陜西中醫(yī)藥大學(xué)《Web前端設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁陜西中醫(yī)藥大學(xué)《Web前端設(shè)計(jì)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個小題,每小題1分,共20分.在每小題給出的四個選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、計(jì)算機(jī)視覺中的光流估計(jì)是計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動信息。以下關(guān)于光流估計(jì)的敘述,不正確的是()A.光流估計(jì)可以用于視頻中的運(yùn)動分析、目標(biāo)跟蹤和動作識別等任務(wù)B.基于深度學(xué)習(xí)的光流估計(jì)方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估計(jì)只對勻速運(yùn)動的物體有效,對于復(fù)雜的非勻速運(yùn)動估計(jì)不準(zhǔn)確D.光流估計(jì)的結(jié)果可以為后續(xù)的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)提供重要的運(yùn)動線索2、計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛飛行器(UAV)中的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航和環(huán)境感知。假設(shè)一個UAV需要在復(fù)雜的環(huán)境中飛行并避開障礙物。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在UAV中的描述,哪一項(xiàng)是錯誤的?()A.可以通過視覺傳感器獲取周圍環(huán)境的信息,包括地形、建筑物和其他障礙物B.能夠?qū)崟r分析圖像,計(jì)算與障礙物的距離和相對速度,為飛行決策提供依據(jù)C.計(jì)算機(jī)視覺在UAV中的應(yīng)用完全不需要與其他傳感器(如慣性測量單元)的數(shù)據(jù)融合D.可以利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行端到端的飛行控制,實(shí)現(xiàn)自主飛行3、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺的基礎(chǔ)任務(wù)之一。假設(shè)要對大量的自然風(fēng)景圖片進(jìn)行分類,包括山脈、森林、海灘等不同類型,同時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)確地對這些圖片進(jìn)行分類,以下哪種特征提取方法與分類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C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動提取特征+深度學(xué)習(xí)分類器D.顏色直方圖特征+樸素貝葉斯4、計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更深入的比賽洞察。假設(shè)要分析一場足球比賽中球員的跑位和傳球模式,以下關(guān)于體育賽事計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.僅依靠球員的位置信息就能全面分析比賽中的戰(zhàn)術(shù)和策略B.球員的速度和加速度等動態(tài)信息對比賽分析的價值不大C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和軌跡分析技術(shù)可以更有效地挖掘比賽中的關(guān)鍵模式和趨勢D.比賽場地的光照和攝像機(jī)視角對計(jì)算機(jī)視覺分析的結(jié)果沒有影響5、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像增強(qiáng)處理中,目的是改善圖像的質(zhì)量和可讀性。假設(shè)我們要對一張低光照條件下拍攝的圖像進(jìn)行增強(qiáng),以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.直方圖均衡化可以通過調(diào)整圖像的灰度分布,增強(qiáng)圖像的對比度B.基于Retinex理論的方法可以分離圖像的光照和反射成分,從而改善圖像的視覺效果C.圖像增強(qiáng)算法可以在不增加噪聲的情況下,顯著提高圖像的亮度和清晰度D.不同的圖像增強(qiáng)方法適用于不同類型的圖像,需要根據(jù)具體情況選擇合適的方法6、在計(jì)算機(jī)視覺中,目標(biāo)檢測是一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在復(fù)雜的城市交通場景中準(zhǔn)確檢測出各種車輛類型的系統(tǒng),需要考慮車輛的不同尺寸、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)檢測算法在處理這種復(fù)雜場景時具有較好的性能和魯棒性?