安徽工程大學(xué)《版面設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
安徽工程大學(xué)《版面設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
安徽工程大學(xué)《版面設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
安徽工程大學(xué)《版面設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁(yè)
安徽工程大學(xué)《版面設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第5頁(yè)
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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)安徽工程大學(xué)

《版面設(shè)計(jì)》2022-2023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、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的視頻理解不僅包括對(duì)單個(gè)幀的分析,還需要考慮幀之間的關(guān)系。假設(shè)我們要理解一個(gè)電影片段的情節(jié)和情感,以下哪種方法能夠有效地捕捉視頻中的時(shí)空動(dòng)態(tài)信息和語(yǔ)義信息?()A.基于幀級(jí)特征和分類器的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的視頻理解模型,結(jié)合注意力機(jī)制C.基于光流和運(yùn)動(dòng)軌跡的方法D.基于音頻和視頻融合的方法2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像增強(qiáng)旨在改善圖像的質(zhì)量和視覺(jué)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(jué)中的視頻目標(biāo)跟蹤中,假設(shè)目標(biāo)在跟蹤過(guò)程中發(fā)生了嚴(yán)重的形變。以下關(guān)于處理目標(biāo)形變的方法描述,正確的是:()A.基于模板匹配的跟蹤方法能夠自適應(yīng)地處理目標(biāo)形變,保持跟蹤的準(zhǔn)確性B.特征點(diǎn)跟蹤方法對(duì)目標(biāo)形變不敏感,在這種情況下仍然能夠可靠跟蹤C(jī).深度學(xué)習(xí)中的孿生網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)形變時(shí)容易丟失目標(biāo),無(wú)法繼續(xù)跟蹤D.結(jié)合多種特征和模型更新策略可以提高對(duì)目標(biāo)形變的跟蹤魯棒性4、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的人臉識(shí)別任務(wù)中,假設(shè)要實(shí)現(xiàn)一個(gè)能夠在不同光照和表情下準(zhǔn)確識(shí)別的系統(tǒng)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟,哪一項(xiàng)是最重要的?()A.對(duì)人臉圖像進(jìn)行歸一化處理,統(tǒng)一大小和亮度B.對(duì)圖像進(jìn)行銳化處理,增強(qiáng)面部特征C.給圖像添加藝術(shù)效果,提高美觀度D.隨機(jī)裁剪圖像,增加數(shù)據(jù)多樣性5、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)要開(kāi)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)6、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的姿態(tài)估計(jì)是確定物體在三維空間中的位置和方向。假設(shè)要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài),以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于視覺(jué)的姿態(tài)估計(jì)可以通過(guò)分析物體在圖像中的特征點(diǎn)來(lái)計(jì)算其姿態(tài)B.可以結(jié)合多個(gè)攝像頭的圖像信息,提高姿態(tài)估計(jì)的精度和魯棒性C.姿態(tài)估計(jì)通常需要先對(duì)物體進(jìn)行建模,然后通過(guò)匹配圖像和模型來(lái)確定姿態(tài)D.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果總是非常準(zhǔn)確,不受圖像噪聲、遮擋和物體形狀變化的影響7、視頻分析是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)重要領(lǐng)域。假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的行為進(jìn)行分析和理解,以下關(guān)于視頻分析方法的描述,正確的是:()A.直接將視頻中的每一幀圖像作為獨(dú)立的圖像進(jìn)行處理,就能準(zhǔn)確分析視頻中的行為B.考慮視頻的時(shí)序信息和幀間的相關(guān)性對(duì)于理解復(fù)雜的行為非常重要C.視頻分析只適用于簡(jiǎn)單的動(dòng)作識(shí)別,對(duì)于復(fù)雜的多人物交互行為無(wú)法處理D.視頻的分辨率和幀率對(duì)視頻分析的結(jié)果沒(méi)有影響8、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9、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流計(jì)算用于估計(jì)圖像中像素的運(yùn)動(dòng)。假設(shè)要在一個(gè)動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中準(zhǔn)確計(jì)算光流,以下哪種情況可能導(dǎo)致較大的誤差?()A.物體的快速運(yùn)動(dòng)B.光照的劇烈變化C.圖像的低分辨率D.以上都有可能10、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的全景圖像拼接是將多個(gè)視角的圖像組合成一個(gè)全景圖像。