湖南工業(yè)大學(xué)科技學(xué)院《版式設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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頁湖南工業(yè)大學(xué)科技學(xué)院《版式設(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15個(gè)小題，每小題1分，共15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、在圖像分類任務(wù)中，深度學(xué)習(xí)模型取得了顯著的成果。假設(shè)要對(duì)一組包含不同動(dòng)物的圖像進(jìn)行分類，以下關(guān)于圖像分類模型的描述，正確的是：（）A.模型的層數(shù)越多，分類準(zhǔn)確率一定越高B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、裁剪等，對(duì)模型的性能提升沒有幫助C.結(jié)合多種特征提取方法和分類器，可以提高圖像分類的準(zhǔn)確性和魯棒性D.圖像分類模型不需要考慮圖像的空間信息，只關(guān)注像素值的統(tǒng)計(jì)特征2、計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設(shè)要檢測(cè)生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷，以下關(guān)于工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用機(jī)器視覺系統(tǒng)對(duì)零件進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，快速發(fā)現(xiàn)缺陷B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)正常零件和缺陷零件的特征差異，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的缺陷檢測(cè)C.工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)需要具備高度的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，能夠適應(yīng)不同的生產(chǎn)環(huán)境D.計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)檢測(cè)中只能檢測(cè)外觀缺陷，對(duì)于零件的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和性能無法進(jìn)行評(píng)估3、在計(jì)算機(jī)視覺中，圖像分類是一項(xiàng)基礎(chǔ)任務(wù)。假設(shè)我們有一組包含各種動(dòng)物的圖像數(shù)據(jù)集，需要訓(xùn)練一個(gè)模型來準(zhǔn)確區(qū)分不同的動(dòng)物類別。在選擇圖像分類模型時(shí)，以下哪種模型架構(gòu)通常在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集時(shí)表現(xiàn)出色？（）A.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）B.淺層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如ResNetD.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）4、在計(jì)算機(jī)視覺的車牌識(shí)別任務(wù)中，需要從車輛圖像中準(zhǔn)確提取車牌號(hào)碼。假設(shè)車牌存在傾斜、變形和光照不均等問題。以下哪種車牌識(shí)別方法在應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)時(shí)表現(xiàn)更為出色？（）A.基于字符分割的車牌識(shí)別B.基于模板匹配的車牌識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別D.基于特征提取的車牌識(shí)別5、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）6、在計(jì)算機(jī)視覺的特征提取中，SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不變特征變換）特征是一種經(jīng)典的方法。假設(shè)我們要對(duì)一組包含不同視角和縮放比例的物體圖像進(jìn)行匹配，SIFT特征的哪個(gè)特性使其在這種情況下表現(xiàn)出色？（）A.對(duì)旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.計(jì)算速度快，效率高C.特征維度低，易于存儲(chǔ)和處理D.對(duì)光照變化不敏感7、在計(jì)算機(jī)視覺的視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，異常事件檢測(cè)是重要功能之一。假設(shè)要在一個(gè)倉庫的監(jiān)控視頻中檢測(cè)出異常的人員活動(dòng)或物品移動(dòng)。以下哪種異常事件檢測(cè)方法在處理這種大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)時(shí)能夠更有效地發(fā)現(xiàn)異常？（）A.基于規(guī)則的檢測(cè)B.基于統(tǒng)計(jì)模型的檢測(cè)C.基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)D.基于人工觀察的檢測(cè)8、計(jì)算機(jī)視覺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9、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別旨在識(shí)別視頻中的人體動(dòng)作。假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的人員動(dòng)作進(jìn)行分類，以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征和傳統(tǒng)分類器的方法能夠處理復(fù)雜的動(dòng)作變化，準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在動(dòng)作識(shí)別中無法捕捉動(dòng)作的時(shí)空特征C.