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3頁(yè)懷化師范高等專(zhuān)科學(xué)校

《Photoshop（版式設(shè)計(jì)）》2023-2024學(xué)年第二學(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20個(gè)小題，每小題1分，共20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)中，以下哪種技術(shù)常用于圖像的超分辨率重建的上采樣方法？（）A.反卷積B.亞像素卷積C.最近鄰插值D.以上都是2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的場(chǎng)景理解是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要理解一個(gè)城市街道的場(chǎng)景圖像，包括道路、建筑物、車(chē)輛和行人等元素。以下關(guān)于場(chǎng)景理解方法的描述，正確的是：（）A.基于語(yǔ)義分割的方法能夠?qū)D像中的每個(gè)像素分類(lèi)為不同的場(chǎng)景元素，但無(wú)法提供元素之間的關(guān)系B.目標(biāo)檢測(cè)結(jié)合語(yǔ)義分割可以實(shí)現(xiàn)對(duì)場(chǎng)景的初步理解，但對(duì)于復(fù)雜的場(chǎng)景結(jié)構(gòu)難以準(zhǔn)確描述C.基于圖模型的方法能夠很好地表示場(chǎng)景元素之間的關(guān)系，但建模過(guò)程復(fù)雜，計(jì)算量大D.場(chǎng)景理解只需要對(duì)圖像中的可見(jiàn)元素進(jìn)行分析，不需要考慮潛在的語(yǔ)義信息3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)學(xué)圖像分析中有著重要作用。假設(shè)要通過(guò)眼底圖像檢測(cè)糖尿病性視網(wǎng)膜病變，以下關(guān)于模型訓(xùn)練中數(shù)據(jù)標(biāo)注的難度，哪一項(xiàng)是最為顯著的？（）A.病變區(qū)域的邊界模糊，難以精確標(biāo)注B.眼底圖像的質(zhì)量參差不齊，影響標(biāo)注準(zhǔn)確性C.標(biāo)注人員的醫(yī)學(xué)知識(shí)不足，導(dǎo)致標(biāo)注錯(cuò)誤D.數(shù)據(jù)量過(guò)大，標(biāo)注工作耗時(shí)費(fèi)力4、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的表情識(shí)別旨在識(shí)別圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要在一個(gè)情感分析系統(tǒng)中準(zhǔn)確識(shí)別表情，以下關(guān)于表情識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的表情識(shí)別方法對(duì)表情的細(xì)微變化不敏感，識(shí)別準(zhǔn)確率低B.基于紋理特征的表情識(shí)別方法能夠很好地捕捉表情的局部特征，但容易受到光照影響C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在表情識(shí)別中能夠?qū)W習(xí)到全局和局部的特征，但對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集依賴(lài)嚴(yán)重D.表情識(shí)別系統(tǒng)只適用于正面清晰的人臉表情，對(duì)于側(cè)臉和遮擋的表情無(wú)法識(shí)別5、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，視頻摘要生成是從長(zhǎng)視頻中提取關(guān)鍵內(nèi)容并生成簡(jiǎn)潔的摘要。以下關(guān)于視頻摘要生成的敘述，不正確的是（）A.視頻摘要生成可以基于關(guān)鍵幀提取、內(nèi)容分析和故事線構(gòu)建等方法B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)視頻的語(yǔ)義信息，生成更有代表性的摘要C.視頻摘要生成在視頻瀏覽、檢索和存儲(chǔ)等方面具有實(shí)用價(jià)值D.視頻摘要生成能夠完全準(zhǔn)確地反映視頻的所有重要內(nèi)容，沒(méi)有任何信息丟失6、對(duì)于圖像分類(lèi)任務(wù)，假設(shè)需要對(duì)大量的自然風(fēng)景圖像進(jìn)行分類(lèi)，包括山脈、森林、海灘和沙漠等場(chǎng)景。這些圖像在光照、拍攝角度和季節(jié)等方面存在較大差異。為了提高圖像分類(lèi)的準(zhǔn)確性和泛化能力，以下哪種策略是至關(guān)重要的？（）A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和顏色變換B.只使用少量具有代表性的圖像進(jìn)行訓(xùn)練C.選擇簡(jiǎn)單的分類(lèi)模型，避免過(guò)擬合D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接使用原始圖像訓(xùn)練模型7、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）8、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的動(dòng)作識(shí)別任務(wù)中，識(shí)別視頻中的人物動(dòng)作。假設(shè)要識(shí)別一段舞蹈視頻中的動(dòng)作，以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以提取視頻中的時(shí)空特征，如光流和運(yùn)動(dòng)軌跡，來(lái)描述動(dòng)作B.基于深度學(xué)習(xí)的方法，如3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠直接處理視頻數(shù)據(jù)，進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別C.動(dòng)作識(shí)別需要考慮動(dòng)作的速度、幅度和節(jié)奏等特征D.動(dòng)作識(shí)別只適用于簡(jiǎn)單的、規(guī)范化的動(dòng)作，對(duì)于復(fù)雜的、個(gè)性化的動(dòng)作無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別9、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)療手術(shù)中的應(yīng)用可以為醫(yī)生提供輔助和支持。