江蘇信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院《中外書籍形態(tài)設(shè)計》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁
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自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁江蘇信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《中外書籍形態(tài)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1分,共20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、在計算機視覺的圖像分割任務(wù)中,需要將圖像中的不同物體或區(qū)域準(zhǔn)確地劃分出來。假設(shè)要對一張包含多個水果的圖像進(jìn)行精確分割,每個水果的邊界可能不清晰,且存在部分重疊和陰影。以下哪種圖像分割算法在處理這種具有挑戰(zhàn)性的情況時表現(xiàn)更為出色?()A.基于閾值的分割B.基于區(qū)域的分割C.基于邊緣檢測的分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割2、在計算機視覺的應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,例如作物監(jiān)測和病蟲害檢測,需要對大量的田間圖像進(jìn)行分析。假設(shè)我們要檢測農(nóng)作物葉片上的病蟲害癥狀,以下哪種技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準(zhǔn)確的檢測,并且適應(yīng)不同的生長階段和環(huán)境條件?()A.基于傳統(tǒng)圖像分割和特征提取的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測和分類算法,針對病蟲害特征訓(xùn)練C.基于光譜分析和顏色特征的方法D.基于機器視覺和模式識別的方法3、圖像分割是將圖像細(xì)分為不同的區(qū)域或?qū)ο蟆<僭O(shè)我們需要對醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤進(jìn)行精確分割,以輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。在這種對精度要求很高的應(yīng)用中,以下哪種圖像分割方法可能更合適?()A.基于閾值的圖像分割B.基于邊緣檢測的圖像分割C.基于區(qū)域生長的圖像分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法,如U-Net4、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設(shè)要分析一段視頻中物體的運動速度和方向。以下關(guān)于光流計算的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過比較連續(xù)幀之間的像素差異來計算光流B.光流計算能夠為視頻中的目標(biāo)跟蹤和行為分析提供重要信息C.無論視頻的幀率和分辨率如何,光流計算都能準(zhǔn)確地估計像素運動D.深度學(xué)習(xí)方法也被應(yīng)用于光流計算,提高了計算的準(zhǔn)確性和效率5、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)要對一組包含不同動物的圖像進(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)增強技術(shù),如旋轉(zhuǎn)、裁剪等,對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)計特征6、在計算機視覺的無人駕駛領(lǐng)域,環(huán)境感知是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。假設(shè)要讓無人駕駛汽車準(zhǔn)確感知周圍的道路狀況、車輛和行人,同時要應(yīng)對惡劣天氣和復(fù)雜交通場景。以下哪種環(huán)境感知技術(shù)在這種高要求的應(yīng)用中發(fā)揮著重要作用?()A.激光雷達(dá)感知B.攝像頭視覺感知C.毫米波雷達(dá)感知D.以上技術(shù)融合感知7、計算機視覺中的場景理解是理解圖像或視頻中的場景內(nèi)容和語義信息。假設(shè)要理解一張城市街道的圖像,以下關(guān)于場景理解方法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過對象檢測、語義分割和場景分類等任務(wù)來實現(xiàn)場景理解B.結(jié)合上下文信息和先驗知識能夠提高場景理解的準(zhǔn)確性C.深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)場景中的全局特征和關(guān)系,實現(xiàn)對場景的深入理解D.場景理解可以在沒有任何先驗知識和上下文信息的情況下,準(zhǔn)確地推斷出場景的語義8、在計算機視覺的醫(yī)學(xué)圖像分析中,例如對腫瘤的檢測和分割。假設(shè)醫(yī)學(xué)圖像的質(zhì)量較差,存在噪聲和偽影,以下哪種預(yù)處理方法可能有助于提高后續(xù)分析的準(zhǔn)確性?()A.圖像平滑B.圖像銳化C.圖像二值化D.圖像翻轉(zhuǎn)9、計算機視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要通過監(jiān)控攝像頭實時檢測人群中的異常行為,以下關(guān)于實時性和準(zhǔn)確性的平衡,哪一項是最為關(guān)鍵的?()A.優(yōu)先保證實時性,即使準(zhǔn)確性略有降低B.優(yōu)先保證準(zhǔn)確性,允許一定的延遲C.不考慮實時性和準(zhǔn)確性,只要能檢測出異常行為即可D.完全無法平衡實時性和準(zhǔn)確性,只能根據(jù)具體情況選擇其一10、計算機視覺中的圖像增強旨在改善圖像的質(zhì)量和視覺效果。假設(shè)一張低對比度、有噪聲的醫(yī)學(xué)圖像需要進(jìn)行增強處理,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11、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設(shè)一個工廠需要檢測生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷。以下關(guān)于工業(yè)檢測中的計算機視覺的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.能夠快速準(zhǔn)確地檢測出零件的表面缺陷、尺寸偏差等問題B.可以通過機器視覺系統(tǒng)對零件進(jìn)行自動分類和篩選C.工業(yè)檢測中的計算機視覺系統(tǒng)需要高度的穩(wěn)定性和可靠性,對環(huán)境變化不敏感D.