四川传媒学院《P与标志设计》2023-2024学年第一学期期末试卷_第1页
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站名:站名:年级专业:姓名:学号:凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者,成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页,共1页四川传媒学院《P与标志设计》

2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题(本大题共15个小题,每小题1分,共15分.在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的.)1、在计算机视觉的车牌识别任务中,需要从车辆图像中准确提取车牌号码。假设车牌存在倾斜、变形和光照不均等问题。以下哪种车牌识别方法在应对这些挑战时表现更为出色?()A.基于字符分割的车牌识别B.基于模板匹配的车牌识别C.基于深度学习的车牌识别D.基于特征提取的车牌识别2、计算机视觉在自动驾驶领域发挥着重要作用。假设一辆自动驾驶汽车正在道路上行驶,需要识别各种交通标志、车辆和行人。以下关于自动驾驶中计算机视觉的描述,哪一项是不正确的?()A.计算机视觉可以通过摄像头实时获取道路信息,为车辆的决策和控制提供依据B.它能够准确识别不同光照和天气条件下的交通对象,不受任何干扰C.深度学习算法在自动驾驶的计算机视觉中被广泛应用,用于目标检测和语义分割D.计算机视觉需要与其他传感器(如雷达、激光雷达)的数据融合,以提高感知的可靠性3、在计算机视觉的姿态估计任务中,需要确定物体在三维空间中的方向和位置。假设要估计一个机器人手臂的姿态,以实现精确的控制和操作。以下哪种姿态估计方法在处理这种机械结构时准确性更高?()A.基于模型的姿态估计B.基于深度学习的姿态估计C.基于视觉惯性里程计的姿态估计D.基于几何约束的姿态估计4、计算机视觉中的图像超分辨率技术用于提高图像的分辨率。假设要将一张低分辨率的图像恢复成高分辨率图像,以下关于图像超分辨率方法的描述,正确的是:()A.基于插值的图像超分辨率方法能够生成清晰逼真的高分辨率图像B.深度学习中的生成对抗网络(GAN)在图像超分辨率任务中无法发挥作用C.图像超分辨率的效果不受原始低分辨率图像的质量和内容的限制D.结合先验知识和深度学习的方法可以改善图像超分辨率的效果5、计算机视觉中的图像增强技术可以改善图像质量。假设要对一张低光照条件下拍摄的图像进行增强,以下关于图像增强方法的描述,正确的是:()A.简单地增加图像的亮度就能有效改善低光照图像的质量B.直方图均衡化方法总是能够在不引入噪声的情况下增强图像对比度C.基于深度学习的图像增强方法能够自适应地学习到适合的增强策略D.图像增强不会改变图像的原始信息和内容6、在计算机视觉的人物姿态估计任务中,需要确定图像中人物的关节位置和姿态。假设要开发一个用于健身应用的姿态估计系统,以下关于模型训练数据的获取,哪一项是比较困难的?()A.从公开的数据集获取大量的人物姿态图像B.自己拍摄不同人群在各种健身动作下的图像C.利用合成数据生成多样化的人物姿态样本D.从社交媒体上收集用户分享的健身照片7、在图像分类任务中,深度学习模型取得了显著的成果。假设要对一组包含不同动物的图像进行分类,以下关于图像分类模型的描述,正确的是:()A.模型的层数越多,分类准确率一定越高B.数据增强技术,如旋转、裁剪等,对模型的性能提升没有帮助C.结合多种特征提取方法和分类器,可以提高图像分类的准确性和鲁棒性D.图像分类模型不需要考虑图像的空间信息,只关注像素值的统计特征8、在计算机视觉的应用于工业检测中,需要检测产品表面的缺陷和瑕疵。假设我们要检测手机屏幕上的划痕和亮点,以下哪种方法能够实现快速、准确的缺陷检测,并且适应不同的产品批次和生产环境?()A.基于机器视觉的传统检测方法,结合阈值和形态学操作B.基于深度学习的目标检测算法,针对缺陷进行训练C.基于纹理分析和模式识别的方法D.