假設(shè)在一個(gè)微創(chuàng)手術(shù)中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)用于引導(dǎo)手術(shù)器械。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)療手術(shù)中的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)實(shí)時(shí)圖像分析，為醫(yī)生提供器械與組織的相對(duì)位置和姿態(tài)信息B.能夠?qū)κ中g(shù)區(qū)域進(jìn)行精準(zhǔn)的分割和標(biāo)注，幫助醫(yī)生識(shí)別關(guān)鍵結(jié)構(gòu)C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)療手術(shù)中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不存在任何風(fēng)險(xiǎn)和誤差D.可以與機(jī)器人手術(shù)系統(tǒng)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更精確和穩(wěn)定的手術(shù)操作10、計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一門(mén)研究如何讓計(jì)算機(jī)從圖像或視頻中獲取信息和理解內(nèi)容的學(xué)科。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用中，目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.目標(biāo)檢測(cè)能夠準(zhǔn)確識(shí)別圖像或視頻中特定類(lèi)別的物體，并確定其位置和大小B.深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展極大地提高了目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率C.目標(biāo)檢測(cè)只適用于靜態(tài)圖像，對(duì)于動(dòng)態(tài)視頻的處理效果不佳D.目標(biāo)檢測(cè)在自動(dòng)駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測(cè)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用11、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像檢索任務(wù)中，根據(jù)用戶(hù)的需求從圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中查找相關(guān)圖像。假設(shè)要從一個(gè)大型的圖像庫(kù)中檢索包含特定物體的圖像，以下關(guān)于圖像檢索方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以基于圖像的內(nèi)容特征，如顏色、形狀和紋理等，進(jìn)行相似性度量和檢索B.深度學(xué)習(xí)模型能夠提取更具語(yǔ)義和判別力的特征，提高圖像檢索的準(zhǔn)確性C.圖像檢索的結(jié)果只取決于圖像的特征表示，與檢索算法的效率無(wú)關(guān)D.可以結(jié)合用戶(hù)的反饋和交互，不斷優(yōu)化圖像檢索的結(jié)果12、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的醫(yī)學(xué)圖像分析中，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。假設(shè)要通過(guò)分析CT圖像檢測(cè)腫瘤的位置和大小，以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法可以完全替代醫(yī)生的診斷，不需要醫(yī)生的進(jìn)一步判斷B.不同患者的個(gè)體差異和掃描參數(shù)的變化對(duì)腫瘤檢測(cè)結(jié)果沒(méi)有影響C.結(jié)合醫(yī)生的先驗(yàn)知識(shí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)能夠提高腫瘤檢測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性D.醫(yī)學(xué)圖像中的噪聲和偽影對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的性能沒(méi)有影響13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的動(dòng)作識(shí)別任務(wù)中，區(qū)分不同的人體動(dòng)作。假設(shè)要從一段視頻中識(shí)別出一個(gè)人是在跑步還是走路，以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于骨架信息的動(dòng)作識(shí)別方法對(duì)人體姿態(tài)的微小變化不敏感B.只考慮動(dòng)作的空間特征就能準(zhǔn)確識(shí)別不同的動(dòng)作C.融合時(shí)空特征和深度學(xué)習(xí)模型能夠提升動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確率D.動(dòng)作識(shí)別的結(jié)果不受視頻拍攝角度和背景干擾的影響14、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的立體視覺(jué)中，需要通過(guò)兩個(gè)或多個(gè)相機(jī)獲取的圖像來(lái)計(jì)算深度信息。假設(shè)要為一個(gè)自動(dòng)駕駛汽車(chē)構(gòu)建立體視覺(jué)系統(tǒng)，以測(cè)量與前方障礙物的距離，同時(shí)要考慮實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的要求。以下哪種立體匹配算法在這種應(yīng)用場(chǎng)景中表現(xiàn)最優(yōu)？（）A.基于區(qū)域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度學(xué)習(xí)的匹配D.全局優(yōu)化匹配15、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的無(wú)人駕駛技術(shù)是一個(gè)綜合性的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于無(wú)人駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)的說(shuō)法，不正確的是（）A.