()A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO7、計(jì)算機(jī)視覺中的行人重識別是在不同攝像頭拍攝的圖像或視頻中識別出特定的行人。以下關(guān)于行人重識別的敘述,不正確的是()A.行人重識別需要提取具有判別性的行人特征,克服視角、光照和姿態(tài)的變化B.深度學(xué)習(xí)方法在行人重識別任務(wù)中取得了顯著的性能提升C.行人重識別在智能安防、視頻監(jiān)控和人員追蹤等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.行人重識別技術(shù)已經(jīng)能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上達(dá)到100%的準(zhǔn)確率8、當(dāng)處理低光照條件下拍攝的圖像時,為了增強(qiáng)圖像的亮度和對比度,同時減少噪聲,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9、計(jì)算機(jī)視覺中的場景文本識別旨在從圖像中識別出文字信息。假設(shè)要在一張街景圖像中識別出店鋪招牌上的文字。以下關(guān)于場景文本識別方法的描述,正確的是:()A.基于光學(xué)字符識別(OCR)技術(shù)的方法對字體和排版的變化適應(yīng)性強(qiáng),識別準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的端到端文本識別模型能夠處理彎曲和變形的文本,但對模糊文本效果不佳C.場景文本識別只需要關(guān)注文本的內(nèi)容,不需要考慮文本的位置和上下文信息D.所有的場景文本識別方法都能夠在復(fù)雜的自然場景中準(zhǔn)確無誤地識別出各種文字10、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像增強(qiáng)任務(wù)中,旨在改善圖像的質(zhì)量。假設(shè)一張低光照條件下拍攝的照片需要增強(qiáng)。以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述,哪一項(xiàng)是錯誤的?()A.可以通過直方圖均衡化方法增強(qiáng)圖像的對比度B.基于濾波的方法能夠去除圖像中的噪聲,同時增強(qiáng)細(xì)節(jié)C.圖像增強(qiáng)可以無限制地提高圖像的質(zhì)量,不存在過度增強(qiáng)的問題D.深度學(xué)習(xí)中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)也可以用于圖像增強(qiáng)11、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠識別人臉表情的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng),用于情感分析和人機(jī)交互。考慮到表情的細(xì)微變化和個體差異,以下哪種模型架構(gòu)可能更適合處理這種復(fù)雜的任務(wù)?()A.多層感知機(jī)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)12、在圖像配準(zhǔn)任務(wù)中,需要將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對齊。假設(shè)我們要將一張衛(wèi)星圖像與一張航拍圖像進(jìn)行配準(zhǔn),以下哪個因素對于配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性影響最大?()A.圖像的分辨率差異B.圖像的旋轉(zhuǎn)和平移C.圖像的光照條件D.圖像中的噪聲13、在圖像去噪中,BM3D(Block-Matchingand3DFiltering)算法的優(yōu)勢在于()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14、計(jì)算機(jī)視覺中的視頻理解任務(wù)包括對視頻內(nèi)容的分析和解釋。假設(shè)要理解一段新聞視頻的主要內(nèi)容和事件發(fā)展。以下關(guān)于視頻理解的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過對視頻中的幀進(jìn)行分類、目標(biāo)檢測和跟蹤來實(shí)現(xiàn)視頻理解B.深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制可以幫助聚焦視頻中的關(guān)鍵信息,提高理解的準(zhǔn)確性C.視頻理解只需要關(guān)注視覺信息,不需要考慮音頻和文字等其他模態(tài)的信息D.可以結(jié)合知識圖譜和語義理解技術(shù),對視頻中的內(nèi)容進(jìn)行更深入的分析和解釋15、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對醫(yī)學(xué)影像(如X光、CT等)進(jìn)行分析,輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷時,需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有價值的特征。以下哪種特征提取方法在醫(yī)學(xué)影像分析中可能具有較高的應(yīng)用價值?()A.基于形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.