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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁廣西水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院《圖案設(shè)計》

2023-2024學(xué)年第二學(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2分,共40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、在計算機視覺的行人檢測任務(wù)中,假設(shè)要在一個擁擠的街道場景中準(zhǔn)確檢測出行人,場景中存在光照變化、人群遮擋和復(fù)雜背景。以下哪種特征表示方法在這種情況下可能更具魯棒性?()A.基于形狀的特征,如行人的輪廓B.基于顏色的特征,如行人衣服的顏色C.基于深度學(xué)習(xí)的特征,通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動學(xué)習(xí)D.不提取任何特征,直接對原始圖像進(jìn)行檢測2、在計算機視覺的圖像增強任務(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。以下關(guān)于圖像增強方法的描述,哪一項是錯誤的?()A.可以通過直方圖均衡化方法增強圖像的對比度B.基于濾波的方法能夠去除圖像中的噪聲,同時增強細(xì)節(jié)C.圖像增強可以無限制地提高圖像的質(zhì)量,不存在過度增強的問題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3、在計算機視覺中,圖像分類是一項基礎(chǔ)任務(wù)。假設(shè)我們有一組包含各種動物的圖像數(shù)據(jù)集,需要訓(xùn)練一個模型來準(zhǔn)確區(qū)分不同的動物類別。在選擇圖像分類模型時,以下哪種模型架構(gòu)通常在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)出色?()A.傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法,如支持向量機(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、在計算機視覺的圖像生成任務(wù)中,假設(shè)要生成逼真的人臉圖像。以下關(guān)于生成模型的架構(gòu)選擇,哪一項是需要特別關(guān)注的?()A.選擇傳統(tǒng)的多層感知機(MLP)架構(gòu)B.采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)架構(gòu),通過對抗訓(xùn)練生成高質(zhì)量圖像C.運用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)架構(gòu),但不使用池化層D.構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)架構(gòu),處理圖像的序列信息5、視頻理解是計算機視覺中的一個具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。以下關(guān)于視頻理解的敘述,不準(zhǔn)確的是()A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內(nèi)容,還需要考慮幀之間的時間關(guān)系B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)在處理視頻序列數(shù)據(jù)時具有優(yōu)勢C.視頻理解在視頻監(jiān)控、行為分析和內(nèi)容推薦等方面具有廣泛的應(yīng)用前景D.目前的視頻理解技術(shù)已經(jīng)能夠完全理解復(fù)雜場景下的視頻內(nèi)容,不存在任何挑戰(zhàn)6、在一個基于計算機視覺的機器人導(dǎo)航系統(tǒng)中,需要根據(jù)環(huán)境圖像來規(guī)劃機器人的路徑。以下哪種視覺導(dǎo)航方法可能更適合復(fù)雜動態(tài)環(huán)境?()A.基于地圖的導(dǎo)航B.基于視覺里程計的導(dǎo)航C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端導(dǎo)航D.以上都是7、計算機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)合先驗知識和深度學(xué)習(xí)的方法可以改善圖像超分辨率的效果8、假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)ξ奈镞M(jìn)行數(shù)字化保護(hù)和修復(fù)的計算機視覺系統(tǒng),需要對文物的破損部分進(jìn)行準(zhǔn)確識別和重建。以下哪種技術(shù)在文物修復(fù)方面可能具有應(yīng)用潛力?()A.圖像修復(fù)算法B.三維重建技術(shù)C.虛擬增強現(xiàn)實技術(shù)D.以上都是9、假設(shè)我們要開發(fā)一個計算機視覺系統(tǒng),用于檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷。由于產(chǎn)品的種類繁多、缺陷類型復(fù)雜,以下哪種方法可能需要更多的計算資源和時間來訓(xùn)練模型?()A.基于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的方法B.基于淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于模板匹配的方法10、計算機視覺中的語義理解旨在理解圖像或視頻中的高層語義信息。以下關(guān)于語義理解的說法,不正確的是()A.語義理解需要將圖像中的物體、場景和事件等與先驗知識進(jìn)行關(guān)聯(lián)和解釋B.知識圖譜可以為語義理解提供豐富的語義信息和關(guān)系C.語義理解在圖像描述生成、問答系統(tǒng)等任務(wù)中發(fā)揮著重要作用D.語義理解已經(jīng)達(dá)到了非常完美的程度,能夠準(zhǔn)確理解任何復(fù)雜的圖像或視頻內(nèi)容11、圖像分類是計算機視覺的基礎(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,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法,如支持向量機(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12、在計算機視覺中,以下哪種方法常用于圖像的語義分割中的邊界優(yōu)化?