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在無(wú)人駕駛中用于環(huán)境感知、目標(biāo)檢測(cè)、路徑規(guī)劃和障礙物避讓等任務(wù)B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)崟r(shí)準(zhǔn)確地識(shí)別道路標(biāo)志、車(chē)輛和行人等物體C.無(wú)人駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)已經(jīng)非常成熟，能夠應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的交通場(chǎng)景D.惡劣天氣條件和光照變化等因素仍然是無(wú)人駕駛中計(jì)算機(jī)視覺(jué)面臨的挑戰(zhàn)16、圖像分類(lèi)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的常見(jiàn)任務(wù)之一。對(duì)于圖像分類(lèi)模型的訓(xùn)練，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.需要大量有標(biāo)注的圖像數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)不同類(lèi)別的特征B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類(lèi)任務(wù)中表現(xiàn)出色C.模型的訓(xùn)練過(guò)程是不斷調(diào)整參數(shù)以最小化預(yù)測(cè)誤差的過(guò)程D.圖像分類(lèi)模型一旦訓(xùn)練完成，就無(wú)法再對(duì)新的類(lèi)別進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類(lèi)17、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像超分辨率技術(shù)用于提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)成高分辨率圖像，以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的圖像超分辨率方法能夠生成清晰逼真的高分辨率圖像B.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像超分辨率任務(wù)中無(wú)法發(fā)揮作用C.圖像超分辨率的效果不受原始低分辨率圖像的質(zhì)量和內(nèi)容的限制D.結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)和深度學(xué)習(xí)的方法可以改善圖像超分辨率的效果18、視頻分析是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)重要領(lǐng)域。假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的行為進(jìn)行分析和理解，以下關(guān)于視頻分析方法的描述，正確的是：（）A.直接將視頻中的每一幀圖像作為獨(dú)立的圖像進(jìn)行處理，就能準(zhǔn)確分析視頻中的行為B.考慮視頻的時(shí)序信息和幀間的相關(guān)性對(duì)于理解復(fù)雜的行為非常重要C.視頻分析只適用于簡(jiǎn)單的動(dòng)作識(shí)別，對(duì)于復(fù)雜的多人物交互行為無(wú)法處理D.視頻的分辨率和幀率對(duì)視頻分析的結(jié)果沒(méi)有影響19、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，以下哪種方法常用于圖像的語(yǔ)義分割中的邊界優(yōu)化？（）A.條件隨機(jī)場(chǎng)B.全連接條件隨機(jī)場(chǎng)C.深度學(xué)習(xí)D.以上都是20、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，人臉檢測(cè)和識(shí)別是重要的應(yīng)用方向。以下關(guān)于人臉檢測(cè)和識(shí)別的說(shuō)法，不正確的是（）A.人臉檢測(cè)旨在確定圖像或視頻中是否存在人臉，并定位人臉的位置B.人臉識(shí)別是在檢測(cè)到人臉的基礎(chǔ)上，對(duì)人臉的身份進(jìn)行識(shí)別和驗(yàn)證C.深度學(xué)習(xí)方法在人臉檢測(cè)和識(shí)別中取得了巨大的成功，但仍然存在一些挑戰(zhàn)，如光照變化和姿態(tài)變化D.人臉檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何錯(cuò)誤率和安全隱患二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用。2、（本題5分）說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在火山活動(dòng)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)中自監(jiān)督學(xué)習(xí)的任務(wù)和方法。4、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在地質(zhì)勘探中的作用。5、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的模型蒸餾技術(shù)。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某電影的宣傳海報(bào)以其神秘的氛圍和富有想象力的畫(huà)面吸引了觀眾的注意。請(qǐng)分析海報(bào)在揭示電影主題、引發(fā)觀眾好奇心、塑造電影形象方面的手法和效果，以及對(duì)電影票房的潛在影響。2、（本題5分）分析某品牌的線下活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)布置設(shè)計(jì)，討論其如何運(yùn)用創(chuàng)意和藝術(shù)元素，營(yíng)造活動(dòng)的氛圍，提升活動(dòng)的品質(zhì)和影響力。3、（本題5分）選取某時(shí)尚雜志的時(shí)尚街拍專(zhuān)題設(shè)計(jì)，分析其如何運(yùn)用視覺(jué)元素展示時(shí)尚潮流和街頭風(fēng)格。4、（本題5分）探討某圖書(shū)出版公司的系列圖書(shū)