蚌埠經(jīng)濟(jì)技術(shù)職業(yè)學(xué)院《書(shū)籍裝幀與樣本制作》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1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2頁(yè)蚌埠經(jīng)濟(jì)技術(shù)職業(yè)學(xué)院《書(shū)籍裝幀與樣本制作》2024-2025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15個(gè)小題,每小題2分,共30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(jué)的圖像生成任務(wù)中,除了生成新的圖像,還可以對(duì)已有圖像進(jìn)行風(fēng)格轉(zhuǎn)換。假設(shè)我們要將一張照片轉(zhuǎn)換為油畫(huà)風(fēng)格,以下哪種方法能夠?qū)崿F(xiàn)逼真的風(fēng)格轉(zhuǎn)換效果?()A.基于圖像濾波和變換的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)格遷移算法,如CycleGANC.基于圖像融合和合成的方法D.基于顏色映射和紋理合成的方法2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視覺(jué)跟蹤與定位任務(wù)中,實(shí)時(shí)跟蹤物體并確定其在空間中的位置。假設(shè)要在一個(gè)室內(nèi)環(huán)境中跟蹤一個(gè)移動(dòng)的機(jī)器人并確定其位置,以下關(guān)于視覺(jué)跟蹤與定位方法的描述,正確的是:()A.基于標(biāo)志物的跟蹤與定位方法在標(biāo)志物被遮擋時(shí)仍能準(zhǔn)確工作B.視覺(jué)里程計(jì)方法能夠獨(dú)立實(shí)現(xiàn)高精度的長(zhǎng)期跟蹤與定位C.同時(shí)使用多個(gè)相機(jī)進(jìn)行觀測(cè)不能提高跟蹤與定位的性能D.環(huán)境的光照變化和動(dòng)態(tài)障礙物對(duì)視覺(jué)跟蹤與定位的結(jié)果影響較小3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的動(dòng)作識(shí)別旨在識(shí)別視頻中的人物動(dòng)作。假設(shè)我們要對(duì)一段包含復(fù)雜背景和多人交互的視頻進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別,以下哪種特征表示可能對(duì)提高識(shí)別準(zhǔn)確率有幫助?()A.基于光流的特征B.基于圖像直方圖的特征C.基于像素值的原始特征D.基于圖像邊緣的特征4、圖像去模糊是計(jì)算機(jī)視覺(jué)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5、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)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(guò)插值、基于模型的方法或深度學(xué)習(xí)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細(xì)節(jié)C.圖像超分辨率重建在醫(yī)學(xué)圖像、衛(wèi)星圖像和監(jiān)控圖像等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.圖像超分辨率重建可以無(wú)限制地提高圖像的分辨率,不受原始圖像信息的限制6、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(lèi)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(wèn)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(lài)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù),醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)不再重要7、圖像分類(lèi)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本任務(wù)之一。假設(shè)要對(duì)大量的動(dòng)物圖像進(jìn)行分類(lèi),將其分為貓、狗、兔子等類(lèi)別。在進(jìn)行圖像分類(lèi)時(shí),以下關(guān)于特征提取的描述,正確的是:()A.手工設(shè)計(jì)的特征,如顏色直方圖、紋理特征等,總是比自動(dòng)學(xué)習(xí)的特征更有效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)到具有判別性的圖像特征,無(wú)需人工干預(yù)C.特征提取的好壞對(duì)圖像分類(lèi)的結(jié)果影響不大,主要取決于分類(lèi)器的性能D.為了提高分類(lèi)準(zhǔn)確率,應(yīng)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8、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的場(chǎng)景理解任務(wù)中,假設(shè)要理解一個(gè)室內(nèi)場(chǎng)景的布局和物體關(guān)系。以下關(guān)于利用深度學(xué)習(xí)模型的方法,哪一項(xiàng)是不太恰當(dāng)?shù)??()A.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)提取圖像特征B.運(yùn)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)處理場(chǎng)景的序列信息C.直接使用未經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),期望其自動(dòng)學(xué)習(xí)場(chǎng)景理解D.結(jié)合CNN和RNN,構(gòu)建端到端的場(chǎng)景理解模型9、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中,假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的同一物體的圖像進(jìn)行對(duì)齊。以下關(guān)于特征匹配的方法,哪一項(xiàng)是不太可靠的?()A.