廣東技術(shù)師范大學(xué)《文字與標(biāo)志設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
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廣東技術(shù)師范大學(xué)《文字與標(biāo)志設(shè)計(jì)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁廣東技術(shù)師范大學(xué)《文字與標(biāo)志設(shè)計(jì)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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2、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像增強(qiáng)旨在改善圖像的質(zhì)量和視覺效果。假設(shè)一張低對(duì)比度、有噪聲的醫(yī)學(xué)圖像需要進(jìn)行增強(qiáng)處理,以突出病變區(qū)域并減少噪聲的影響。以下哪種圖像增強(qiáng)技術(shù)最為適合?()A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.銳化濾波3、計(jì)算機(jī)視覺在文物保護(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)視覺在文物保護(hù)中的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.可以通過三維掃描技術(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4、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中,需要根據(jù)環(huán)境圖像來規(guī)劃機(jī)器人的路徑。以下哪種視覺導(dǎo)航方法可能更適合復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境?()A.基于地圖的導(dǎo)航B.基于視覺里程計(jì)的導(dǎo)航C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端導(dǎo)航D.以上都是5、對(duì)于視頻中的目標(biāo)跟蹤任務(wù),假設(shè)目標(biāo)在視頻中經(jīng)歷了快速的外觀變化和嚴(yán)重的遮擋。以下哪種策略有助于保持跟蹤的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性?()A.結(jié)合目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)模型和外觀模型進(jìn)行預(yù)測(cè)B.僅依賴目標(biāo)的初始外觀特征進(jìn)行跟蹤C(jī).當(dāng)出現(xiàn)遮擋時(shí),停止跟蹤并等待目標(biāo)重新出現(xiàn)D.隨機(jī)調(diào)整跟蹤算法的參數(shù)6、計(jì)算機(jī)視覺中的工業(yè)檢測(cè)任務(wù)需要檢測(cè)產(chǎn)品的缺陷和瑕疵。假設(shè)要在生產(chǎn)線上對(duì)一批電子產(chǎn)品的外觀進(jìn)行檢測(cè),要求快速準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)微小的缺陷。以下哪種工業(yè)檢測(cè)方法在處理這種高精度要求的任務(wù)時(shí)最為適用?()A.機(jī)器視覺檢測(cè)B.人工目檢C.抽樣檢測(cè)D.基于統(tǒng)計(jì)的檢測(cè)7、在計(jì)算機(jī)視覺的全景圖像拼接任務(wù)中,假設(shè)要將多張拍攝的局部圖像拼接成一幅完整的全景圖。以下關(guān)于圖像匹配和融合的步驟,哪一項(xiàng)是容易出錯(cuò)的?()A.準(zhǔn)確找到相鄰圖像之間的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配B.對(duì)匹配后的圖像進(jìn)行幾何校正和投影變換C.直接將圖像拼接在一起,不進(jìn)行任何過渡處理D.采用合適的融合算法,消除拼接處的明顯痕跡8、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像配準(zhǔn)任務(wù)是將不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對(duì)齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的城市風(fēng)景照片進(jìn)行配準(zhǔn)。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以基于特征點(diǎn)匹配的方法,找到兩張圖像中的對(duì)應(yīng)點(diǎn),然后計(jì)算變換矩陣B.基于灰度信息的配準(zhǔn)方法通過比較圖像的像素值來實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以用于圖像配準(zhǔn),自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系D.圖像配準(zhǔn)總是能夠達(dá)到像素級(jí)別的精確對(duì)齊,不存在任何誤差9、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,需要在連續(xù)的圖像幀中持續(xù)跟蹤一個(gè)特定的目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在運(yùn)動(dòng)場上快速移動(dòng)且形狀變化的運(yùn)動(dòng)員,同時(shí)存在其他相似物體的干擾。以下哪種目標(biāo)跟蹤算法在這種具有挑戰(zhàn)性的場景下表現(xiàn)更佳?()A.基于卡爾曼濾波的跟蹤B.基于粒子濾波的跟蹤C(jī).基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤10、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,假設(shè)要在一段視頻中持續(xù)跟蹤一個(gè)移動(dòng)的物體,例如跟蹤一只飛行的鳥。物體可能會(huì)被其他物體遮擋,并且外觀可能會(huì)發(fā)生變化。以下哪種目標(biāo)跟蹤方法在這種復(fù)雜情況下更有可能成功?()A.基于卡爾曼濾波的跟蹤方法,預(yù)測(cè)物體的位置和速度B.基于深度學(xué)習(xí)的Siamese網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.只在視頻的起始幀確定目標(biāo)位置,后續(xù)幀不再跟蹤D.隨機(jī)選擇視頻中的區(qū)域作為跟蹤目標(biāo)11、在計(jì)算機(jī)視覺的動(dòng)作識(shí)別任務(wù)中,識(shí)別視頻中的人物動(dòng)作。假設(shè)要識(shí)別一段舞蹈視頻中的動(dòng)作,以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以提取視頻中的時(shí)空特征,如光流和運(yùn)動(dòng)軌跡,來描述動(dòng)作B.基于深度學(xué)習(xí)的方法,如3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠直接處理視頻數(shù)據(jù),進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別C.動(dòng)作識(shí)別需要考慮動(dòng)作的速度、幅度和節(jié)奏等特征D.動(dòng)作識(shí)別只適用于簡單的、規(guī)范化的動(dòng)作,對(duì)于復(fù)雜的、個(gè)性化的動(dòng)作無法準(zhǔn)確識(shí)別12、計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見解。假設(shè)要分析一場足球比賽中球員的跑動(dòng)軌跡和動(dòng)作。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事中的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過對(duì)視頻的分析,自動(dòng)跟蹤球員的位置和運(yùn)動(dòng)軌跡B.