北京戲曲藝術(shù)職業(yè)學(xué)院《品牌形象識(shí)別設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁
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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,共3頁北京戲曲藝術(shù)職業(yè)學(xué)院《品牌形象識(shí)別設(shè)計(jì)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共30個(gè)小題,每小題1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、計(jì)算機(jī)視覺中的全景圖像拼接是將多個(gè)視角的圖像組合成一個(gè)全景圖像。假設(shè)我們有一組用普通相機(jī)拍攝的場(chǎng)景照片,要拼接成一個(gè)無縫的全景圖,以下哪個(gè)步驟對(duì)于拼接的質(zhì)量影響最大?()A.特征點(diǎn)提取和匹配B.圖像融合和過渡處理C.相機(jī)參數(shù)估計(jì)和校正D.圖像的裁剪和縮放2、計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)學(xué)圖像分析中有著重要作用。假設(shè)要通過眼底圖像檢測(cè)糖尿病性視網(wǎng)膜病變,以下關(guān)于模型訓(xùn)練中數(shù)據(jù)標(biāo)注的難度,哪一項(xiàng)是最為顯著的?()A.病變區(qū)域的邊界模糊,難以精確標(biāo)注B.眼底圖像的質(zhì)量參差不齊,影響標(biāo)注準(zhǔn)確性C.標(biāo)注人員的醫(yī)學(xué)知識(shí)不足,導(dǎo)致標(biāo)注錯(cuò)誤D.數(shù)據(jù)量過大,標(biāo)注工作耗時(shí)費(fèi)力3、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像配準(zhǔn)任務(wù)是將不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對(duì)齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的城市風(fēng)景照片進(jìn)行配準(zhǔn)。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以基于特征點(diǎn)匹配的方法,找到兩張圖像中的對(duì)應(yīng)點(diǎn),然后計(jì)算變換矩陣B.基于灰度信息的配準(zhǔn)方法通過比較圖像的像素值來實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以用于圖像配準(zhǔn),自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系D.圖像配準(zhǔn)總是能夠達(dá)到像素級(jí)別的精確對(duì)齊,不存在任何誤差4、在計(jì)算機(jī)視覺的全景圖像拼接任務(wù)中,假設(shè)要將多張拍攝的局部圖像拼接成一幅完整的全景圖。以下關(guān)于圖像匹配和融合的步驟,哪一項(xiàng)是容易出錯(cuò)的?()A.準(zhǔn)確找到相鄰圖像之間的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配B.對(duì)匹配后的圖像進(jìn)行幾何校正和投影變換C.直接將圖像拼接在一起,不進(jìn)行任何過渡處理D.采用合適的融合算法,消除拼接處的明顯痕跡5、計(jì)算機(jī)視覺中的表情識(shí)別用于分析人臉的表情狀態(tài)。假設(shè)要在一個(gè)在線教育平臺(tái)中檢測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)。以下關(guān)于表情識(shí)別的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過提取面部肌肉的運(yùn)動(dòng)特征來判斷表情B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)表情的特征表示C.表情識(shí)別能夠準(zhǔn)確區(qū)分細(xì)微的表情變化,如困惑和專注D.表情識(shí)別不受面部遮擋和光照變化的影響,始終能夠準(zhǔn)確判斷6、當(dāng)進(jìn)行圖像的風(fēng)格遷移任務(wù)時(shí),假設(shè)要將一張照片的風(fēng)格轉(zhuǎn)換為著名繪畫的風(fēng)格,同時(shí)保留照片的內(nèi)容結(jié)構(gòu)。以下哪種方法在實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)時(shí)可能更有效?()A.使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)格遷移算法,如Gatys等人提出的方法B.對(duì)圖像進(jìn)行簡單的色彩變換和濾鏡處理C.隨機(jī)改變圖像的像素值來模擬風(fēng)格遷移D.只對(duì)圖像的邊緣進(jìn)行處理,忽略內(nèi)部區(qū)域7、在計(jì)算機(jī)視覺中,人臉檢測(cè)和識(shí)別是重要的應(yīng)用方向。以下關(guān)于人臉檢測(cè)和識(shí)別的說法,不正確的是()A.人臉檢測(cè)旨在確定圖像或視頻中是否存在人臉,并定位人臉的位置B.人臉識(shí)別是在檢測(cè)到人臉的基礎(chǔ)上,對(duì)人臉的身份進(jìn)行識(shí)別和驗(yàn)證C.