安陽(yáng)師范學(xué)院《信息圖表設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
安陽(yáng)師范學(xué)院《信息圖表設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
安陽(yáng)師范學(xué)院《信息圖表設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
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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)安陽(yáng)師范學(xué)院《信息圖表設(shè)計(jì)》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題2分,共40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、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(xiàng)是不太有效的?()A.利用目標(biāo)在遮擋前的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)其位置B.完全放棄對(duì)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(guān)特征和運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行跟蹤D.借助周?chē)尘昂推渌嚓P(guān)物體的信息輔助跟蹤2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視覺(jué)跟蹤任務(wù)中,目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中可能會(huì)發(fā)生形變、遮擋和光照變化等情況。為了提高跟蹤的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性,以下哪種策略可能是有效的?()A.模型更新機(jī)制B.多特征融合C.抗遮擋處理D.以上都是3、當(dāng)處理低光照條件下拍攝的圖像時(shí),為了增強(qiáng)圖像的亮度和對(duì)比度,同時(shí)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(jiǎn)單地增加圖像的整體亮度值D.不進(jìn)行任何處理,保留低光照效果4、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(duì)一個(gè)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(xiàng)是不正確的?()A.基于立體視覺(jué)的方法通過(guò)匹配不同視角下的圖像特征點(diǎn)來(lái)計(jì)算深度信息,實(shí)現(xiàn)三維重建B.運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SfM)算法可以從一系列無(wú)序的圖像中重建場(chǎng)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(diǎn)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(wú)關(guān)5、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在衛(wèi)星遙感圖像分析中的應(yīng)用可以幫助監(jiān)測(cè)地球環(huán)境和資源。假設(shè)要通過(guò)衛(wèi)星圖像分析森林的覆蓋面積變化。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在衛(wèi)星遙感中的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過(guò)圖像分類(lèi)和分割技術(shù)區(qū)分森林、草地和建筑物等不同地物類(lèi)型B.能夠?qū)Χ鄷r(shí)相的衛(wèi)星圖像進(jìn)行比較,監(jiān)測(cè)森林的生長(zhǎng)和砍伐情況C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在衛(wèi)星遙感中的應(yīng)用不受衛(wèi)星圖像的分辨率和光譜信息的限制D.可以結(jié)合地理信息系統(tǒng)(GIS)數(shù)據(jù),進(jìn)行更深入的空間分析和決策支持6、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,視頻摘要生成是從長(zhǎng)視頻中提取關(guān)鍵內(nèi)容并生成簡(jiǎn)潔的摘要。以下關(guān)于視頻摘要生成的敘述,不正確的是()A.視頻摘要生成可以基于關(guān)鍵幀提取、內(nèi)容分析和故事線(xiàn)構(gòu)建等方法B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)視頻的語(yǔ)義信息,生成更有代表性的摘要C.視頻摘要生成在視頻瀏覽、檢索和存儲(chǔ)等方面具有實(shí)用價(jià)值D.視頻摘要生成能夠完全準(zhǔn)確地反映視頻的所有重要內(nèi)容,沒(méi)有任何信息丟失7、在醫(yī)學(xué)圖像分析中,計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)有助于疾病的診斷和治療。假設(shè)醫(yī)生需要對(duì)一組肺部CT圖像進(jìn)行分析,以檢測(cè)是否存在腫瘤。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法可以自動(dòng)檢測(cè)和定位肺部腫瘤,提高診斷的效率和準(zhǔn)確性B.能夠?qū)D像進(jìn)行增強(qiáng)和預(yù)處理,突出病變區(qū)域,便于醫(yī)生觀(guān)察和判斷C.由于醫(yī)學(xué)圖像的復(fù)雜性和個(gè)體差異,計(jì)算機(jī)視覺(jué)的結(jié)果總是完全準(zhǔn)確無(wú)誤的D.