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《版式設計與表現(xiàn)》2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、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、在計算機視覺的圖像超分辨率任務中,假設要將一張低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像。以下關于圖像超分辨率方法的描述,正確的是:()A.基于插值的方法簡單快速,但恢復出的圖像細節(jié)不夠清晰B.基于深度學習的方法能夠生成逼真的高分辨率圖像,但需要大量的訓練數(shù)據(jù)和計算資源C.圖像超分辨率技術可以無限制地提高圖像的分辨率,不受硬件限制D.所有的圖像超分辨率方法都能夠完全恢復出原始高分辨率圖像的所有信息2、當處理低光照條件下拍攝的圖像時,為了增強圖像的亮度和對比度,同時減少噪聲,以下哪種圖像處理方法可能更合適?()A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.簡單地增加圖像的整體亮度值D.不進行任何處理,保留低光照效果3、計算機視覺中的視頻分析需要對連續(xù)的圖像幀進行處理和理解。假設要分析一段監(jiān)控視頻中的人群行為,包括行走方向、聚集和分散等。以下哪種視頻分析技術在處理這種復雜的群體行為時最為有效?()A.幀間差分法B.背景減除法C.光流法結合軌跡分析D.深度學習的行為識別模型4、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5、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。假設要對醫(yī)學圖像進行器官分割,以下關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實現(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6、在計算機視覺中,圖像增強技術用于改善圖像的質量。以下關于圖像增強的描述,不正確的是()A.圖像增強可以包括對比度增強、銳化、去噪等操作B.圖像增強的目的是使圖像更適合人類視覺觀察或后續(xù)的處理任務C.過度的圖像增強可能會導致圖像失真或引入噪聲D.圖像增強只對低質量的圖像有效果,對于高質量的圖像沒有必要進行增強7、視頻分析是計算機視覺的一個重要領域。假設要對一段監(jiān)控視頻中的行為進行分析和理解,以下關于視頻分析方法的描述,正確的是:()A.直接將視頻中的每一幀圖像作為獨立的圖像進行處理,就能準確分析視頻中的行為B.考慮視頻的時序信息和幀間的相關性對于理解復雜的行為非常重要C.視頻分析只適用于簡單的動作識別,對于復雜的多人物交互行為無法處理D.視頻的分辨率和幀率對視頻分析的結果沒有影響8、圖像檢索是計算機視覺的一個重要應用。假設我們要在一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像,以下哪種圖像表示方法可能對提高檢索效率有幫助?()A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度學習的特征表示D.基于顏色直方圖的特征表示9、計算機視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率和細節(jié)。假設要將一張低分辨率的老照片重建為高分辨率的清晰圖像,同時要保持圖像的自然度和真實性。以下哪種圖像超分辨率重建方法最為適合?()A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學習的方法D.基于學習字典的方法10、假設要開發(fā)一個能夠自動識別水果種類和品質的計算機視覺系統(tǒng),用于水果分揀和質量評估。在獲取水果圖像時,可能會受到光照、角度和遮擋等因素的影響。為了提高識別的準確性和魯棒性,以下哪種圖像預處理技術可能是關鍵?()A.圖像增強B.圖像去噪C.圖像歸一化D.圖像分割11、在計算機視覺的人物姿態(tài)估計任務中,需要確定圖像中人物的關節(jié)位置和姿態(tài)。假設要開發(fā)一個用于健身應用的姿態(tài)估計系統(tǒng),以下關于模型訓練數(shù)據(jù)的獲取,哪一項是比較困難的?()A.從公開的數(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12、計算機視覺中的特征提取是非常關鍵的一步。以下關于特征提取方法的描述,不準確的是()A.傳統(tǒng)的特征提取方法如SIFT(尺度不變特征變換)和HOG(方向梯度直方圖)在特定場景下仍然有效B.