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《字体与版式设计》2023-2024学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分批阅人一、单选题(本大题共20个小题,每小题2分,共40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、计算机视觉在安防监控领域有广泛应用。假设要通过监控摄像头实时检测人群中的异常行为,以下关于实时性和准确性的平衡,哪一项是最为关键的?()A.优先保证实时性,即使准确性略有降低B.优先保证准确性,允许一定的延迟C.不考虑实时性和准确性,只要能检测出异常行为即可D.完全无法平衡实时性和准确性,只能根据具体情况选择其一2、计算机视觉在自动驾驶领域有重要应用。假设要开发一个能够识别道路标志的系统,以下关于应对不同光照条件的策略,哪一项是最为有效的?()A.使用固定的阈值对图像进行二值化处理B.采用自适应的图像增强算法,根据光照情况调整图像C.忽略光照变化,依靠模型的泛化能力D.只在特定的光照条件下收集训练数据3、在计算机视觉的目标跟踪任务中,需要在连续的图像帧中持续跟踪一个特定的目标。假设要跟踪一个在运动场上快速移动且形状变化的运动员,同时存在其他相似物体的干扰。以下哪种目标跟踪算法在这种具有挑战性的场景下表现更佳?()A.基于卡尔曼滤波的跟踪B.基于粒子滤波的跟踪C.基于深度学习的跟踪D.基于均值漂移的跟踪4、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5、在计算机视觉的医学图像分析中,例如对肿瘤的检测和分割。假设医学图像的质量较差,存在噪声和伪影,以下哪种预处理方法可能有助于提高后续分析的准确性?()A.图像平滑B.图像锐化C.图像二值化D.图像翻转6、当利用计算机视觉进行图像分类任务,例如区分不同种类的动物图片,为了提高模型的泛化能力和防止过拟合,以下哪种技术可能是有效的?()A.数据增强B.正则化C.模型融合D.以上都是7、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8、计算机视觉在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)中有着重要的应用。假设要在VR游戏中实现真实的场景交互。以下关于计算机视觉在VR/AR中的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过对用户的动作和姿态进行识别,实现自然的交互操作B.能够将虚拟物体与真实场景进行准确的融合和匹配C.计算机视觉技术可以提高VR/AR体验的沉浸感和真实感D.VR/AR中的计算机视觉应用不存在任何技术挑战和限制9、在一个基于计算机视觉的工业质量检测系统中,需要检测产品表面的微小缺陷,如划痕、凹坑等。由于缺陷的尺寸较小且形态多样,以下哪种图像处理算法可能对缺陷检测最为有效?()A.边缘检测算法B.形态学操作C.阈值分割算法D.霍夫变换10、假设要构建一个能够对卫星图像进行地物分类的计算机视觉系统,用于国土资源调查和环境监测。由于卫星图像的分辨率较高且覆盖范围广,以下哪种处理方式可能是必要的?()A.图像分块处理B.多尺度分析C.特征选择和降维D.以上都是11、在计算机视觉的动作识别任务中,识别视频中的人物动作。假设要识别一段舞蹈视频中的动作,以下关于动作识别方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以提取视频中的时空特征,如光流和运动轨迹,来描述动作B.基于深度学习的方法,如3D卷积神经网络,能够直接处理视频数据,进行动作识别C.动作识别需要考虑动作的速度、幅度和节奏等特征D.动作识别只适用于简单的、规范化的动作,对于复杂的、个性化的动作无法准确识别12、图像分类是计算机视觉中的常见任务之一。对于图像分类模型的训练,以下说法错误的是()A.需要大量有标注的图像数据来学习不同类别的特征B.卷积神经网络(CNN)在图像分类任务中表现出色C.模型的训练过程是不断调整参数以最小化预测误差的过程D.图像分类模型一旦训练完成,就无法再对新的类别进行学习和分类13、计算机视觉在文物保护和数字化中的应用可以帮助记录和分析文物信息。假设要对一件古老的雕塑进行三维数字化和表面纹理分析,以下关于文物保护计算机视觉应用的描述,正确的是:()A.传统的摄影测量方法在文物数字化中比基于深度学习的方法更精确B.文物的复杂形状和表面材质对数字化和分析过程没有挑战C.结合多种成像技术和计算机视觉算法能够更全面地获取文物的信息D.文物保护中的计算机视觉应用不需要考虑对文物的非接触性和无损性要求14、图像分割是将图像分成不同的区域或对象。假设要对医学影像中的肿瘤区域进行精确分割,以下关于图像分割方法的描述,正确的是:()A.手动分割是最准确的方法,不需要借助计算机算法B.基于阈值的图像分割方法能够适用于所有类型的医学影像分割问题C.深度学习中的全卷积网络(FCN)及其变体在医学图像分割中具有很大的潜力D.图像分割的结果只取决于所使用的分割算法,与图像的预处理无关15、计算机视觉中的目标跟踪是指在视频序列中持续跟踪特定的目标。以下关于目标跟踪的叙述,不正确的是()A.目标跟踪可以基于特征匹配、滤波算法或深度学习方法来实现B.目标的外观变化、遮挡和背景干扰等因素会给目标跟踪带来挑战C.目标跟踪在智能监控、人机交互和自动驾驶等领域有着广泛的应用D.目标跟踪算法能够在任何情况下都准确地跟踪目标,不受复杂环境的影响16、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。假设要对一段视频中的物体运动进行分析,以下关于光流估计的描述,正确的是:()A.稀疏光流估计只计算图像中部分特征点的运动,无法反映整体的运动趋势B.稠密光流估计能够得到图像中每个像素的运动向量,但计算复杂度较高C.光流估计的结果不受光照变化和噪声的影响,具有很高的准确性D.光流估计只能用于分析匀速直线运动的物体,对于复杂的运动模式无法处理17、在计算机视觉的特征提取中,SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform,尺度不变特征变换)特征是一种经典的方法。假设我们要对一组包含不同视角和缩放比例的物体图像进行匹配,SIFT特征的哪个特性使其在这种情况下表现出色?()A.对旋转和尺度变化具有不变性B.计算速度快,效率高C.特征维度低,易于存储和处理D.对光照变化不敏感18、在计算机视觉的视频目标跟踪中,假设目标在视频中被短暂遮挡。以下关于处理遮挡情况的方法,哪一项是不太有效的?()A.利用目标在遮挡前的运动轨迹预测其位置B.完全放弃对被遮挡目标的跟踪,等待其重新出现C.结合目标的外观特征和运动信息进行跟踪D.借助周围背景和其他相关物体的信息辅助跟踪19、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20、图像检索是计算机视觉的一个重要应用。假设我们要在一个大型图像数据库中快速找到与给定查询图像相似的图像,以下哪种图像表示方法可能对提高检索效率有帮助?()A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度学习的特征表示D.基于颜色直方图的特征表示二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)简述图像去噪的常见方法。2、(本题5分)描述计算机视觉在海洋军事中的应用。3、(本题5分)说明计算机视觉在海洋地质调查中的应用。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)分析某汽车品牌的车展展示设计,研究其如何利用空间、多媒体技术和车型展示,突出品牌形象和产品优势,吸引潜在客户。2、(本题5分)某食品品牌的社交媒体广告设计有趣生动,吸引用户互动。请分析广告设计在推广产品、增加品牌曝光度、提高用户参与度方面的手法和效果,以及如何根据不同社交媒体平台的特点进行优化。3、(本题5分)分析某咖啡店的积分卡设计,探讨其积分规则、兑换礼品展示、品牌标识如何吸引顾客消费。4、(本题5分)选取一个旅游景区的旅游攻略手册设

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