可以通過(guò)大量標(biāo)注的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,學(xué)習(xí)正常和異常的圖像特征8、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜的城市交通場(chǎng)景中準(zhǔn)確檢測(cè)出各種車(chē)輛類(lèi)型的系統(tǒng),需要考慮車(chē)輛的不同尺寸、形狀和姿態(tài),以及光照、陰影和遮擋等因素的影響。以下哪種目標(biāo)檢測(cè)算法在處理這種復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)具有較好的性能和魯棒性?()A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO9、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的動(dòng)作識(shí)別是對(duì)視頻中人物或物體的動(dòng)作進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別。以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別的描述,不準(zhǔn)確的是()A.動(dòng)作識(shí)別需要分析視頻中的時(shí)空特征來(lái)理解動(dòng)作的模式和類(lèi)別B.雙流卷積網(wǎng)絡(luò)在動(dòng)作識(shí)別任務(wù)中被廣泛應(yīng)用,分別處理空間和時(shí)間信息C.動(dòng)作識(shí)別在體育分析、視頻監(jiān)控和智能安防等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值D.動(dòng)作識(shí)別技術(shù)已經(jīng)非常成熟,能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種復(fù)雜和細(xì)微的動(dòng)作10、圖像分類(lèi)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基礎(chǔ)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(lèi),包括山脈、森林、海灘等不同類(lèi)型,同時(shí)圖片可能存在不同的拍攝角度、光照條件和季節(jié)變化。為了能夠準(zhǔn)確地對(duì)這些圖片進(jìn)行分類(lèi),以下哪種特征提取方法與分類(lèi)算法的組合最為有效?()A.SIFT特征+支持向量機(jī)B.HOG特征+決策樹(shù)C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取特征+深度學(xué)習(xí)分類(lèi)器D.顏色直方圖特征+樸素貝葉斯11、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)12、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像風(fēng)格遷移任務(wù)中,將一張圖像的風(fēng)格應(yīng)用到另一張圖像上。假設(shè)要將一幅油畫(huà)的風(fēng)格遷移到一張照片上,以下關(guān)于圖像風(fēng)格遷移方法的描述,正確的是:()A.基于手工特征提取和風(fēng)格轉(zhuǎn)換的方法能夠?qū)崿F(xiàn)自然逼真的風(fēng)格遷移B.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)在風(fēng)格遷移中無(wú)法生成多樣化的風(fēng)格效果C.圖像的內(nèi)容和風(fēng)格可以完全獨(dú)立地進(jìn)行處理,互不影響D.考慮圖像的局部和全局特征以及語(yǔ)義信息能夠提升風(fēng)格遷移的質(zhì)量13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像融合任務(wù)中,將多幅圖像合成為一幅更完整、更有信息的圖像。假設(shè)要將一張白天拍攝的風(fēng)景圖像和一張夜晚拍攝的同一地點(diǎn)的圖像進(jìn)行融合,以下關(guān)于圖像融合方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以基于像素級(jí)的融合策略,將兩幅圖像的像素值進(jìn)行加權(quán)或組合B.特征級(jí)融合方法先提取圖像的特征,然后進(jìn)行融合,能夠更好地保留圖像的語(yǔ)義信息C.圖像融合的效果只取決于融合算法的選擇,與輸入圖像的質(zhì)量和內(nèi)容無(wú)關(guān)D.多模態(tài)圖像融合需要考慮不同圖像的特點(diǎn)和互補(bǔ)性,以獲得更理想的融合結(jié)果14、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視頻分析中,需要處理連續(xù)的圖像幀。假設(shè)要分析一段監(jiān)控視頻中的人員行為,以下關(guān)于視頻分析方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.光流法可以用于計(jì)算相鄰幀之間的像素運(yùn)動(dòng),從而跟蹤物體的運(yùn)動(dòng)軌跡B.可以通過(guò)對(duì)視頻幀進(jìn)行分類(lèi)和檢測(cè),來(lái)識(shí)別和分析人員的行為模式C.視頻分析需要考慮時(shí)間維度上的信息,不僅僅是單個(gè)圖像幀的特征D.視頻分析只適用于簡(jiǎn)單的場(chǎng)景和行為,對(duì)于復(fù)雜的多人交互場(chǎng)景無(wú)法進(jìn)行有效的分析15、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的目標(biāo)跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在復(fù)雜場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)的人物,以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述,正確的是:()A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡,但對(duì)目標(biāo)外觀(guān)變化適應(yīng)性差B.