曲靖職業(yè)技術(shù)學(xué)院《Photoshop與SketchUp》2023-2024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(yè)，共3頁(yè)曲靖職業(yè)技術(shù)學(xué)院《Photoshop與SketchUp》

2023-2024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25個(gè)小題，每小題1分，共25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)中，特征提取是非常關(guān)鍵的一步。假設(shè)我們要從圖像中提取有意義的特征，用于后續(xù)的處理和分析，以下關(guān)于特征提取方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.SIFT（尺度不變特征變換）和SURF（加速穩(wěn)健特征）是常用的局部特征描述子，對(duì)圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和光照變化具有一定的不變性B.HOG（方向梯度直方圖）特征通過(guò)計(jì)算圖像局部區(qū)域的梯度方向分布來(lái)描述圖像，常用于行人檢測(cè)C.深度學(xué)習(xí)中的自動(dòng)特征提取，例如通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到的特征，比手工設(shè)計(jì)的特征更具有代表性和判別力D.特征提取的結(jié)果對(duì)后續(xù)的圖像處理任務(wù)影響不大，不同的特征提取方法可以得到相似的處理效果2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在交通場(chǎng)景中檢測(cè)車(chē)輛的系統(tǒng)。如果圖像中的車(chē)輛存在多種姿態(tài)、大小和光照條件的變化，以下哪種目標(biāo)檢測(cè)算法可能更適合應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜情況？（）A.基于傳統(tǒng)特征的檢測(cè)算法，如HOG特征結(jié)合SVM分類(lèi)器B.基于深度學(xué)習(xí)的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的檢測(cè)算法D.基于顏色特征的檢測(cè)算法3、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4、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。假設(shè)要檢測(cè)電子電路板上的微小缺陷，以下關(guān)于圖像采集設(shè)備的選擇，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.選擇高分辨率的數(shù)碼相機(jī)，獲取清晰的圖像B.選用具有大景深的鏡頭，確保整個(gè)電路板都清晰成像C.采用高速攝像機(jī)，快速采集大量圖像D.選擇價(jià)格低廉的圖像采集設(shè)備，降低成本5、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的場(chǎng)景理解需要從圖像中推斷出物體之間的關(guān)系和場(chǎng)景的語(yǔ)義信息。假設(shè)要理解一張室內(nèi)辦公室場(chǎng)景的圖像，包括家具的布局、人員的活動(dòng)等。以下哪種方法在進(jìn)行場(chǎng)景理解時(shí)最為有效？（）A.基于對(duì)象檢測(cè)和分類(lèi)的方法B.基于圖模型的場(chǎng)景表示C.基于深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景解析D.基于規(guī)則推理的方法6、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)。假設(shè)一個(gè)農(nóng)場(chǎng)需要通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在農(nóng)業(yè)中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以檢測(cè)農(nóng)作物的病蟲(chóng)害，及時(shí)采取防治措施B.能夠評(píng)估農(nóng)作物的生長(zhǎng)階段和成熟度，指導(dǎo)收獲時(shí)間C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用完全不受天氣和光照條件的影響D.可以通過(guò)無(wú)人機(jī)搭載攝像頭進(jìn)行大面積的農(nóng)田監(jiān)測(cè)7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視頻理解任務(wù)中，例如理解一段體育比賽視頻中的精彩瞬間和戰(zhàn)術(shù)，需要對(duì)視頻中的時(shí)空信息進(jìn)行有效建模。以下哪種方法在時(shí)空建模方面可能具有優(yōu)勢(shì)？（）A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)C.注意力機(jī)制D.以上都是8、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。假設(shè)要估計(jì)一段視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向，以下關(guān)于光流估計(jì)方法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計(jì)方法在復(fù)雜場(chǎng)景中能夠準(zhǔn)確計(jì)算光流B.深度學(xué)習(xí)中的光流估計(jì)網(wǎng)絡(luò)不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.光流估計(jì)的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時(shí)空信息的深度學(xué)習(xí)光流估計(jì)方法能夠提高估計(jì)的準(zhǔn)確性和魯棒性9、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的場(chǎng)景理解是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要理解一個(gè)城市街道的場(chǎng)景圖像，包括道路、建筑物、車(chē)輛和行人等元素。