使用SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)特征進(jìn)行匹配B.基于像素值的直接比較進(jìn)行匹配C.利用SURF(SpeededUpRobustFeatures)特征進(jìn)行匹配D.通過(guò)ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)特征進(jìn)行匹配10、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的實(shí)際應(yīng)用中,光照變化會(huì)對(duì)圖像的處理和分析產(chǎn)生影響。以下關(guān)于光照變化的描述,不正確的是()A.光照變化可能導(dǎo)致圖像的亮度、對(duì)比度和顏色發(fā)生改變,增加了圖像處理的難度B.一些預(yù)處理技術(shù),如直方圖均衡化,可以在一定程度上減輕光照變化的影響C.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)適應(yīng)各種光照變化,無(wú)需進(jìn)行額外的處理D.光照變化對(duì)于目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤等任務(wù)的準(zhǔn)確性可能會(huì)產(chǎn)生較大的影響11、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在低光照條件下清晰拍攝并處理圖像的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng),以下哪種圖像增強(qiáng)方法可能有助于改善圖像質(zhì)量?()A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.暗通道先驗(yàn)去霧D.以上都是12、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)需要識(shí)別道路上的交通標(biāo)志,以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.多攝像頭融合可以提供更全面的道路信息,提高交通標(biāo)志識(shí)別的準(zhǔn)確性B.深度學(xué)習(xí)模型可以實(shí)時(shí)處理攝像頭采集的圖像,快速準(zhǔn)確地識(shí)別交通標(biāo)志C.除了交通標(biāo)志識(shí)別,計(jì)算機(jī)視覺(jué)還可以用于車(chē)道檢測(cè)、行人檢測(cè)和障礙物檢測(cè)等任務(wù)D.自動(dòng)駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)完全不需要其他傳感器(如雷達(dá)、激光雷達(dá))的輔助,僅依靠圖像信息就能實(shí)現(xiàn)安全可靠的駕駛13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中,圖像分類(lèi)是一項(xiàng)基礎(chǔ)任務(wù)。假設(shè)我們有一組包含各種動(dòng)物的圖像數(shù)據(jù)集,需要訓(xùn)練一個(gè)模型來(lái)準(zhǔn)確區(qū)分不同的動(dòng)物類(lèi)別。在選擇圖像分類(lèi)模型時(shí),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(shí)表現(xiàn)出色?()A.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,如支持向量機(jī)(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)14、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用中,例如對(duì)農(nóng)作物的生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)。假設(shè)要通過(guò)圖像分析評(píng)估農(nóng)作物的健康狀況,以下哪種特征可能對(duì)判斷病蟲(chóng)害的存在較為敏感?()A.農(nóng)作物的顏色和紋理B.農(nóng)作物的高度和形狀C.農(nóng)田的土壤濕度D.農(nóng)田的地理位置15、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像修復(fù)任務(wù)中,假設(shè)要填補(bǔ)圖像中缺失或損壞的部分。以下哪種方法可能更有效地恢復(fù)圖像的完整性和真實(shí)性?()A.基于擴(kuò)散的修復(fù)方法B.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)模型,如ContextEncoderC.用固定的圖案或顏色填充缺失部分D.不進(jìn)行修復(fù),保留圖像的缺失部分二、簡(jiǎn)答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的半監(jiān)督學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用。2、(本題5分)簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用。3、(本題5分)計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何進(jìn)行車(chē)輛類(lèi)型識(shí)別?三、應(yīng)用題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)運(yùn)用圖像識(shí)別算法,對(duì)不同類(lèi)型的運(yùn)動(dòng)器材圖像進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別。2、(本題5分)設(shè)計(jì)一個(gè)系統(tǒng),利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)超市顧客是否有未結(jié)賬商品。3、(本題5分)使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法,檢測(cè)景區(qū)出入口的人流量。4、(本題5分)運(yùn)用圖像分類(lèi)技術(shù),對(duì)不同種類(lèi)的印章進(jìn)行分類(lèi)。5、(本題5分)使用目標(biāo)檢測(cè)技術(shù),從環(huán)保監(jiān)測(cè)圖像中檢測(cè)出非法排放的污水口。四、分析題(本大題共3個(gè)小題,共3

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