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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(xiàn)…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè),共3頁(yè)山西工程技術(shù)學(xué)院
《插畫(huà)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20個(gè)小題,每小題1分,共20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、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)行圖像語(yǔ)義分割任務(wù),例如將圖像中的不同物體分割出來(lái),以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在分割精度和效率方面表現(xiàn)較好?()A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像去噪任務(wù)中,去除圖像中的噪聲。假設(shè)要處理一張被噪聲嚴(yán)重污染的天文圖像,以下關(guān)于圖像去噪方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.均值濾波和中值濾波等傳統(tǒng)方法可以在一定程度上去除噪聲,但可能會(huì)模糊圖像細(xì)節(jié)B.基于小波變換的方法能夠在去除噪聲的同時(shí)較好地保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)C.深度學(xué)習(xí)方法通過(guò)學(xué)習(xí)噪聲和干凈圖像之間的映射關(guān)系,實(shí)現(xiàn)有效的去噪D.圖像去噪可以完全恢復(fù)被噪聲破壞的原始圖像信息,沒(méi)有任何損失3、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的場(chǎng)景理解任務(wù)中,需要對(duì)圖像中的物體、關(guān)系和上下文進(jìn)行綜合分析。假設(shè)要理解一個(gè)室內(nèi)場(chǎng)景的布局和功能,以下哪種信息可能是最關(guān)鍵的?()A.物體的形狀和顏色B.物體之間的空間位置關(guān)系C.圖像的亮度和對(duì)比度D.圖像的拍攝角度4、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,需要實(shí)時(shí)檢測(cè)道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線(xiàn)。假設(shè)車(chē)輛在高速行駛中,以下哪種技術(shù)能夠快速準(zhǔn)確地檢測(cè)到各種交通標(biāo)志,并且對(duì)光照變化和遮擋具有較強(qiáng)的魯棒性?()A.基于顏色和形狀特征的檢測(cè)方法B.基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)方法,結(jié)合多尺度特征C.基于邊緣檢測(cè)和形態(tài)學(xué)操作的方法D.基于模板匹配和特征點(diǎn)匹配的方法5、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)車(chē)輛需要根據(jù)攝像頭采集的圖像來(lái)識(shí)別道路上的交通標(biāo)志,并且要在不同天氣和光照條件下都能準(zhǔn)確識(shí)別。以下哪種方法可能有助于提高交通標(biāo)志識(shí)別的魯棒性?()A.使用多個(gè)不同類(lèi)型的攝像頭獲取圖像B.僅依賴(lài)顏色特征進(jìn)行識(shí)別C.采用簡(jiǎn)單的線(xiàn)性分類(lèi)器進(jìn)行標(biāo)志分類(lèi)D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的交通標(biāo)志種類(lèi)6、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(guò)比較圖像的像素值來(lái)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7、人臉識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)重要應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)公司使用人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行員工考勤。以下關(guān)于人臉識(shí)別技術(shù)的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.它可以通過(guò)提取面部特征,如眼睛、鼻子和嘴巴的形狀和位置,來(lái)進(jìn)行身份識(shí)別B.能夠適應(yīng)不同的表情、姿態(tài)和光照變化,保持較高的識(shí)別準(zhǔn)確率C.人臉識(shí)別系統(tǒng)的安全性極高,不存在被欺騙或誤識(shí)別的可能性D.深度學(xué)習(xí)模型在人臉識(shí)別中表現(xiàn)出色,大大提高了識(shí)別性能8、對(duì)于圖像的邊緣檢測(cè)任務(wù),假設(shè)要準(zhǔn)確檢測(cè)出圖像中物體的邊緣,同時(shí)抑制噪聲的影響。以下哪種邊緣檢測(cè)算子可能表現(xiàn)更好?()A.Sobel算子B.Roberts算子C.Prewitt算子D.隨機(jī)生成邊緣檢測(cè)結(jié)果9、圖像分類(lèi)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本任務(wù)之一。假設(shè)要對(duì)大量的動(dòng)物圖像進(jìn)行分類(lèi),將其分為貓、狗、兔子等類(lèi)別。在進(jìn)行圖像分類(lèi)時(shí),以下關(guān)于特征提取的描述,正確的是:()A.手工設(shè)計(jì)的特征,如顏色直方圖、紋理特征等,總是比自動(dòng)學(xué)習(xí)的特征更有效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)到具有判別性的圖像特征,無(wú)需人工干預(yù)C.特征提取的好壞對(duì)圖像分類(lèi)的結(jié)果影響不大,主要取決于分類(lèi)器的性能D.為了提高分類(lèi)準(zhǔn)確率,應(yīng)該盡可能多地提取圖像的各種特征,而不考慮特征的冗余性10、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的立體視覺(jué)任務(wù)中,通過(guò)兩個(gè)或多個(gè)相機(jī)獲取的圖像來(lái)計(jì)算深度信息。以下哪種立體匹配算法在精度和效率方面可能表現(xiàn)較好?()A.基于區(qū)域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度學(xué)習(xí)的匹配算法D.以上都是11、對(duì)于圖像的紋理分析任務(wù),假設(shè)要描述和區(qū)分不同類(lèi)型的紋理,例如木紋和石紋。以下哪種方法可能更有助于準(zhǔn)確分析紋理特征?()A.基于統(tǒng)計(jì)的方法,計(jì)算紋理的灰度共生矩陣B.基于模型的方法,如馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)C.僅通過(guò)肉眼觀察和主觀描述紋理D.不進(jìn)行任何紋理分析,直接忽略紋理信息12、在圖像去噪中,BM3D(Block-Matchingand3DFiltering)算法的優(yōu)勢(shì)在于()A.去噪效果好B.保持圖像細(xì)節(jié)C.計(jì)算效率高D.以上都是13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,圖像分類(lèi)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們要對(duì)大量的動(dòng)物圖片進(jìn)行分類(lèi),將其分為貓、狗、鳥(niǎo)等類(lèi)別。以下關(guān)于圖像分類(lèi)方法的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像分類(lèi)任務(wù)中表現(xiàn)出色,能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征B.