假設(shè)我們有一組用普通相機(jī)拍攝的場(chǎng)景照片,要拼接成一個(gè)無(wú)縫的全景圖,以下哪個(gè)步驟對(duì)于拼接的質(zhì)量影響最大?()A.特征點(diǎn)提取和匹配B.圖像融合和過(guò)渡處理C.相機(jī)參數(shù)估計(jì)和校正D.圖像的裁剪和縮放11、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,圖像分類是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們要對(duì)大量的動(dòng)物圖片進(jìn)行分類,將其分為貓、狗、鳥(niǎo)等類別。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.基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色,能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征B.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法如支持向量機(jī)(SVM)在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時(shí),性能通常不如深度學(xué)習(xí)方法C.圖像分類只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征,高層語(yǔ)義信息對(duì)分類結(jié)果影響不大D.為了提高分類準(zhǔn)確率,可以使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作來(lái)擴(kuò)充數(shù)據(jù)集12、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(niǎo)。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)13、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中,需要根據(jù)環(huán)境圖像來(lái)規(guī)劃?rùn)C(jī)器人的路徑。以下哪種視覺(jué)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(jué)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14、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像分割任務(wù)旨在將圖像分割成不同的區(qū)域。假設(shè)要對(duì)一張風(fēng)景圖片進(jìn)行分割,區(qū)分天空、陸地和水面。以下關(guān)于圖像分割方法的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.基于閾值的分割方法簡(jiǎn)單快速,但對(duì)于復(fù)雜圖像效果不佳B.區(qū)域生長(zhǎng)法從種子點(diǎn)開(kāi)始,逐步合并相似的區(qū)域C.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)在圖像分割中表現(xiàn)出色,能夠生成精確的分割結(jié)果D.圖像分割的結(jié)果總是清晰明確,不存在模糊或錯(cuò)誤的邊界15、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)銷策略提供數(shù)據(jù)支持16、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中,當(dāng)需要對(duì)監(jiān)控視頻中的行人進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)和跟蹤,以實(shí)現(xiàn)智能安防系統(tǒng)的功能時(shí),以下哪種方法在處理復(fù)雜場(chǎng)景和多目標(biāo)跟蹤方面可能表現(xiàn)更為出色?()A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法C.基于特征匹配的跟蹤算法D.基于光流法的跟蹤算法17、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的表情識(shí)別用于分析人臉的表情狀態(tài)。假設(shè)要在一個(gè)在線教育平臺(tái)中檢測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)。以下關(guān)于表情識(shí)別的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過(guò)提取面部肌肉的運(yùn)動(dòng)特征來(lái)判斷表情B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)表情的特征表示C.表情識(shí)別能夠準(zhǔn)確區(qū)分細(xì)微的表情變化,如困惑和專注D.表情識(shí)別不受面部遮擋和光照變化的影響,始終能夠準(zhǔn)確判斷18、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視覺(jué)跟蹤任務(wù)中,目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中可能會(huì)發(fā)生形變、遮擋和光照變化等情況。為了提高跟蹤的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性,以下哪種策略可能是有效的?()A.模型更新機(jī)制B.多特征融合C.抗遮擋處理D.以上都是19、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,視頻摘要生成是從長(zhǎng)視頻中提取關(guān)鍵內(nèi)容并生成簡(jiǎn)潔的摘要。以下關(guān)于視頻摘要生成的敘述,不正確的是()A.視頻摘要生成可以基于關(guān)鍵幀提取、內(nèi)容分析和故事線構(gòu)建等方法B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)視頻的語(yǔ)義信息,生成更有代表性的摘要C.視頻摘要生成在視頻瀏覽、檢索和存儲(chǔ)等方面具有實(shí)用價(jià)值D.