能夠?qū)η騿T的動(dòng)作進(jìn)行分類,如傳球、射門和防守C.計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事分析中的結(jié)果可以直接作為裁判的判罰依據(jù),無需人工復(fù)查D.可以結(jié)合多攝像頭的信息,獲取更全面和準(zhǔn)確的比賽數(shù)據(jù)13、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像修復(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14、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15、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16、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)計(jì)數(shù)任務(wù)中,統(tǒng)計(jì)圖像或視頻中目標(biāo)的數(shù)量。假設(shè)要統(tǒng)計(jì)一個(gè)果園中蘋果的數(shù)量,以下關(guān)于目標(biāo)計(jì)數(shù)方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以基于圖像分割和對(duì)象識(shí)別的方法,先分割出每個(gè)蘋果,然后進(jìn)行計(jì)數(shù)B.利用深度學(xué)習(xí)中的回歸模型直接預(yù)測(cè)蘋果的數(shù)量C.目標(biāo)計(jì)數(shù)不受蘋果的大小、形狀和分布的影響,任何情況下都能準(zhǔn)確計(jì)數(shù)D.結(jié)合多視角圖像或視頻序列可以提高目標(biāo)計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性17、計(jì)算機(jī)視覺中的醫(yī)學(xué)圖像分析對(duì)于疾病的診斷和治療具有重要意義。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析的描述,不準(zhǔn)確的是()A.可以對(duì)X光、CT、MRI等醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行病灶檢測(cè)、器官分割和疾病分類B.深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像分析中取得了顯著的成果,但也面臨數(shù)據(jù)標(biāo)注困難和模型泛化能力不足的問題C.醫(yī)學(xué)圖像分析需要遵循嚴(yán)格的醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和倫理規(guī)范,確保結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性D.醫(yī)學(xué)圖像分析完全依賴于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)不再重要18、圖像去模糊是計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)難題。假設(shè)一張圖像由于相機(jī)抖動(dòng)而產(chǎn)生模糊,以下哪種去模糊方法可能需要對(duì)模糊核有較為準(zhǔn)確的估計(jì)?()A.基于深度學(xué)習(xí)的去模糊方法B.盲去卷積方法C.維納濾波去模糊方法D.均值濾波去模糊方法19、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中,將不同視角或時(shí)間拍攝的圖像進(jìn)行對(duì)齊,以下哪種變換模型可能適用于具有較大形變的圖像配準(zhǔn)?()A.剛性變換B.仿射變換C.投影變換D.非線性變換20、計(jì)算機(jī)視覺在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別道路標(biāo)志的系統(tǒng),以下關(guān)于應(yīng)對(duì)不同光照條件的策略,哪一項(xiàng)是最為有效的?()A.使用固定的閾值對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理B.采用自適應(yīng)的圖像增強(qiáng)算法,根據(jù)光照情況調(diào)整圖像C.忽略光照變化,依靠模型的泛化能力D.只在特定的光照條件下收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)21、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(duì)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(duì)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22、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23、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去模糊任務(wù)中,需要恢復(fù)由于相機(jī)抖動(dòng)或物體運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的模糊圖像。假設(shè)一張夜景照片由于長時(shí)間曝光而模糊,同時(shí)存在噪聲和低光照條件。以下哪種圖像去模糊算法在處理這種情況時(shí)效果較好?()A.盲去卷積算法B.基于正則化的去模糊算法C.深度學(xué)習(xí)的去模糊模型D.頻域去模糊方法24、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(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)25、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像風(fēng)格遷移任務(wù)中,假設(shè)要將一張照片轉(zhuǎn)換為具有特定藝術(shù)風(fēng)格的圖像,以下哪種技術(shù)可能對(duì)生成逼真的風(fēng)格效果起到關(guān)鍵作用?()A.對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)(GAN)B.自編碼器(Autoencoder)C.變分自編碼器(VAE)D.玻爾茲曼機(jī)(BoltzmannMachine)二、簡答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)簡述計(jì)算機(jī)視覺在志愿者服務(wù)中的應(yīng)用。2、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺在慈善捐贈(zèng)中的物品分類和評(píng)估。3、(本題5分)簡述計(jì)算機(jī)視覺在印刷業(yè)中的色彩管理和缺陷檢測(cè)。4、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺中的深度估計(jì)概念。三、分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)某科技公司的年度報(bào)告設(shè)計(jì)簡潔明了,數(shù)據(jù)圖表清晰直觀。請(qǐng)研究年度報(bào)告設(shè)計(jì)在展示公司業(yè)績、傳達(dá)發(fā)展戰(zhàn)略、增強(qiáng)投資者信心方面的作用,以及如何根據(jù)公司的發(fā)展階段和行業(yè)特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化。2、(本題5分)某汽車品牌的車展展臺(tái)設(shè)計(jì)獨(dú)具匠心,吸引了眾多參觀者的目光。請(qǐng)剖析展臺(tái)在空間造型、車輛展示方式、多媒體互動(dòng)體驗(yàn)上的創(chuàng)新之處,以及如何提升品牌的知名度和美譽(yù)度。3、(本題5分)解析某科技公司的科技產(chǎn)品用戶手冊(cè)設(shè)計(jì),探討其如何通過視覺元素展示產(chǎn)品的使用方法、注意事項(xiàng)和品牌的服務(wù)理念,提高用戶的使用體驗(yàn)。4

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