基于粒子濾波的跟蹤算法計(jì)算復(fù)雜度低,適用于實(shí)時(shí)跟蹤要求高的場(chǎng)景C.基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤算法需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),并且在目標(biāo)被遮擋時(shí)容易丟失D.目標(biāo)跟蹤算法只要在初始幀中準(zhǔn)確檢測(cè)到目標(biāo),就能夠在后續(xù)幀中一直保持跟蹤的準(zhǔn)確性16、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的表情識(shí)別旨在判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于在線(xiàn)教育的表情識(shí)別系統(tǒng),以下關(guān)于表情特征的提取,哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)關(guān)注的?()A.提取面部肌肉的細(xì)微運(yùn)動(dòng)作為特征B.僅考慮眼睛和嘴巴的形狀變化C.忽略面部的整體輪廓,只關(guān)注局部特征D.不進(jìn)行任何特征提取,直接使用原始圖像進(jìn)行分類(lèi)17、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在無(wú)人駕駛中的應(yīng)用至關(guān)重要。假設(shè)要通過(guò)車(chē)載攝像頭識(shí)別道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線(xiàn),以下關(guān)于應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境變化的策略,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.利用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合,如結(jié)合攝像頭和激光雷達(dá)的信息B.定期更新模型,適應(yīng)新出現(xiàn)的交通標(biāo)志和標(biāo)線(xiàn)C.只依靠單一攝像頭的圖像信息,不考慮其他傳感器D.對(duì)不同天氣和光照條件下的數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)訓(xùn)練18、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在文物保護(hù)和修復(fù)中的應(yīng)用可以幫助記錄和分析文物的狀態(tài)。假設(shè)要對(duì)一件古老的雕塑進(jìn)行數(shù)字化保存和修復(fù)建議。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在文物保護(hù)中的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.可以通過(guò)三維掃描技術(shù)獲取文物的精確形狀和表面細(xì)節(jié)B.能夠?qū)ξ奈锏念伾图y理進(jìn)行分析,為修復(fù)提供參考C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)可以完全替代人工的文物修復(fù)工作,保證修復(fù)的質(zhì)量和效果D.可以建立文物的數(shù)字檔案,方便后續(xù)的研究和展示19、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)行視頻監(jiān)控中的異常行為檢測(cè),例如打架、盜竊等,以下哪種方法可能有助于準(zhǔn)確識(shí)別異常行為?()A.建立正常行為模型B.運(yùn)動(dòng)軌跡分析C.人群密度估計(jì)D.以上都是20、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的發(fā)展中,模型的可解釋性是一個(gè)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(duì)于建立用戶(hù)對(duì)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(lèi)激活映射,可以幫助解釋模型的決策過(guò)程D.目前的計(jì)算機(jī)視覺(jué)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)二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的深度估計(jì)概念。2、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的人體姿態(tài)估計(jì)的應(yīng)用場(chǎng)景。3、(本題5分)計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何進(jìn)行人臉識(shí)別?三、分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)一款游戲的周邊產(chǎn)品包裝設(shè)計(jì)以游戲角色和場(chǎng)景為主要元素,充滿(mǎn)游戲氛圍。請(qǐng)?zhí)接懺摪b設(shè)計(jì)如何吸引游戲玩家購(gòu)買(mǎi),如何提升周邊產(chǎn)品的收藏價(jià)值,以及在游戲品牌延伸方面的作用。2、(本題5分)剖析某書(shū)店的主題活動(dòng)宣傳海報(bào)設(shè)計(jì),探討如何通過(guò)視覺(jué)設(shè)計(jì)吸引讀者參與書(shū)店舉辦的各類(lèi)活動(dòng)。3、(本題5分)一家時(shí)尚品牌的廣告設(shè)計(jì)在各大媒體上引起了廣泛關(guān)注,其以獨(dú)特的視覺(jué)風(fēng)格和創(chuàng)意表現(xiàn)突出了品牌的個(gè)性。請(qǐng)剖析該廣告在創(chuàng)意概念、視覺(jué)表現(xiàn)手法、品牌信息傳達(dá)上的特色,以及對(duì)品牌推廣的積極影響。4、(本題5分)分析某博物館的展覽海報(bào)設(shè)計(jì),探討其如何運(yùn)用

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