基于深度學(xué)習(xí)的自動特征學(xué)習(xí)D.基于顏色的特征提取16、在計(jì)算機(jī)視覺的視頻分析中,假設(shè)要對一段監(jiān)控視頻中的異常行為進(jìn)行檢測。以下關(guān)于特征提取的方法,哪一項(xiàng)是不太適合的?()A.提取每一幀圖像的顏色、紋理等低級特征B.利用光流信息來捕捉物體的運(yùn)動特征C.僅分析視頻的音頻信息,忽略圖像內(nèi)容D.結(jié)合時空特征,同時考慮空間和時間維度的信息17、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像增強(qiáng)任務(wù)中,假設(shè)要提高一張低光照圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述,正確的是:()A.直方圖均衡化能夠均勻分布圖像的灰度級,但可能會導(dǎo)致細(xì)節(jié)丟失B.基于濾波的方法可以有效地去除噪聲,但同時也會模糊圖像的邊緣C.伽馬校正只適用于校正過亮的圖像,對于低光照圖像效果不佳D.所有的圖像增強(qiáng)方法都能夠在不引入任何失真的情況下提高圖像質(zhì)量18、計(jì)算機(jī)視覺在安防領(lǐng)域的應(yīng)用可以加強(qiáng)監(jiān)控和預(yù)警能力。假設(shè)要通過攝像頭實(shí)時監(jiān)測公共場所的異常行為,以下關(guān)于安防計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.簡單的運(yùn)動檢測算法就能準(zhǔn)確識別各種異常行為B.不考慮人群密度和環(huán)境背景對異常行為檢測的影響C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和行為分析模型可以提高異常行為檢測的準(zhǔn)確性和及時性D.安防領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)不需要考慮隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全問題19、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像風(fēng)格遷移是一項(xiàng)有趣的任務(wù)。假設(shè)要將一幅油畫的風(fēng)格應(yīng)用到一張照片上,以下關(guān)于模型訓(xùn)練的要點(diǎn),哪一項(xiàng)是不正確的?()A.學(xué)習(xí)油畫和照片的特征表示,找到風(fēng)格和內(nèi)容的分離方式B.只關(guān)注風(fēng)格的遷移,不考慮照片原始內(nèi)容的保留C.采用對抗訓(xùn)練,使生成的圖像在風(fēng)格和內(nèi)容上達(dá)到平衡D.調(diào)整模型參數(shù),控制風(fēng)格遷移的強(qiáng)度和效果20、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺的基礎(chǔ)任務(wù)之一。假設(shè)要對一組動物圖片進(jìn)行分類,區(qū)分貓、狗、兔子等。以下關(guān)于圖像分類方法的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,如支持向量機(jī)(SVM),也可以用于圖像分類任務(wù)B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像分類中取得了顯著的效果C.圖像分類只需要考慮圖像的內(nèi)容,不需要考慮圖像的拍攝角度和背景等因素D.可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),如旋轉(zhuǎn)、裁剪、翻轉(zhuǎn)等,增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性二、簡答題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)說明計(jì)算機(jī)視覺在交通流量預(yù)測中的應(yīng)用。2、(本題5分)說明計(jì)算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用。3、(本題5分)計(jì)算機(jī)視覺中如何進(jìn)行創(chuàng)業(yè)服務(wù)中的項(xiàng)目評估?4、(本題5分)說明計(jì)算機(jī)視覺在海洋考古中的作用。5、(本題5分)簡述圖像的色彩調(diào)整軟件。三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)解讀某城市的旅游地圖設(shè)計(jì),分析其在信息準(zhǔn)確性、可讀性和美觀性方面的表現(xiàn)。2、(本題5分)剖析某游戲的界面設(shè)計(jì),討論其用戶體驗(yàn)、視覺效果和交互設(shè)計(jì)如何影響玩家的游戲體驗(yàn)。3、(本題5分)分析無印良品的文具禮盒廣告設(shè)計(jì),從產(chǎn)品組合、包裝設(shè)計(jì)到品牌理念傳達(dá)。討論其如何營造學(xué)習(xí)和辦公的溫馨氛圍。4、(本題5分)以某品牌的宣傳視頻拍攝地點(diǎn)選擇為例,闡述其如何選擇合適的拍攝

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