捕捉動作在時間和空間上的變化B.深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)適用于動作序列的分析C.動作識別只需要關(guān)注人體的關(guān)節(jié)位置,不需要考慮人體的整體形態(tài)D.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合,如結(jié)合音頻和視頻信息,可以提高動作識別的準(zhǔn)確率15、在計算機視覺的圖像生成任務(wù)中,假設(shè)要生成具有真實感的自然圖像。以下關(guān)于圖像生成方法的描述,正確的是:()A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)能夠生成逼真的圖像,但訓(xùn)練過程不穩(wěn)定,容易模式崩潰B.變分自編碼器(VAE)生成的圖像多樣性好,但真實感不如GAN生成的圖像C.自回歸模型在圖像生成中效率高,能夠快速生成高質(zhì)量的圖像D.所有的圖像生成方法都能夠生成與真實世界完全一致的圖像16、計算機視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見解。假設(shè)要分析一場足球比賽中球員的跑動軌跡和動作。以下關(guān)于計算機視覺在體育賽事中的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過對視頻的分析,自動跟蹤球員的位置和運動軌跡B.能夠?qū)η騿T的動作進(jìn)行分類,如傳球、射門和防守C.計算機視覺在體育賽事分析中的結(jié)果可以直接作為裁判的判罰依據(jù),無需人工復(fù)查D.可以結(jié)合多攝像頭的信息,獲取更全面和準(zhǔn)確的比賽數(shù)據(jù)17、計算機視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要通過監(jiān)控攝像頭實時檢測人群中的異常行為,以下關(guān)于實時性和準(zhǔn)確性的平衡,哪一項是最為關(guān)鍵的?()A.優(yōu)先保證實時性,即使準(zhǔn)確性略有降低B.優(yōu)先保證準(zhǔn)確性,允許一定的延遲C.不考慮實時性和準(zhǔn)確性,只要能檢測出異常行為即可D.完全無法平衡實時性和準(zhǔn)確性,只能根據(jù)具體情況選擇其一18、計算機視覺中的手勢識別用于理解人的手勢動作。假設(shè)要在一個智能交互系統(tǒng)中實現(xiàn)實時準(zhǔn)確的手勢識別,以下關(guān)于手勢識別方法的描述,正確的是:()A.基于傳感器的手勢識別方法能夠精確獲取手勢的運動信息,但佩戴傳感器不方便B.基于視覺的手勢識別方法不受環(huán)境光照和背景的影響,識別穩(wěn)定性高C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在手勢識別中無法處理復(fù)雜的手勢變化和遮擋D.手勢識別系統(tǒng)只要能夠識別常見的幾種手勢,就能夠滿足大多數(shù)應(yīng)用需求19、在計算機視覺的發(fā)展中,模型的可解釋性是一個重要的研究方向。以下關(guān)于模型可解釋性的描述,不準(zhǔn)確的是()A.模型可解釋性旨在理解模型是如何做出決策和生成輸出的B.可解釋性對于建立用戶對模型的信任和確保模型的公正性具有重要意義C.一些可視化技術(shù),如特征圖可視化和類激活映射,可以幫助解釋模型的決策過程D.目前的計算機視覺模型都具有良好的可解釋性,能夠清晰地解釋其決策依據(jù)20、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務(wù)中,假設(shè)要估計一個物體在三維空間中的姿態(tài),例如估計一個機器人手臂的關(guān)節(jié)角度。以下哪種技術(shù)或方法可能被用于實現(xiàn)這一目標(biāo)?()A.基于立體視覺的方法,通過多個相機的觀測B.利用深度學(xué)習(xí)模型直接預(yù)測姿態(tài)參數(shù)C.僅根據(jù)物體的外觀形狀進(jìn)行估計D.隨機猜測物體的姿態(tài)二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)描述計算機視覺在山體滑坡監(jiān)測中的應(yīng)用。2、(本題5分)解釋計算機視覺中的模型量化技術(shù)。3、(本題5分)說明計算機視覺在物流領(lǐng)域的應(yīng)用。三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)某服裝品牌的秋冬系列發(fā)布會邀請函設(shè)計以溫暖的色彩和材質(zhì)質(zhì)感為特點。請剖析此邀請函設(shè)計如何傳遞秋冬系列的風(fēng)格和主題,如何邀請到時尚界人士和媒體關(guān)注,以及在提升發(fā)布會期待度方面的策略。2、(本題5分)一款兒童玩具的品牌標(biāo)識設(shè)計充滿了童趣和想象力,色彩鮮艷且形象可愛。請分析該標(biāo)識設(shè)計如何吸引兒童的注意力,如何傳遞品牌的價值觀和產(chǎn)品特點,以及在不同媒介上的應(yīng)用和適應(yīng)性。3、(本題5分)某旅游目的地的宣傳折頁設(shè)計采用了全景攝影和手繪地圖,文字簡潔生動。請分析此折頁設(shè)計如

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