深度學(xué)習(xí)方法在人臉檢測(cè)和識(shí)別中取得了巨大的成功,但仍然存在一些挑戰(zhàn),如光照變化和姿態(tài)變化D.人臉檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)已經(jīng)非常成熟,不存在任何錯(cuò)誤率和安全隱患8、在計(jì)算機(jī)視覺中,深度估計(jì)是確定場(chǎng)景中物體距離相機(jī)的距離。以下關(guān)于深度估計(jì)的說法,錯(cuò)誤的是()A.可以通過立體視覺、結(jié)構(gòu)光或飛行時(shí)間等技術(shù)來獲取深度信息B.深度學(xué)習(xí)方法在單目深度估計(jì)中取得了顯著進(jìn)展C.深度估計(jì)對(duì)于三維重建、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用具有重要意義D.深度估計(jì)的結(jié)果總是非常精確,不需要進(jìn)行后處理和優(yōu)化9、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行圖像檢索任務(wù),例如在海量圖像庫中查找相似的圖像,以下哪種圖像表示方法可能對(duì)檢索效果產(chǎn)生重要影響?()A.全局特征B.局部特征C.深度學(xué)習(xí)特征D.以上都是10、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中,需要根據(jù)用戶提供的查詢圖像找到相似的圖像。假設(shè)我們有一個(gè)大型的圖像數(shù)據(jù)庫,以下哪種圖像表示方法能夠提高圖像檢索的效率和準(zhǔn)確性?()A.基于全局特征的圖像表示B.基于局部特征的圖像表示C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像嵌入表示D.基于顏色直方圖的圖像表示11、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)檢測(cè)中,對(duì)于小目標(biāo)的檢測(cè)往往具有較大的挑戰(zhàn)性。為了提高小目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率,以下哪種策略可能是有效的?()A.多尺度特征融合B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的小目標(biāo)樣本C.使用更高分辨率的輸入圖像D.以上都是12、在計(jì)算機(jī)視覺中,圖像檢索是根據(jù)用戶的需求從圖像數(shù)據(jù)庫中查找相關(guān)的圖像。以下關(guān)于圖像檢索的說法,錯(cuò)誤的是()A.圖像檢索可以基于圖像的內(nèi)容,如顏色、形狀和紋理等特征B.深度學(xué)習(xí)方法可以學(xué)習(xí)到更具語義的圖像表示,提高圖像檢索的準(zhǔn)確性C.圖像檢索在電子商務(wù)、數(shù)字圖書館和圖像搜索引擎等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用D.圖像檢索的性能只取決于圖像特征的提取,與數(shù)據(jù)庫的組織和索引無關(guān)13、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像生成任務(wù)中,假設(shè)要生成具有真實(shí)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(duì)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(shí)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(shí)世界完全一致的圖像14、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中,根據(jù)用戶提供的圖像或特征在數(shù)據(jù)庫中查找相似的圖像。假設(shè)要從一個(gè)大型圖像庫中找到與給定圖像相似的圖片,以下關(guān)于圖像檢索方法的描述,正確的是:()A.基于圖像的顏色和紋理特征進(jìn)行檢索能夠滿足所有的檢索需求B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的特征在圖像檢索中不如手工設(shè)計(jì)的特征有效C.考慮圖像的語義信息和高層特征可以提高圖像檢索的準(zhǔn)確性和相關(guān)性D.圖像檢索的速度和效率不受數(shù)據(jù)庫大小和特征維度的影響15、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像超分辨率重建中,假設(shè)我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像,同時(shí)保持圖像的細(xì)節(jié)和紋理。以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在這方面表現(xiàn)較好?()A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)D.自動(dòng)編碼器(Autoencoder)16、目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺中的重要任務(wù)之一。假設(shè)要在一張城市街道的圖像中檢測(cè)出所有的行人和車輛,以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述,正確的是:()A.基于傳統(tǒng)的圖像處理方法的目標(biāo)檢測(cè)算法在復(fù)雜場(chǎng)景中表現(xiàn)優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法B.