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠同時(shí)處理空間和時(shí)間維度的信息，適用于動(dòng)作識(shí)別任務(wù)D.動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)對(duì)視頻的拍攝角度和背景變化不敏感，具有很強(qiáng)的通用性10、計(jì)算機(jī)視覺中的醫(yī)學(xué)圖像分析中，假設(shè)要對(duì)腫瘤進(jìn)行檢測(cè)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(jì)算機(jī)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(cè)腫瘤，但對(duì)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11、在計(jì)算機(jī)視覺的表情識(shí)別任務(wù)中，判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)用于在線教育的表情識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情識(shí)別方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析面部肌肉的運(yùn)動(dòng)和特征點(diǎn)的變化來識(shí)別表情B.深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)不同表情的模式和特征，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的表情分類C.表情識(shí)別系統(tǒng)需要考慮光照、頭部姿態(tài)和遮擋等因素的影響D.表情識(shí)別可以準(zhǔn)確地識(shí)別出所有細(xì)微和復(fù)雜的表情，不受個(gè)體差異和文化背景的影響12、計(jì)算機(jī)視覺中的眼底圖像分析對(duì)于眼科疾病的診斷具有重要意義。以下關(guān)于眼底圖像分析的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以檢測(cè)眼底的病變、血管異常和視網(wǎng)膜結(jié)構(gòu)的改變B.深度學(xué)習(xí)方法在眼底圖像分析中能夠自動(dòng)提取特征和進(jìn)行疾病分類C.眼底圖像分析需要高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)和專業(yè)的醫(yī)學(xué)知識(shí)標(biāo)注D.眼底圖像分析技術(shù)已經(jīng)非常成熟，能夠替代醫(yī)生的診斷13、當(dāng)進(jìn)行圖像的去霧處理時(shí)，假設(shè)要去除圖像中由于霧氣導(dǎo)致的模糊和低對(duì)比度。以下哪種方法可能更有效？（）A.基于物理模型的去霧方法，估計(jì)大氣光和透射率B.對(duì)圖像進(jìn)行簡(jiǎn)單的對(duì)比度增強(qiáng)C.不進(jìn)行去霧處理，保留有霧的效果D.隨機(jī)調(diào)整圖像的亮度和飽和度14、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像去霧是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。假設(shè)要去除一張有濃霧的風(fēng)景圖像中的霧氣，以下哪種方法可能需要對(duì)大氣散射模型有深入的了解？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法B.基于物理模型的去霧方法C.基于圖像增強(qiáng)的去霧方法D.基于濾波的去霧方法15、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺中的常見任務(wù)之一。對(duì)于圖像分類模型的訓(xùn)練，以下說法錯(cuò)誤的是（）A.需要大量有標(biāo)注的圖像數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)不同類別的特征B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色C.模型的訓(xùn)練過程是不斷調(diào)整參數(shù)以最小化預(yù)測(cè)誤差的過程D.圖像分類模型一旦訓(xùn)練完成，就無法再對(duì)新的類別進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺在電商中的商品推薦和圖像搜索。2、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺在造紙業(yè)中的質(zhì)量控制。3、（本題5分）說明計(jì)算機(jī)視覺在人體姿態(tài)估計(jì)中的應(yīng)用。4、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺在水利工程中的應(yīng)用。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）開發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別不同國家國旗的應(yīng)用。2、（本題5分）運(yùn)用圖像識(shí)別算法，對(duì)不同類型的家具圖像進(jìn)行分類和識(shí)別。3、（本題5分）通過圖像分類算法，對(duì)不同風(fēng)格的建筑圖像進(jìn)行分類。4、（本題5分）開發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別不同種類毒蛇的程序。5、（本題5分）基于計(jì)算機(jī)視覺的智能倉儲(chǔ)管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)貨物的自動(dòng)識(shí)別和定位。四、分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）觀察某城市馬拉松比賽的賽事標(biāo)識(shí)和沿途宣傳設(shè)計(jì)，思考如何通過視覺傳達(dá)激發(fā)參賽者的斗志，提升城市