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文檔簡介
裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁重慶輕工職業(yè)學院《包裝設計》
2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、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、計算機視覺在文物保護和數(shù)字化中的應用可以幫助記錄和分析文物信息。假設要對一件古老的雕塑進行三維數(shù)字化和表面紋理分析,以下關于文物保護計算機視覺應用的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的攝影測量方法在文物數(shù)字化中比基于深度學習的方法更精確B.文物的復雜形狀和表面材質對數(shù)字化和分析過程沒有挑戰(zhàn)C.結合多種成像技術和計算機視覺算法能夠更全面地獲取文物的信息D.文物保護中的計算機視覺應用不需要考慮對文物的非接觸性和無損性要求2、計算機視覺中的視頻理解任務包括對視頻內容的分析和解釋。假設要理解一段新聞視頻的主要內容和事件發(fā)展。以下關于視頻理解的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過對視頻中的幀進行分類、目標檢測和跟蹤來實現(xiàn)視頻理解B.深度學習中的注意力機制可以幫助聚焦視頻中的關鍵信息,提高理解的準確性C.視頻理解只需要關注視覺信息,不需要考慮音頻和文字等其他模態(tài)的信息D.可以結合知識圖譜和語義理解技術,對視頻中的內容進行更深入的分析和解釋3、圖像分類是計算機視覺的基本任務之一。假設要對大量的動物圖像進行分類,將其分為貓、狗、兔子等類別。在進行圖像分類時,以下關于特征提取的描述,正確的是:()A.手工設計的特征,如顏色直方圖、紋理特征等,總是比自動學習的特征更有效B.深度學習中的卷積神經網(wǎng)絡能夠自動學習到具有判別性的圖像特征,無需人工干預C.特征提取的好壞對圖像分類的結果影響不大,主要取決于分類器的性能D.為了提高分類準確率,應該盡可能多地提取圖像的各種特征,而不考慮特征的冗余性4、計算機視覺中的場景文本識別旨在從圖像中識別出文字信息。假設要在一張街景圖像中識別出店鋪招牌上的文字。以下關于場景文本識別方法的描述,正確的是:()A.基于光學字符識別(OCR)技術的方法對字體和排版的變化適應性強,識別準確率高B.深度學習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注文本的內容,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雜的自然場景中準確無誤地識別出各種文字5、假設要構建一個能夠對衛(wèi)星圖像進行地物分類的計算機視覺系統(tǒng),用于國土資源調查和環(huán)境監(jiān)測。由于衛(wèi)星圖像的分辨率較高且覆蓋范圍廣,以下哪種處理方式可能是必要的?()A.圖像分塊處理B.多尺度分析C.特征選擇和降維D.以上都是6、在計算機視覺的圖像去噪任務中,假設要去除一張受到嚴重噪聲污染的圖像中的噪聲。以下關于圖像去噪方法的描述,正確的是:()A.中值濾波能夠有效地去除椒鹽噪聲,但會使圖像變得模糊B.均值濾波在去除噪聲的同時能夠很好地保留圖像的細節(jié)信息C.小波變換去噪方法計算復雜度高,不適合處理大規(guī)模圖像D.所有的圖像去噪方法都能夠完全恢復出原始的無噪圖像7、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用可以提高生產效率和質量。假設要檢測生產線上產品的表面缺陷,以下關于工業(yè)檢測中的計算機視覺技術的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的機器視覺方法在檢測復雜的表面缺陷時比深度學習方法更可靠B.深度學習模型需要大量的有缺陷和無缺陷樣本進行訓練,才能準確檢測出各種缺陷C.工業(yè)檢測中的計算機視覺系統(tǒng)不需要考慮實時性和準確性的平衡D.產品的顏色和材質對表面缺陷檢測的結果沒有影響8、在計算機視覺的醫(yī)學影像分析中,例如對腫瘤的檢測和分割,需要高精度和可靠性。假設我們有一組磁共振成像(MRI)數(shù)據(jù),以下哪種技術能夠有效地輔助醫(yī)生進行準確的診斷和治療規(guī)劃?()A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學習的分割網(wǎng)絡,結合多模態(tài)數(shù)據(jù)C.基于聚類和分類的方法D.基于形態(tài)學操作和閾值分割的方法9、在計算機視覺的遙感圖像分析中,假設要從衛(wèi)星遙感圖像中提取土地利用信息,以下哪種技術可能對區(qū)分不同類型的土地覆蓋有幫助?()A.高光譜分析B.紋理分析C.形狀分析D.以上都有可能10、在計算機視覺的視頻目標跟蹤中,假設目標在視頻中被短暫遮擋。以下關于處理遮擋情況的方法,哪一項是不太有效的?()A.利用目標在遮擋前的運動軌跡預測其位置B.完全放棄對被遮擋目標的跟蹤,等待其重新出現(xiàn)C.結合目標的外觀特征和運動信息進行跟蹤D.借助周圍背景和其他相關物體的信息輔助跟蹤11、計算機視覺中的虛擬現(xiàn)實(VR)和增強現(xiàn)實(AR)應用需要實時生成逼真的視覺效果。假設要在一個VR游戲中為玩家提供沉浸式的視覺體驗,或者在AR應用中準確地將虛擬物體與現(xiàn)實場景融合。以下哪種計算機視覺技術在實現(xiàn)這些效果時至關重要?()A.實時渲染技術B.空間定位與追蹤技術C.三維重建與建模技術D.