深度學習中的自動特征提取能夠學習到更具代表性和魯棒性的特征C.特征提取的好壞直接影響后續(xù)的圖像分類、目標檢測等任務的性能D.特征提取只關注圖像的局部信息,而忽略了全局信息13、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14、計算機視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲,恢復清晰的圖像。假設要處理一張受到嚴重噪聲污染的天文圖像,以下關于去噪算法的選擇,哪一項是需要謹慎考慮的?()A.選擇基于濾波的去噪算法,如中值濾波B.采用基于深度學習的去噪算法,如自編碼器C.只考慮去噪效果,不關心圖像細節(jié)的保留D.根據(jù)噪聲的類型和強度選擇合適的去噪算法15、在計算機視覺的視頻分析中,假設要對一段監(jiān)控視頻中的異常行為進行檢測。以下關于特征提取的方法,哪一項是不太適合的?()A.提取每一幀圖像的顏色、紋理等低級特征B.利用光流信息來捕捉物體的運動特征C.僅分析視頻的音頻信息,忽略圖像內(nèi)容D.結合時空特征,同時考慮空間和時間維度的信息16、在計算機視覺的目標跟蹤任務中,需要持續(xù)跟蹤一個或多個運動目標。假設要跟蹤一個在操場上跑步的人。以下關于目標跟蹤算法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以基于特征匹配的方法,在連續(xù)的幀中找到目標的相似特征來實現(xiàn)跟蹤B.深度學習中的相關濾波算法能夠快速準確地跟蹤目標,適應目標的外觀變化C.目標跟蹤算法能夠在目標被遮擋或短暫消失后,仍然準確地恢復跟蹤D.無論目標的運動速度和軌跡如何復雜,目標跟蹤算法都能完美地跟蹤17、在計算機視覺的圖像壓縮任務中,假設要在保證圖像質量的前提下盡可能減小文件大小。以下關于壓縮算法的選擇,哪一項是不正確的?()A.選擇基于變換的壓縮算法,如離散余弦變換(DCT)B.采用無損壓縮算法,確保圖像信息完全不丟失C.只考慮壓縮比,不關心圖像的視覺質量D.根據(jù)圖像的特點和應用需求選擇合適的壓縮算法18、計算機視覺在自動駕駛領域有廣泛的應用。假設一輛自動駕駛汽車需要識別道路上的交通標志,以下關于自動駕駛中的計算機視覺應用的描述,哪一項是不正確的?()A.多攝像頭融合可以提供更全面的道路信息,提高交通標志識別的準確性B.深度學習模型可以實時處理攝像頭采集的圖像,快速準確地識別交通標志C.除了交通標志識別,計算機視覺還可以用于車道檢測、行人檢測和障礙物檢測等任務D.自動駕駛中的計算機視覺系統(tǒng)完全不需要其他傳感器(如雷達、激光雷達)的輔助,僅依靠圖像信息就能實現(xiàn)安全可靠的駕駛19、當進行圖像的風格遷移任務時,假設要將一張照片的風格轉換為著名繪畫的風格,同時保留照片的內(nèi)容結構。以下哪種方法在實現(xiàn)這一目標時可能更有效?()A.使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的風格遷移算法,如Gatys等人提出的方法B.對圖像進行簡單的色彩變換和濾鏡處理C.隨機改變圖像的像素值來模擬風格遷移D.只對圖像的邊緣進行處理,忽略內(nèi)部區(qū)域20、計算機視覺在體育賽事分析中的應用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見解。假設要分析一場足球比賽中球員的跑動軌跡和動作。以下關于計算機視覺在體育賽事中的描述,哪一項是不準確的?()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.能夠對球員的動作進行分類,如傳球、射門和防守C.計算機視覺在體育賽事分析中的結果可以直接作為裁判的判罰依據(jù),無需人工復查D.可以結合多攝像頭的信息,獲取更全面和準確的比賽數(shù)據(jù)二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)描述計算機視覺在海洋生物監(jiān)測中的應用。2、(本題5分)解釋計算機視覺中紋理分析的意義和方法。3、(本題5分)解釋計算機視覺中無監(jiān)督學習在圖像特征提取中的應用。三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)某化妝品品牌推出了一系列新品,其產(chǎn)品包裝和廣告設計以女性美為主題。請分析這些設計在迎合目標客戶群體、展現(xiàn)產(chǎn)品功效、提升品牌形象方面的策略和效果,以及如何在競爭激烈的市場中突出自身特色。2、(本題5分)剖析某體育賽事的官方社交媒體賬號設計,討論其如何通過視覺內(nèi)容和互動活動吸引粉絲關注。3、(本題5分)選取某時尚雜志的時尚達人專訪頁面設計,分析其如何運用視覺元素展示時尚

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