深度學(xué)習(xí)中的單階段目標(biāo)檢測(cè)算法比兩階段算法速度快,但精度較低C.目標(biāo)檢測(cè)算法只需要關(guān)注目標(biāo)的位置,不需要考慮目標(biāo)的類別D.目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率不受圖像質(zhì)量、光照條件和目標(biāo)大小變化的影響17、在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中,當(dāng)需要對(duì)監(jiān)控視頻中的行人進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)和跟蹤,以實(shí)現(xiàn)智能安防系統(tǒng)的功能時(shí),以下哪種方法在處理復(fù)雜場(chǎng)景和多目標(biāo)跟蹤方面可能表現(xiàn)更為出色?()A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法C.基于特征匹配的跟蹤算法D.基于光流法的跟蹤算法18、計(jì)算機(jī)視覺在虛擬現(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B.光場(chǎng)成像C.結(jié)構(gòu)光D.運(yùn)動(dòng)捕捉19、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像增強(qiáng)技術(shù)可以改善圖像質(zhì)量。假設(shè)要對(duì)一張低光照條件下拍攝的圖像進(jìn)行增強(qiáng),以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述,正確的是:()A.簡單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照?qǐng)D像的質(zhì)量B.直方圖均衡化方法總是能夠在不引入噪聲的情況下增強(qiáng)圖像對(duì)比度C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像增強(qiáng)方法能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)到適合的增強(qiáng)策略D.圖像增強(qiáng)不會(huì)改變圖像的原始信息和內(nèi)容20、在計(jì)算機(jī)視覺的醫(yī)學(xué)圖像分析中,輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。假設(shè)要通過分析CT圖像檢測(cè)腫瘤的位置和大小,以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.計(jì)算機(jī)視覺算法可以完全替代醫(yī)生的診斷,不需要醫(yī)生的進(jìn)一步判斷B.不同患者的個(gè)體差異和掃描參數(shù)的變化對(duì)腫瘤檢測(cè)結(jié)果沒有影響C.結(jié)合醫(yī)生的先驗(yàn)知識(shí)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)能夠提高腫瘤檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性D.醫(yī)學(xué)圖像中的噪聲和偽影對(duì)計(jì)算機(jī)視覺算法的性能沒有影響21、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺的常見任務(wù)之一。假設(shè)要對(duì)大量的自然風(fēng)景圖片進(jìn)行分類,如山脈、森林、海灘等。在進(jìn)行圖像分類時(shí),以下關(guān)于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法,哪一項(xiàng)可能不太有效?()A.對(duì)圖像進(jìn)行隨機(jī)裁剪和旋轉(zhuǎn),增加數(shù)據(jù)的多樣性B.改變圖像的色彩和對(duì)比度,模擬不同的拍攝條件C.直接復(fù)制原圖像,增加數(shù)據(jù)量D.給圖像添加隨機(jī)噪聲,增強(qiáng)模型的魯棒性22、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(duì)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(duì)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(cè)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-Net23、在計(jì)算機(jī)視覺的人臉識(shí)別任務(wù)中,假設(shè)要實(shí)現(xiàn)一個(gè)能夠在不同光照和表情下準(zhǔn)確識(shí)別的系統(tǒng)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟,哪一項(xiàng)是最重要的?()A.對(duì)人臉圖像進(jìn)行歸一化處理,統(tǒng)一大小和亮度B.對(duì)圖像進(jìn)行銳化處理,增強(qiáng)面部特征C.給圖像添加藝術(shù)效果,提高美觀度D.隨機(jī)裁剪圖像,增加數(shù)據(jù)多樣性24、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中,假設(shè)要去除一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像中的噪聲,同時(shí)盡可能保留圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息。