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文档简介
学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页,共3页西安明德理工学院
《字体设计》2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、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、在计算机视觉的图像修复任务中,假设要填补图像中缺失或损坏的部分。以下哪种方法可能更有效地恢复图像的完整性和真实性?()A.基于扩散的修复方法B.基于深度学习的图像修复模型,如ContextEncoderC.用固定的图案或颜色填充缺失部分D.不进行修复,保留图像的缺失部分2、在计算机视觉的车牌识别任务中,假设要从不同角度和光照条件下拍摄的车辆图像中准确识别出车牌号码。以下哪种技术可能有助于提高识别准确率?()A.字符分割和单独识别B.利用深度学习模型进行端到端的识别C.只关注车牌的颜色特征D.随机猜测车牌号码3、计算机视觉中的眼底图像分析对于眼科疾病的诊断具有重要意义。以下关于眼底图像分析的描述,不准确的是()A.可以检测眼底的病变、血管异常和视网膜结构的改变B.深度学习方法在眼底图像分析中能够自动提取特征和进行疾病分类C.眼底图像分析需要高质量的图像数据和专业的医学知识标注D.眼底图像分析技术已经非常成熟,能够替代医生的诊断4、在计算机视觉的场景理解任务中,需要对图像中的物体、关系和上下文进行综合分析。假设要理解一个室内场景的布局和功能,以下哪种信息可能是最关键的?()A.物体的形状和颜色B.物体之间的空间位置关系C.图像的亮度和对比度D.图像的拍摄角度5、在一个基于计算机视觉的智能零售系统中,需要对顾客的购物行为进行分析,如拿起商品、放回商品等动作的识别。以下哪种技术在动作识别方面可能发挥重要作用?()A.光流分析B.目标跟踪C.动作捕捉D.以上都是6、在计算机视觉的三维重建任务中,例如从多视角图像恢复物体的三维形状,需要解决相机位姿估计、特征匹配等问题。以下哪种方法在相机位姿估计方面可能具有更高的精度?()A.基于直接线性变换的方法B.基于BundleAdjustment的方法C.基于特征点的方法D.基于深度学习的方法7、在计算机视觉的图像修复任务中,假设要修复一张有部分缺失的图像。以下关于图像修复方法的描述,正确的是:()A.基于扩散的图像修复方法能够自然地填充缺失区域,但修复速度慢B.基于样本的图像修复方法可以快速生成修复结果,但容易出现重复纹理C.深度学习中的生成对抗网络(GAN)在图像修复中无法保证修复内容与周围区域的一致性D.所有的图像修复方法都能够完美地恢复出图像缺失部分的真实内容8、在计算机视觉的应用中,人脸识别是一个常见的任务。假设一个公司要建立一个门禁系统,通过人脸识别来允许员工进入。为了提高人脸识别的准确性和鲁棒性,以下哪种技术通常会被采用?()A.基于几何特征的人脸识别B.基于模板匹配的人脸识别C.基于深度学习的人脸识别,结合多模态数据D.基于颜色特征的人脸识别9、在计算机视觉的图像超分辨率重建中,提高低分辨率图像的清晰度。假设要将一张模糊的图像重建为清晰的高分辨率图像,以下关于图像超分辨率重建方法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于插值的方法通过在像素之间插入新的值来增加图像的分辨率,但可能会导致图像模糊B.基于深度学习的方法能够学习低分辨率图像和高分辨率图像之间的映射关系,重建出更清晰的图像C.图像超分辨率重建可以无限制地提高图像的分辨率,不受原始图像信息的限制D.为了获得更好的重建效果,可以结合多种超分辨率重建方法或使用先验知识10、在计算机视觉中,图像分类是一项重要任务。假设我们要对大量的动物图片进行分类,将其分为猫、狗、鸟等类别。以下关于图像分类方法的描述,哪一项是不准确的?()A.基于深度学习的卷积神经网络(CNN)在图像分类任务中表现出色,能够自动学习图像的特征B.传统的机器学习方法如支持向量机(SVM)在处理大规模图像数据时,性能通常不如深度学习方法C.图像分类只需要考虑图像的颜色和形状等低层次特征,高层语义信息对分类结果影响不大D.为了提高分类准确率,可以使用数据增强技术,如旋转、翻转、裁剪等操作来扩充数据集11、假设要构建一个能够识别人脸表情的计算机视觉系统,用于情感分析和人机交互。考虑到表情的细微变化和个体差异,以下哪种模型架构可能更适合处理这种复杂的任务?()A.多层感知机B.卷积神经网络C.循环神经网络D.生成对抗网络12、计算机视觉中的光流估计用于计算图像中像素的运动信息。假设要估计一段视频中物体的运动速度和方向,以下关于光流估计方法的描述,正确的是:()A.传统的基于梯度的光流估计方法在复杂场景中能够准确计算光流B.深度学习中的光流估计网络不需要大量的标注数据进行训练C.光流估计的结果不受图像噪声和模糊的影响D.结合时空信息的深度学习光流估计方法能够提高估计的准确性和鲁棒性13、在计算机视觉的目标跟踪任务中,假设要在一段视频中持续跟踪一个移动的物体,例如跟踪一只飞行的鸟。物体可能会被其他物体遮挡,并且外观可能会发生变化。以下哪种目标跟踪方法在这种复杂情况下更有可能成功?()A.基于卡尔曼滤波的跟踪方法,预测物体的位置和速度B.基于深度学习的Siamese网络跟踪方法C.只在视频的起始帧确定目标位置,后续帧不再跟踪D.随机选择视频中的区域作为跟踪目标14、在计算机视觉的自动驾驶应用中,车辆需要准确识别道路标志、交通信号灯和其他车辆的状态。对于实时性和准确性要求极高的场景,以下哪种传感器融合技术能够为车辆提供更全面和可靠的环境感知?()A.摄像头与激光雷达的融合B.毫米波雷达与超声波传感器的融合C.多种摄像头的融合D.以上都是15、在计算机视觉的三维重建任务中,假设要从一组不同角度拍摄的二维图像中重建出物体的三维模型。这些图像可能存在噪声和拍摄误差。为了获得准确的三维重建结果,以下哪种技术是重要的?()A.基于立体视觉的方法,通过匹配不同图像中的对应点B.直接使用二维图像的平均信息来估计三维形状C.忽略图像中的噪声和误差,进行简单的重建D.随机生成三维模型,然后与二维图像进行匹配二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)说明计算机视觉在仪器仪表制造中的质量检测。2、(本题5分)简述计算机视觉中图像分类的任务和方法。3、(本题5分)说明计算机视觉在政务服务中的应用。4、(本题5分)说明计算机视觉在工业检测中的应用优势。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)对健身操教学视频中的动作标准度进行自动评估和指导。2、(本题5分)基于深度学习,实现对高速公路上车辆超速的检测。3、(本题5分)利用图像识别技术,对不同品牌的汽车轮胎图像进行识别和分类。4、(本题5分)利用目标检测算法,在农业图像中检测病虫害。5、(本题5分)基于计算机视觉的智能酒店入住系统,通过人脸识别实现快速办理入住。四、分析题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)观察某文化创意集市的摊位设计和宣传海报设计,思考如何通过视觉元素展示集市的特色和创意产品。2、(本题10分)剖析某电视剧的海报设计,讨
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