()A.條件隨機場B.全連接條件隨機場C.深度學(xué)習(xí)D.以上都是13、在醫(yī)學(xué)圖像分析中,計算機視覺技術(shù)有助于疾病的診斷和治療。假設(shè)醫(yī)生需要對一組肺部CT圖像進(jìn)行分析,以檢測是否存在腫瘤。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析中的計算機視覺的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.計算機視覺算法可以自動檢測和定位肺部腫瘤,提高診斷的效率和準(zhǔn)確性B.能夠?qū)D像進(jìn)行增強和預(yù)處理,突出病變區(qū)域,便于醫(yī)生觀察和判斷C.由于醫(yī)學(xué)圖像的復(fù)雜性和個體差異,計算機視覺的結(jié)果總是完全準(zhǔn)確無誤的D.可以通過大量標(biāo)注的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,學(xué)習(xí)正常和異常的圖像特征14、對于圖像分類任務(wù),假設(shè)需要對大量的自然風(fēng)景圖像進(jìn)行分類,包括山脈、森林、海灘和沙漠等場景。這些圖像在光照、拍攝角度和季節(jié)等方面存在較大差異。為了提高圖像分類的準(zhǔn)確性和泛化能力,以下哪種策略是至關(guān)重要的?()A.增加數(shù)據(jù)增強操作,如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和顏色變換B.只使用少量具有代表性的圖像進(jìn)行訓(xùn)練C.選擇簡單的分類模型,避免過擬合D.不進(jìn)行任何預(yù)處理,直接使用原始圖像訓(xùn)練模型15、計算機視覺中的醫(yī)學(xué)圖像分析對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X光、CT、MRI等醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行病灶檢測、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算機視覺技術(shù),醫(yī)生的經(jīng)驗和專業(yè)知識不再重要16、對于視頻中的目標(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)的運動模型和外觀模型進(jìn)行預(yù)測B.僅依賴目標(biāo)的初始外觀特征進(jìn)行跟蹤C.當(dāng)出現(xiàn)遮擋時,停止跟蹤并等待目標(biāo)重新出現(xiàn)D.隨機調(diào)整跟蹤算法的參數(shù)17、在計算機視覺的場景理解任務(wù)中,需要理解整個圖像的語義信息。假設(shè)要分析一張城市街道的圖像中包含的物體和它們之間的關(guān)系,以下關(guān)于場景理解方法的描述,正確的是:()A.單獨對圖像中的每個物體進(jìn)行識別和分類就能實現(xiàn)場景理解B.忽略圖像中的上下文信息和空間布局對場景理解沒有影響C.利用深度學(xué)習(xí)中的語義分割和圖模型可以更好地理解場景的結(jié)構(gòu)和語義關(guān)系D.場景理解只適用于簡單的室內(nèi)場景,對于復(fù)雜的戶外場景無法處理18、在計算機視覺的視覺跟蹤與監(jiān)控應(yīng)用中,需要對特定目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)的跟蹤和監(jiān)測。假設(shè)要對一個在大型商場中移動的可疑人員進(jìn)行跟蹤,同時要應(yīng)對人群遮擋和環(huán)境變化。以下哪種視覺跟蹤與監(jiān)控技術(shù)在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結(jié)果?()A.多目標(biāo)跟蹤算法B.基于深度學(xué)習(xí)的單目標(biāo)跟蹤C.基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤19、在計算機視覺中,目標(biāo)檢測是一項重要任務(wù)。假設(shè)要在一張包含眾多物體的復(fù)雜圖像中準(zhǔn)確檢測出不同類型的車輛,例如轎車、卡車和摩托車。圖像中的車輛可能具有不同的顏色、大小和姿態(tài),而且背景也較為復(fù)雜。為了實現(xiàn)高精度的車輛檢測,以下哪種方法通常被認(rèn)為是最有效的?()A.基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù),如邊緣檢測和形態(tài)學(xué)操作B.使用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法,如FasterR-CNNC.采用簡單的模板匹配方法,根據(jù)預(yù)先定義的車輛模板進(jìn)行匹配D.對圖像進(jìn)行全局特征提取,然后基于這些特征進(jìn)行分類20、計算機視覺中的顯著性檢測旨在找出圖像中引人注目的區(qū)域。假設(shè)要在一張復(fù)雜的自然風(fēng)景圖像中檢測顯著性區(qū)域,以下關(guān)于顯著性檢測方法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于對比度的方法通過計算圖像區(qū)域與周圍區(qū)域的差異來確定顯著性B.基于頻域分析的方法可以從圖像的頻譜中提取顯著性信息C.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)圖像的全局和局部特征,實現(xiàn)更準(zhǔn)確的顯著性檢測D.顯著性檢測的結(jié)果總是與人類的視覺注意力機制完全一致,沒有偏差二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)說明計算機視覺在海洋考古中的作用。2、(本題5分)簡述圖像的小波變換的特點。3、(本題5分)描述計算機視覺在海洋物理過程研究中的應(yīng)用。三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)探討某學(xué)術(shù)會議的論文集封面和排版設(shè)計,研究其如何體現(xiàn)會議的主題和學(xué)術(shù)氛圍,方便讀者閱讀和檢索。2、(本題5分)分析某博物館的展覽海報設(shè)計,探討其如何運用視覺元素吸引觀眾參觀展覽,傳達(dá)展覽的主題和文化內(nèi)涵。3、(本題5分)觀察某城市的公共交通導(dǎo)向系統(tǒng)設(shè)計,分析其標(biāo)識、線路圖、色彩搭配等方面如何有效地引導(dǎo)乘客,提高出行效率,同時考慮到不同人群的需求和使用場景。4、(本題5分)以某珠

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