以下哪種去噪方法可能更適合?()A.中值濾波,用鄰域中值代替像素值B.均值濾波,用鄰域平均值代替像素值C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪模型,如DnCNND.不進(jìn)行任何去噪處理,保留原始噪聲圖像25、在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用中,人臉識(shí)別是一個(gè)常見的任務(wù)。假設(shè)一個(gè)公司要建立一個(gè)門禁系統(tǒng),通過人臉識(shí)別來允許員工進(jìn)入。為了提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性,以下哪種技術(shù)通常會(huì)被采用?()A.基于幾何特征的人臉識(shí)別B.基于模板匹配的人臉識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別,結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)D.基于顏色特征的人臉識(shí)別26、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中,例如從多視角圖像恢復(fù)物體的三維形狀,需要解決相機(jī)位姿估計(jì)、特征匹配等問題。以下哪種方法在相機(jī)位姿估計(jì)方面可能具有更高的精度?()A.基于直接線性變換的方法B.基于BundleAdjustment的方法C.基于特征點(diǎn)的方法D.基于深度學(xué)習(xí)的方法27、計(jì)算機(jī)視覺中的光流計(jì)算用于估計(jì)圖像中像素的運(yùn)動(dòng)。假設(shè)要在一個(gè)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中準(zhǔn)確計(jì)算光流,以下哪種情況可能導(dǎo)致較大的誤差?()A.物體的快速運(yùn)動(dòng)B.光照的劇烈變化C.圖像的低分辨率D.以上都有可能28、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一張低分辨率的衛(wèi)星圖像重建為高分辨率圖像,以下關(guān)于模型訓(xùn)練的挑戰(zhàn),哪一項(xiàng)是最為突出的?()A.缺乏足夠的高分辨率衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練B.模型的訓(xùn)練時(shí)間過長,難以在短時(shí)間內(nèi)得到結(jié)果C.難以評(píng)估重建后的圖像質(zhì)量,沒有明確的標(biāo)準(zhǔn)D.計(jì)算資源需求過大,普通計(jì)算機(jī)難以承受29、在計(jì)算機(jī)視覺的視覺跟蹤與監(jiān)控應(yīng)用中,需要對(duì)特定目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)的跟蹤和監(jiān)測(cè)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)在大型商場(chǎng)中移動(dòng)的可疑人員進(jìn)行跟蹤,同時(shí)要應(yīng)對(duì)人群遮擋和環(huán)境變化。以下哪種視覺跟蹤與監(jiān)控技術(shù)在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結(jié)果?()A.多目標(biāo)跟蹤算法B.基于深度學(xué)習(xí)的單目標(biāo)跟蹤C(jī).基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤30、在計(jì)算機(jī)視覺的立體視覺中,需要通過兩個(gè)或多個(gè)相機(jī)獲取的圖像來計(jì)算深度信息。假設(shè)要為一個(gè)自動(dòng)駕駛汽車構(gòu)建立體視覺系統(tǒng),以測(cè)量與前方障礙物的距離,同時(shí)要考慮實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的要求。以下哪種立體匹配算法在這種應(yīng)用場(chǎng)景中表現(xiàn)最優(yōu)?()A.基于區(qū)域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度學(xué)習(xí)的匹配D.全局優(yōu)化匹配二、應(yīng)用題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)利用圖像識(shí)別技術(shù),對(duì)藥品包裝上的藥品信息進(jìn)行識(shí)別和核對(duì)。2、(本題5分)設(shè)計(jì)一個(gè)程序,通過計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別不同品牌的打印機(jī)。3、(本題5分)開發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別不同種類爬行動(dòng)物的程序。4、(本題5分)設(shè)計(jì)一個(gè)系統(tǒng),利用計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)建筑工地的安全隱患。5、(本題5分)對(duì)音樂MV中的舞蹈表演和音樂節(jié)奏的配合度進(jìn)行評(píng)估。三、簡答題

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