基于光学原理和物理模型的检测方法9、在计算机视觉的研究中,数据集的质量和规模对模型的训练和性能评估至关重要。以下关于数据集的描述,不准确的是()A.大规模、多样化和标注准确的数据集有助于训练出泛化能力强的模型B.一些公开的数据集如ImageNet、COCO等为计算机视觉研究提供了重要的基准C.数据集的构建需要耗费大量的时间和人力,但可以通过数据增强技术来减少对原始数据的需求D.数据集一旦构建完成,就不需要再进行更新和扩展,能够一直满足研究的需求10、计算机视觉中的动作识别用于分析视频中的人体动作。假设要识别一段舞蹈视频中的动作类别。以下关于动作识别方法的描述,哪一项是不准确的?()A.可以基于时空特征提取的方法,捕捉动作在时间和空间上的变化B.深度学习中的循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)适用于动作序列的分析C.动作识别只需要关注人体的关节位置,不需要考虑人体的整体形态D.多模态数据融合,如结合音频和视频信息,可以提高动作识别的准确率11、在计算机视觉的场景理解任务中,需要理解整个图像的语义信息。假设要分析一张城市街道的图像中包含的物体和它们之间的关系,以下关于场景理解方法的描述,正确的是:()A.单独对图像中的每个物体进行识别和分类就能实现场景理解B.忽略图像中的上下文信息和空间布局对场景理解没有影响C.利用深度学习中的语义分割和图模型可以更好地理解场景的结构和语义关系D.场景理解只适用于简单的室内场景,对于复杂的户外场景无法处理12、在计算机视觉的立体视觉任务中,通过两个或多个相机获取的图像来计算深度信息。以下哪种立体匹配算法在精度和效率方面可能表现较好?()A.基于区域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度学习的匹配算法D.以上都是13、计算机视觉中的语义分割任务旨在为图像中的每个像素分配一个类别标签。假设要对医学图像中的病变区域进行精确分割,以下哪种技术可能对提高分割精度有较大帮助?()A.使用更深的卷积神经网络架构B.引入多尺度特征融合C.增加训练数据中的噪声D.减少网络中的参数数量14、在计算机视觉的图像去噪任务中,假设要去除一张受到严重噪声污染的图像中的噪声。以下关于图像去噪方法的描述,正确的是:()A.中值滤波能够有效地去除椒盐噪声,但会使图像变得模糊B.均值滤波在去除噪声的同时能够很好地保留图像的细节信息C.小波变换去噪方法计算复杂度高,不适合处理大规模图像D.所有的图像去噪方法都能够完全恢复出原始的无噪图像15、计算机视觉中的医学图像分析具有重要的临床应用价值。假设要从一组X光片中检测出病变区域,同时要区分不同类型的病变。以下哪种技术和方法在医学图像分析中最为常用和有效?()A.形态学操作B.图像分割与分类C.特征提取与选择D.以上方法综合运用二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)说明计算机视觉在林业中的应用。2、(本题5分)计算机视觉中如何检测图像中的直线和圆?3、(本题5分)简述计算机视觉在电力系统中的线路巡检和故障检测。4、(本题5分)解释计算机视觉中的迁移学习在图像识别中的应用。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)运用图像识别算法,对不同乐器的图像进行分类和识别。2、(本题5分)使用深度学习模型,对历史文物图像进行年代和风格的鉴定。3、(本题5分)设计一个基于计算机视觉的视网膜识别系统。4、(本题5分)通过计算机视觉,对不同类型的根雕作品进行分类。5、(本题5分)基于计算机视觉的智能工厂质量检测系统,自动检测产品外观缺陷。四、分析题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)探讨某艺术培训中心的招生简章设计,研究其如何通过课程介绍、师资展示、学员作品、优惠政策等吸引家长和学生报名。2、(本题10分

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