浙江工業(yè)大學《平面設計衍生產品設計》2021-2022學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁浙江工業(yè)大學

《平面設計衍生產品設計》2021-2022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15個小題，每小題1分，共15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、計算機視覺在人臉識別領域取得了顯著進展。假設要開發(fā)一個人臉識別系統(tǒng)，以下關于人臉識別技術的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過提取人臉的幾何特征、紋理特征或深度學習特征進行識別B.人臉識別系統(tǒng)通常需要進行活體檢測，以防止使用照片或視頻等欺詐手段C.大規(guī)模的人臉數據集和深度學習模型的結合，大大提高了人臉識別的準確率D.人臉識別技術在任何光照條件、姿態(tài)變化和表情變化下都能準確識別，不受這些因素的影響2、當利用計算機視覺進行圖像語義分割任務，例如將圖像中的不同物體分割出來，以下哪種深度學習架構可能在分割精度和效率方面表現較好？（）A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是3、在計算機視覺的應用中，人臉識別是一個常見的任務。假設一個公司要建立一個門禁系統(tǒng)，通過人臉識別來允許員工進入。為了提高人臉識別的準確性和魯棒性，以下哪種技術通常會被采用？（）A.基于幾何特征的人臉識別B.基于模板匹配的人臉識別C.基于深度學習的人臉識別，結合多模態(tài)數據D.基于顏色特征的人臉識別4、在計算機視覺的應用于工業(yè)檢測中，需要檢測產品表面的缺陷和瑕疵。假設我們要檢測手機屏幕上的劃痕和亮點，以下哪種方法能夠實現快速、準確的缺陷檢測，并且適應不同的產品批次和生產環(huán)境？（）A.基于機器視覺的傳統(tǒng)檢測方法，結合閾值和形態(tài)學操作B.基于深度學習的目標檢測算法，針對缺陷進行訓練C.基于紋理分析和模式識別的方法D.基于光學原理和物理模型的檢測方法5、計算機視覺中的圖像配準任務是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設要將兩張拍攝角度不同的城市風景照片進行配準。以下關于圖像配準方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于特征點匹配的方法，找到兩張圖像中的對應點，然后計算變換矩陣B.基于灰度信息的配準方法通過比較圖像的像素值來實現配準C.深度學習中的自監(jiān)督學習方法可以用于圖像配準，自動學習圖像之間的對應關系D.圖像配準總是能夠達到像素級別的精確對齊，不存在任何誤差6、計算機視覺中的目標計數任務，例如統(tǒng)計圖像中物體的數量。假設要計算一張果園圖片中蘋果的數量，以下關于目標計數方法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)的圖像分割和對象識別方法可以準確快速地完成目標計數B.深度學習中的回歸模型不適合用于目標計數任務C.目標的大小、形狀和分布對計數結果沒有影響D.結合深度學習的密度估計方法能夠有效地實現目標計數7、對于視頻中的異常檢測任務，假設要在一段監(jiān)控視頻中檢測出異常事件，如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準確檢測異常？（）A.建立正常行為模型，對比檢測異常B.只關注視頻中的顯著運動區(qū)域C.隨機判斷視頻中的幀是否異常D.不進行異常檢測，直接忽略異常事件8、計算機視覺中的車牌識別是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分。假設要在一個高速公路收費站實現準確的車牌識別，以下關于車牌識別方法的描述，正確的是：（）A.基于邊緣檢測和字符分割的方法對車牌的變形和污漬具有很強的適應性B.深度學習中的卷積神經網絡能夠直接從車牌圖像中識別出字符，但對車牌的傾斜和光照不均敏感C.車牌識別系統(tǒng)只需要在白天光照良好的條件下工作，夜間和惡劣天氣下無法正常運行D.車牌識別的準確率只取決于車牌圖像的清晰度，與車牌的顏色和字體無關9、在計算機視覺領域中，當需要對監(jiān)控視頻中的行人進行實時檢測和跟蹤，以實現智能安防系統(tǒng)的功能時，以下哪種方法在處理復雜場景和多目標跟蹤方面可能表現更為出色？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學習的目標檢測算法C.基于特征匹配的跟蹤算法D.基于光流法的跟蹤算法10、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安全可靠的駕駛11、計算機視覺中的手勢識別用于理解人的手勢動作。假設要在一個智能交互系統(tǒng)中實現實時準確的手勢識別，以下關于手勢識別方法的描述，正確的是：（）A.基于傳感器的手勢識別方法能夠精確獲取手勢的運動信息，但佩戴傳感器不方便B.基于視覺的手勢識別方法不受環(huán)境光照和背景的影響，識別穩(wěn)定性高C.深度學習中的卷積神經網絡在手勢識別中無法處理復雜的手勢變化和遮擋D.手勢識別系統(tǒng)只要能夠識別常見的幾種手勢，就能夠滿足大多數應用需求12、在計算機視覺的圖像超分辨率重建中，假設我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像，同時保持圖像的細節(jié)和紋理。以下哪種深度學習架構可能在這方面表現較好？（）A.卷積神經網絡（CNN）B.循環(huán)神經網絡（RNN）C.生成對抗網絡（GAN）D.自動編碼器（Autoencoder）13、計算機視覺中的工業(yè)檢測任務需要檢測產品的缺陷和瑕疵。假設要在生產線上對一批電子產品的外觀進行檢測，要求快速準確地發(fā)現微小的缺陷。以下哪種工業(yè)檢測方法在處理這種高精度要求的任務時最為適用？（）A.機器視覺檢測B.人工目檢C.抽樣檢測D.基于統(tǒng)計的檢測14、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務中，假設要估計一個物體在三維空間中的姿態(tài)，例如估計一個機器人手臂的關節(jié)角度。以下哪種技術或方法可能被用于實現這一目標？（）A.基于立體視覺的方法，通過多個相機的觀測B.利用深度學習模型直接預測姿態(tài)參數C.僅根據物體的外觀形狀進行估計D.隨機猜測物體的姿態(tài)15、在計算機視覺的目標識別任務中，假設要識別不同種類的水果。以下關于應對類內差異和類間相似性的策略，哪一項是不正確的？（）A.增加訓練數據的多樣性，包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具區(qū)分性的特征，減少類內差異和類間相似性的影響C.降低模型的復雜度，避免過度擬合類內差異和類間相似性D.忽略類內差異和類間相似性，依靠模型的自動適應能力二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述計算機視覺中的圖像配準技術。2、（本題5分）解釋計算機視覺中圖像超分辨率重建的方法。3、（本題5分）解釋計算機視覺在移民服務中的作用。4、（本題5分）說明計算機視覺中運動估計的基本原理。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過圖像分類算法，對不同種類的植物葉片圖像進行分類。2、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同種類候鳥的程序。3、（本題5分）利用視頻監(jiān)控中的人群密度估計技術，預防公共場所的擁擠踩踏事故。4、（本題5分）運用深度學習模型，對古代織物的材質和工藝進行鑒定。5、（本題5分）使用目標檢測技術，從海洋監(jiān)測圖像中檢測出海洋垃圾的分布區(qū)域。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）某食品品牌的社交媒體廣告設計有趣生動，吸引用戶互動。請分析廣告設計在推廣產品、增加品牌曝光度、提高用戶參與度方面的手法和效果，以及如何根據不同社交媒體平臺的特點進行優(yōu)化。2、（本題10分）研究一款具有地域特色的旅游紀念品包裝設計，剖析其如何運用當地的