視頻摘要生成能夠完全準(zhǔn)確地反映視頻的所有重要內(nèi)容,沒(méi)有任何信息丟失20、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的場(chǎng)景理解是對(duì)整個(gè)圖像場(chǎng)景的語(yǔ)義和結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析和理解。以下關(guān)于場(chǎng)景理解的描述,不準(zhǔn)確的是()A.場(chǎng)景理解需要綜合考慮物體、空間關(guān)系、上下文信息等多個(gè)方面B.可以通過(guò)構(gòu)建場(chǎng)景圖來(lái)表示場(chǎng)景中的實(shí)體和關(guān)系,輔助場(chǎng)景理解C.場(chǎng)景理解在智能導(dǎo)航、虛擬環(huán)境構(gòu)建和圖像編輯等領(lǐng)域具有潛在的應(yīng)用價(jià)值D.場(chǎng)景理解是一個(gè)已經(jīng)完全解決的問(wèn)題,不存在任何技術(shù)難題21、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的三維重建技術(shù)可以從多幅圖像中恢復(fù)物體的三維形狀。假設(shè)要對(duì)一個(gè)古老建筑進(jìn)行三維重建。以下關(guān)于三維重建方法的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.可以通過(guò)立體視覺(jué)的方法,從不同角度拍攝的圖像中計(jì)算深度信息B.基于結(jié)構(gòu)光的方法能夠快速獲取物體表面的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)C.深度學(xué)習(xí)在三維重建中也有應(yīng)用,能夠?qū)W習(xí)從二維圖像到三維形狀的映射D.三維重建的結(jié)果總是非常精確,與真實(shí)物體的形狀完全一致22、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視覺(jué)跟蹤與監(jiān)控應(yīng)用中,需要對(duì)特定目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)的跟蹤和監(jiān)測(cè)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)在大型商場(chǎng)中移動(dòng)的可疑人員進(jìn)行跟蹤,同時(shí)要應(yīng)對(duì)人群遮擋和環(huán)境變化。以下哪種視覺(jué)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(jī).基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤23、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)學(xué)圖像分析中有著重要作用。假設(shè)要通過(guò)眼底圖像檢測(cè)糖尿病性視網(wǎng)膜病變,以下關(guān)于模型訓(xùn)練中數(shù)據(jù)標(biāo)注的難度,哪一項(xiàng)是最為顯著的?()A.病變區(qū)域的邊界模糊,難以精確標(biāo)注B.眼底圖像的質(zhì)量參差不齊,影響標(biāo)注準(zhǔn)確性C.標(biāo)注人員的醫(yī)學(xué)知識(shí)不足,導(dǎo)致標(biāo)注錯(cuò)誤D.數(shù)據(jù)量過(guò)大,標(biāo)注工作耗時(shí)費(fèi)力24、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的行人檢測(cè)任務(wù)中,假設(shè)要在一個(gè)擁擠的街道場(chǎng)景中準(zhǔn)確檢測(cè)出行人,場(chǎng)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(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)D.不提取任何特征,直接對(duì)原始圖像進(jìn)行檢測(cè)25、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用中,人臉識(shí)別是一個(gè)常見(jiàn)的任務(wù)。假設(shè)一個(gè)公司要建立一個(gè)門禁系統(tǒng),通過(guò)人臉識(shí)別來(lái)允許員工進(jìn)入。為了提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性,以下哪種技術(shù)通常會(huì)被采用?()A.基于幾何特征的人臉識(shí)別B.基于模板匹配的人臉識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別,結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)D.基于顏色特征的人臉識(shí)別二、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)在知識(shí)產(chǎn)權(quán)服務(wù)中的綜合應(yīng)用。2、(本題5分)說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在旅游行業(yè)中的景點(diǎn)推薦和游客行為分析。3、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的三維重建技術(shù)。4、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的行人檢測(cè)任務(wù)。三、分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)剖析某烘焙教室的室內(nèi)裝修和教學(xué)材料設(shè)計(jì),探討如何通過(guò)溫馨、有趣的視覺(jué)元素激發(fā)學(xué)員的學(xué)習(xí)興趣。2、(本題5分)以某健身俱樂(lè)部的女性專屬課程宣傳海報(bào)設(shè)計(jì)為例,分析其女性特色、課程優(yōu)勢(shì)、激勵(lì)文字如何吸引女性加入。3、(本題5分)剖析某藝術(shù)展覽的畫(huà)冊(cè)設(shè)計(jì),討論其如何運(yùn)用圖片排版和文字說(shuō)明展示展覽作品和藝術(shù)理念。4、(本題5分)以一個(gè)時(shí)尚品牌的時(shí)尚快閃店設(shè)計(jì)為例,分析

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