以下關(guān)于場(chǎng)景理解方法的描述，正確的是：（）A.基于語(yǔ)義分割的方法能夠?qū)D像中的每個(gè)像素分類(lèi)為不同的場(chǎng)景元素，但無(wú)法提供元素之間的關(guān)系B.目標(biāo)檢測(cè)結(jié)合語(yǔ)義分割可以實(shí)現(xiàn)對(duì)場(chǎng)景的初步理解，但對(duì)于復(fù)雜的場(chǎng)景結(jié)構(gòu)難以準(zhǔn)確描述C.基于圖模型的方法能夠很好地表示場(chǎng)景元素之間的關(guān)系，但建模過(guò)程復(fù)雜，計(jì)算量大D.場(chǎng)景理解只需要對(duì)圖像中的可見(jiàn)元素進(jìn)行分析，不需要考慮潛在的語(yǔ)義信息10、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11、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的場(chǎng)景理解任務(wù)旨在理解圖像或視頻中的整體場(chǎng)景信息。假設(shè)要理解一張城市街道的圖片中的場(chǎng)景。以下關(guān)于場(chǎng)景理解的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過(guò)對(duì)物體、人物和環(huán)境的分析來(lái)理解場(chǎng)景的語(yǔ)義信息B.深度學(xué)習(xí)中的語(yǔ)義分割技術(shù)可以幫助區(qū)分場(chǎng)景中的不同區(qū)域和物體類(lèi)別C.場(chǎng)景理解只需要考慮圖像中的視覺(jué)元素，不需要考慮上下文和先驗(yàn)知識(shí)D.可以結(jié)合地理信息和時(shí)間信息，進(jìn)一步豐富對(duì)場(chǎng)景的理解12、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的手勢(shì)識(shí)別用于理解人的手勢(shì)動(dòng)作。假設(shè)要在一個(gè)智能交互系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的手勢(shì)識(shí)別，以下關(guān)于手勢(shì)識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于傳感器的手勢(shì)識(shí)別方法能夠精確獲取手勢(shì)的運(yùn)動(dòng)信息，但佩戴傳感器不方便B.基于視覺(jué)的手勢(shì)識(shí)別方法不受環(huán)境光照和背景的影響，識(shí)別穩(wěn)定性高C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在手勢(shì)識(shí)別中無(wú)法處理復(fù)雜的手勢(shì)變化和遮擋D.手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)只要能夠識(shí)別常見(jiàn)的幾種手勢(shì)，就能夠滿足大多數(shù)應(yīng)用需求13、圖像超分辨率是指從低分辨率圖像生成高分辨率圖像。假設(shè)我們有一張模糊的低分辨率老照片，想要將其清晰化并提高分辨率。以下哪種圖像超分辨率方法能夠生成更逼真的細(xì)節(jié)和更清晰的邊緣？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值B.基于重建的方法，如基于字典學(xué)習(xí)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法，如SRCNND.基于小波變換的方法14、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中，除了識(shí)別目標(biāo)的類(lèi)別，還需要確定目標(biāo)的位置和大小。假設(shè)我們要在一幅復(fù)雜的圖像中識(shí)別多個(gè)不同大小的物體，以下哪種目標(biāo)識(shí)別算法能夠適應(yīng)不同尺度的目標(biāo)？（）A.基于滑動(dòng)窗口的目標(biāo)識(shí)別算法B.基于特征金字塔的目標(biāo)識(shí)別算法C.基于注意力機(jī)制的目標(biāo)識(shí)別算法D.基于模板匹配的目標(biāo)識(shí)別算法15、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用可以幫助監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況。假設(shè)要通過(guò)圖像分析判斷農(nóng)作物的病蟲(chóng)害程度，以下關(guān)于農(nóng)業(yè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠農(nóng)作物的顏色特征就能準(zhǔn)確判斷病蟲(chóng)害的程度B.不同農(nóng)作物品種和生長(zhǎng)階段對(duì)病蟲(chóng)害判斷的影響不大C.結(jié)合圖像的紋理、形狀和顏色等多特征，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估農(nóng)作物的健康狀況D.農(nóng)業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用沒(méi)有挑戰(zhàn)16、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像修復(fù)任務(wù)中，假設(shè)圖像中有大面積的損壞或缺失區(qū)域，以下哪種方法可能更依賴(lài)于對(duì)圖像全局結(jié)構(gòu)的理解？（）A.基于紋理合成的方法B.基于擴(kuò)散的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于樣例的方法17、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)目標(biāo)物體被部分遮擋，以下哪種模型架構(gòu)可能更有助于恢復(fù)被遮擋部分的信息？（）A.