計算機視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟,不需要人工干預(yù)和校驗12、計算機視覺中的姿態(tài)估計任務(wù)是估計人體或物體在三維空間中的姿態(tài)。假設(shè)要估計一個人體模特的姿態(tài)。以下關(guān)于姿態(tài)估計的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過關(guān)鍵點檢測和關(guān)節(jié)角度計算來估計人體姿態(tài)B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以直接預(yù)測人體姿態(tài)的參數(shù)C.姿態(tài)估計在虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等應(yīng)用中具有重要作用D.姿態(tài)估計的結(jié)果總是非常準(zhǔn)確,不受人體遮擋和復(fù)雜動作的影響13、在計算機視覺的圖像分割任務(wù)中,假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域精確地分割出來,以便醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。這張醫(yī)學(xué)圖像可能存在噪聲、模糊和不均勻的灰度分布。以下哪種圖像分割方法在處理這種復(fù)雜情況時可能更具優(yōu)勢?()A.基于閾值的分割方法,根據(jù)像素值設(shè)定閾值進(jìn)行分割B.基于區(qū)域生長的分割方法,從種子點開始逐漸擴展區(qū)域C.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法,如U-NetD.隨機分割圖像,然后根據(jù)后續(xù)分析進(jìn)行調(diào)整14、計算機視覺中的圖像配準(zhǔn)是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進(jìn)行配準(zhǔn),以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于特征的圖像配準(zhǔn)方法通過提取圖像中的顯著特征,并進(jìn)行匹配來實現(xiàn)配準(zhǔn)B.基于灰度的圖像配準(zhǔn)方法直接比較圖像的灰度值,計算相似性度量來完成配準(zhǔn)C.圖像配準(zhǔn)的精度主要取決于特征提取的準(zhǔn)確性和匹配算法的性能D.圖像配準(zhǔn)總是能夠完美地將兩張圖像對齊,不存在任何誤差15、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16、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(yīng)用。假設(shè)要在VR游戲中實現(xiàn)真實的場景交互。以下關(guān)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(jìn)行識別,實現(xiàn)自然的交互操作B.能夠?qū)⑻摂M物體與真實場景進(jìn)行準(zhǔn)確的融合和匹配C.計算機視覺技術(shù)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(yīng)用不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和限制17、在計算機視覺的圖像融合任務(wù)中,將多幅圖像合成為一幅更完整、更有信息的圖像。假設(shè)要將一張白天拍攝的風(fēng)景圖像和一張夜晚拍攝的同一地點的圖像進(jìn)行融合,以下關(guān)于圖像融合方法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以基于像素級的融合策略,將兩幅圖像的像素值進(jìn)行加權(quán)或組合B.特征級融合方法先提取圖像的特征,然后進(jìn)行融合,能夠更好地保留圖像的語義信息C.圖像融合的效果只取決于融合算法的選擇,與輸入圖像的質(zhì)量和內(nèi)容無關(guān)D.多模態(tài)圖像融合需要考慮不同圖像的特點和互補性,以獲得更理想的融合結(jié)果18、在計算機視覺的圖像分割任務(wù)中,假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域準(zhǔn)確分割出來。以下關(guān)于圖像分割方法的描述,正確的是:()A.基于閾值的分割方法簡單高效,適用于所有類型的醫(yī)學(xué)圖像分割B.區(qū)域生長法能夠根據(jù)像素的相似性進(jìn)行分割,但容易受到噪聲的影響C.圖割算法在處理復(fù)雜的圖像結(jié)構(gòu)時表現(xiàn)不佳,難以得到準(zhǔn)確的分割結(jié)果D.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)在圖像分割中無法處理不同大小的病變區(qū)域19、當(dāng)利用計算機視覺進(jìn)行圖像檢索任務(wù),例如在海量圖像庫中查找相似的圖像,以下哪種圖像表示方法可能對檢索效果產(chǎn)生重要影響?()A.全局特征B.局部特征C.深度學(xué)習(xí)特征D.以上都是20、在計算機視覺的圖像去霧任務(wù)中,假設(shè)要去除一張有霧圖像中的霧氣,恢復(fù)清晰的場景。以下關(guān)于圖像去霧方法的描述,正確的是:()A.基于物理模型的去霧方法需要準(zhǔn)確估計霧的濃度和傳播參數(shù),否則效果不佳B.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法能夠自動學(xué)習(xí)霧的特征,但對濃霧的處理能力有限C.圖像去霧后,顏色和對比度會發(fā)生嚴(yán)重失真,影響視覺效果D.所有的圖像去霧方法都能夠在各種復(fù)雜的霧天條件下取得理想的效果二、簡答題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)解釋計算機視覺中的元學(xué)習(xí)在少樣本學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。2、(本題5分)描述計算機視覺在地下管道檢測中的應(yīng)用。3、(本題5分)計算機視覺中如何輔助新聞編輯和內(nèi)容篩選?4、(本題5分)簡述圖像的邊緣檢測算法。5、(本題5分)簡述計算機視覺在遠(yuǎn)程教育中的應(yīng)用。三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)某旅游網(wǎng)站的攻略頁面設(shè)計清晰實用。請分析攻略頁面在景點介紹、行程規(guī)劃、用戶評價展示上的特點,以及如何幫助游客更好地規(guī)劃旅行。2、(本題5分)一家連鎖咖啡店為了吸引更多年輕消費者,對店內(nèi)的菜單進(jìn)行了重新設(shè)計。新菜單采用了手繪風(fēng)格的圖標(biāo)和富有創(chuàng)意的排版。請解析該菜單設(shè)計如何增強顧客的點餐體驗,如何通過視覺元素傳達(dá)菜品特色,以及對品牌形象塑造的作用。3、(本題5分)選取某食品品牌的新品發(fā)布會現(xiàn)場設(shè)計,分析其如何運用視覺元素營造新品發(fā)布氛圍和吸引媒體關(guān)注。4、(本題5分)以某健身俱樂部的會員卡設(shè)計為

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