以上技術綜合應用12、計算機視覺在虛擬現(xiàn)實(VR)和增強現(xiàn)實(AR)中有著重要的應用。假設要在VR游戲中實現(xiàn)真實的場景交互。以下關于計算機視覺在VR/AR中的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過對用戶的動作和姿態(tài)進行識別,實現(xiàn)自然的交互操作B.能夠將虛擬物體與真實場景進行準確的融合和匹配C.計算機視覺技術可以提高VR/AR體驗的沉浸感和真實感D.VR/AR中的計算機視覺應用不存在任何技術挑戰(zhàn)和限制13、在計算機視覺的視頻分析中,假設要對一段監(jiān)控視頻中的異常行為進行檢測。以下關于特征提取的方法,哪一項是不太適合的?()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動特征C.僅分析視頻的音頻信息,忽略圖像內容D.結合時空特征,同時考慮空間和時間維度的信息14、計算機視覺中的目標計數(shù)是估計圖像或視頻中目標的數(shù)量。假設要在一張人群圖像中準確計數(shù)人數(shù),以下關于目標計數(shù)方法的描述,正確的是:()A.基于檢測的計數(shù)方法通過檢測每個個體來實現(xiàn)計數(shù),對密集場景效果好B.基于回歸的計數(shù)方法直接預測目標數(shù)量,計算速度快但精度較低C.深度學習中的注意力機制在目標計數(shù)中沒有作用,不能提高計數(shù)準確性D.目標計數(shù)只需要考慮目標的外觀特征,不需要考慮圖像的上下文信息15、在計算機視覺中,圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質量的技術。以下關于圖像超分辨率重建的敘述,不正確的是()A.圖像超分辨率重建可以通過插值、基于模型的方法或深度學習方法來實現(xiàn)B.深度學習方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細節(jié)C.圖像超分辨率重建在醫(yī)學圖像、衛(wèi)星圖像和監(jiān)控圖像等領域有重要的應用D.圖像超分辨率重建可以無限制地提高圖像的分辨率,不受原始圖像信息的限制16、在一個基于計算機視覺的工業(yè)質量檢測系統(tǒng)中,需要檢測產品表面的微小缺陷,如劃痕、凹坑等。由于缺陷的尺寸較小且形態(tài)多樣,以下哪種圖像處理算法可能對缺陷檢測最為有效?()A.邊緣檢測算法B.形態(tài)學操作C.閾值分割算法D.霍夫變換17、計算機視覺中的圖像增強技術可以改善圖像質量。假設要對一張低光照條件下拍攝的圖像進行增強,以下關于圖像增強方法的描述,正確的是:()A.簡單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照圖像的質量B.直方圖均衡化方法總是能夠在不引入噪聲的情況下增強圖像對比度C.基于深度學習的圖像增強方法能夠自適應地學習到適合的增強策略D.圖像增強不會改變圖像的原始信息和內容18、在計算機視覺的目標跟蹤任務中,需要持續(xù)跟蹤一個或多個運動目標。假設要跟蹤一個在操場上跑步的人。以下關于目標跟蹤算法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以基于特征匹配的方法,在連續(xù)的幀中找到目標的相似特征來實現(xiàn)跟蹤B.深度學習中的相關濾波算法能夠快速準確地跟蹤目標,適應目標的外觀變化C.目標跟蹤算法能夠在目標被遮擋或短暫消失后,仍然準確地恢復跟蹤D.無論目標的運動速度和軌跡如何復雜,目標跟蹤算法都能完美地跟蹤19、當進行圖像的風格遷移任務時,假設要將一張照片的風格轉換為著名繪畫的風格,同時保留照片的內容結構。以下哪種方法在實現(xiàn)這一目標時可能更有效?()A.使用基于卷積神經網(wǎng)絡的風格遷移算法,如Gatys等人提出的方法B.對圖像進行簡單的色彩變換和濾鏡處理C.隨機改變圖像的像素值來模擬風格遷移D.只對圖像的邊緣進行處理,忽略內部區(qū)域20、在計算機視覺的圖像風格遷移任務中,將一張圖像的風格應用到另一張圖像上。假設要將一幅油畫的風格遷移到一張照片上,以下關于圖像風格遷移方法的描述,正確的是:()A.基于手工特征提取和風格轉換的方法能夠實現(xiàn)自然逼真的風格遷移B.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡(GAN)在風格遷移中無法生成多樣化的風格效果C.圖像的內容和風格可以完全獨立地進行處理,互不影響D.考慮圖像的局部和全局特征以及語義信息能夠提升風格遷移的質量二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)說明計算機視覺在租賃行業(yè)中的應用。2、(本題5分)解釋計算機視覺在造紙業(yè)中的質量控制。3、(本題5分)解釋計算機視覺中的目標跟蹤方法。三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)研究某科技公司的企業(yè)年報設計,探討其在數(shù)據(jù)可視化、排版設計和品牌傳達方面的表現(xiàn)。2、(本題5分)某藝術展覽的畫冊設計通過高質量的圖片印刷和精心編排的文字解說展現(xiàn)了藝術作品的魅力。請?zhí)接懏媰栽趫D片處理、文字與圖片比例、頁面裝訂形式上的設計選擇,以及如何為觀眾留下深刻的印象。3、(本題5分)一家時尚品牌的廣告設計在各大媒體上引起了廣泛關注,其以獨特的視覺風格和創(chuàng)意表現(xiàn)突出了品牌的個性。請剖析該廣告在創(chuàng)意概念、視覺表現(xiàn)手法、品牌信息傳
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