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法如支持向量機(jī)(SVM)在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時(shí),性能通常不如深度學(xué)習(xí)方法C.圖像分類(lèi)只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征,高層語(yǔ)義信息對(duì)分類(lèi)結(jié)果影響不大D.為了提高分類(lèi)準(zhǔn)確率,可以使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作來(lái)擴(kuò)充數(shù)據(jù)集14、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)行圖像檢索任務(wù),例如在海量圖像庫(kù)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15、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(guò)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(jué)應(yīng)用的描述,正確的是:()A.計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(méi)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(jué)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(jué)算法的性能沒(méi)有影響16、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像超分辨率技術(shù)用于提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)成高分辨率圖像,以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述,正確的是:()A.基于插值的圖像超分辨率方法能夠生成清晰逼真的高分辨率圖像B.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)在圖像超分辨率任務(wù)中無(wú)法發(fā)揮作用C.圖像超分辨率的效果不受原始低分辨率圖像的質(zhì)量和內(nèi)容的限制D.結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)和深度學(xué)習(xí)的方法可以改善圖像超分辨率的效果17、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的人臉檢測(cè)和識(shí)別是熱門(mén)研究方向。假設(shè)要在一個(gè)大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行快速準(zhǔn)確的人臉識(shí)別,以下哪種特征提取方法可能更具優(yōu)勢(shì)?()A.基于幾何特征的方法B.基于局部二值模式(LBP)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于主成分分析(PCA)的方法18、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的人物姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中,需要確定圖像中人物的關(guān)節(jié)位置和姿態(tài)。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于健身應(yīng)用的姿態(tài)估計(jì)系統(tǒng),以下關(guān)于模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取,哪一項(xiàng)是比較困難的?()A.從公開(kāi)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(dòng)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(hù)分享的健身照片19、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的實(shí)際應(yīng)用中,光照變化會(huì)對(duì)圖像的處理和分析產(chǎn)生影響。以下關(guān)于光照變化的描述,不正確的是()A.光照變化可能導(dǎo)致圖像的亮度、對(duì)比度和顏色發(fā)生改變,增加了圖像處理的難度B.一些預(yù)處理技術(shù),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(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)適應(yīng)各種光照變化,無(wú)需進(jìn)行額外的處理D.光照變化對(duì)于目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤等任務(wù)的準(zhǔn)確性可能會(huì)產(chǎn)生較大的影響20、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,持續(xù)跟蹤視頻中的特定目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在人群中行走的人,以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于濾波的方法,如卡爾曼濾波和粒子濾波,可以預(yù)測(cè)目標(biāo)的位置和狀態(tài)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠?qū)W習(xí)目標(biāo)的外觀特征,提高跟蹤的準(zhǔn)確性和魯棒性C.目標(biāo)跟蹤過(guò)程中,目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素不會(huì)對(duì)跟蹤結(jié)果產(chǎn)生影響D.結(jié)合多種特征和算法的融合跟蹤方法,可以綜合利用不同方法的優(yōu)勢(shì),提高跟蹤性能二、簡(jiǎn)答題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)在能源領(lǐng)域中的設(shè)備監(jiān)測(cè)和故障診斷。2、(本題5分)計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何進(jìn)行表情識(shí)別?3、(本題5分)說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)中數(shù)據(jù)增強(qiáng)的常用技術(shù)。4、(本題5分)描述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在虛擬現(xiàn)實(shí)中的應(yīng)用。5、(本題5分)簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在化妝品生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測(cè)。三、分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)一家服裝品牌的線(xiàn)上店鋪首頁(yè)設(shè)計(jì)時(shí)尚大氣,模特圖片精美,商品分類(lèi)明確。請(qǐng)解析該首頁(yè)設(shè)計(jì)如何吸引消費(fèi)者停留和瀏覽,如何展示品牌的時(shí)尚形象,以及在促進(jìn)銷(xiāo)售方面的策略。2、(本題5分)分析某家居裝飾品牌的產(chǎn)品目錄設(shè)計(jì),思考其如何通過(guò)精美的圖片、詳細(xì)的產(chǎn)品描述、風(fēng)格搭配建議等幫助消費(fèi)者進(jìn)行家居裝飾的選擇。3、(本題5分)研究某服裝品牌的線(xiàn)上購(gòu)物平臺(tái)用戶(hù)界面設(shè)計(jì),剖析其如何優(yōu)化導(dǎo)航、搜索和商品展示功能,提高用戶(hù)購(gòu)物體驗(yàn)。4、(本題5分)觀察某城市旅游宣傳海報(bào)設(shè)計(jì)
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