多層感知機(jī)（MLP）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.注意力機(jī)制（AttentionMechanism）18、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19、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的文本檢測(cè)和識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)要從一張圖片中提取并識(shí)別其中的文字信息。以下關(guān)于文本檢測(cè)和識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以先通過(guò)文本檢測(cè)算法定位圖片中的文本區(qū)域，然后進(jìn)行識(shí)別B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本識(shí)別中表現(xiàn)出色，能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種字體和風(fēng)格的文字C.文本檢測(cè)和識(shí)別對(duì)于彎曲、傾斜和模糊的文字能夠輕松應(yīng)對(duì)，沒(méi)有任何困難D.可以結(jié)合光學(xué)字符識(shí)別（OCR）技術(shù)，將圖片中的文字轉(zhuǎn)換為可編輯的文本20、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(huà)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(jiǎn)單的色彩變換和濾鏡處理C.隨機(jī)改變圖像的像素值來(lái)模擬風(fēng)格遷移D.只對(duì)圖像的邊緣進(jìn)行處理，忽略?xún)?nèi)部區(qū)域21、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從一個(gè)大型圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像檢索方法的描述，正確的是：（）A.基于文本標(biāo)注的圖像檢索方法依賴(lài)于人工標(biāo)注的準(zhǔn)確性和完整性，檢索效果不穩(wěn)定B.基于內(nèi)容的圖像檢索通過(guò)提取圖像的特征進(jìn)行相似性比較，但特征的選擇對(duì)檢索結(jié)果影響不大C.哈希方法能夠?qū)⒏呔S的圖像特征映射為低維的哈希碼，大大提高檢索效率，但會(huì)損失一定的準(zhǔn)確性D.所有的圖像檢索方法都能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的檢索22、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23、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能零售中的應(yīng)用可以改善購(gòu)物體驗(yàn)和提高運(yùn)營(yíng)效率。假設(shè)一個(gè)超市需要通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)結(jié)賬和庫(kù)存管理。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能零售中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)商品識(shí)別技術(shù)自動(dòng)識(shí)別顧客購(gòu)買(mǎi)的商品，實(shí)現(xiàn)快速結(jié)賬B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)貨架上商品的庫(kù)存水平，及時(shí)提醒補(bǔ)貨C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別所有商品的包裝和標(biāo)簽，不受商品擺放方式和遮擋的影響D.可以分析顧客在店內(nèi)的行為和偏好，為營(yíng)銷(xiāo)策略提供數(shù)據(jù)支持24、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的行人重識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)要在多個(gè)攝像頭拍攝的畫(huà)面中找到同一個(gè)行人。以下關(guān)于特征融合的方法，哪一項(xiàng)是不太合理的？（）A.將行人的外觀特征和步態(tài)特征進(jìn)行融合B.簡(jiǎn)單地將不同特征進(jìn)行拼接，不考慮權(quán)重分配C.根據(jù)特征的重要性為其分配不同的權(quán)重進(jìn)行融合D.利用深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)學(xué)習(xí)特征的融合方式25、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）的方法二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在藝術(shù)創(chuàng)作和設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的模型蒸餾技術(shù)。3、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何進(jìn)行表情識(shí)別？4、（本題5分）描述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在航空故障檢測(cè)中的應(yīng)用。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）以一個(gè)科技公司的企業(yè)宣傳視頻設(shè)計(jì)為例，分析其如何運(yùn)用視覺(jué)元素傳達(dá)公司文化和業(yè)務(wù)范圍。2、（本題5分）觀察某健身中心的室內(nèi)裝修和宣傳材料設(shè)計(jì)，分析如何運(yùn)用色彩、圖形和空間規(guī)劃來(lái)激發(fā)人們的運(yùn)動(dòng)熱情和塑造專(zhuān)業(yè)形象。3、（本題5分）分析某茶葉品牌的包裝和宣傳冊(cè)設(shè)計(jì)，研究