精品解析：西藏林芝市二中2022-2023学年高二上学期期中语文试题

林芝市二高2022-2023学年第一学期第一学段考试 高二语文试卷 全卷满分：150分 考试用时：150分钟 出题人： 一、现代文阅读（共43分） （一）非连续性文本阅读 阅读下面的文字，完成下面小题。 材料一： 生物识别技术，如指纹识别、虹膜识别或人脸识别等，在验证主体身份方面已得到广泛应用。其中，人脸识别技术自20世纪70年代问世以来，历经半个世纪，已成为计算机视觉和生物识别领域研究和应用热点之一。其技术原理，就是使用多种测量方法和技术扫描人脸，来识别或验证图像或视频中的主体身份。 实用的人脸识别系统，通常由人脸检测、人脸对齐、人脸表征以及人脸匹配等模块构成。传统的人脸识别方法高度依赖人工设计的识别特征与机器学习技术，近年来，更新后的人脸识别技术则主要利用基于卷积神经网络的深度学习方法。 （取材于张蕴的有关文章） 材料二： 人脸识别技术是生物特征识别技术之一，目前该技术主要应用在刑事侦查、监控系统、安全支付等领域。 要实现人脸识别，大致分为四个模块：数据采集、图像分割、特征提取、动态识别。 人脸数据采集有两种方式：一种是传统的利用摄像传感器进行拍照；另一种是高清摄像头摄像，然后对摄像形成的视频进行帧分析。无论是哪种方式，最终都是获取静态图像。 图像分割，就是将一幅图像按某种策略分块割开。要确保对一幅图像的分割成功，首先要保证我们分割后的块之间属性无交叠，也就是说，在对图像分割之前，我们要预知分割后的各块具有鲜明的特征属性。由于等待分割的图像内容不同，导致要预知图像被分割后的每一块的特征属性鲜明度随之不同，从而使图像分割时的块区域选择发生变化，这就是图像分割中特征属性与块区域之间的相互联系。由此可见图像分割技术要解决的最基本问题就是对图像特征属性的提取和图像区域的划分。 对人脸数据进行采集后，并不是简单地进行存储，而是要进行特征的提取以便于后续的识别。主要分为传统机器学习和深度学习。它们都是通过对数据采集，进行模型训练，而后再对出现的人脸数据进行判断、预测和分类。 人脸识别是极富挑战性的课题，虽然人脸识别技术已取得了巨大的成就，但是在实际应用中仍然面临着困难，主要是现实场景中不仅需要快速检索，同时还要求达到很高的分类准确率。未来可以考虑在人脸的局部和整体信息结合、多人脸特征融合、多分类器融合、人脸之间的相似性、3D人脸模型等方向上进行研究，提高人脸识别的识别率和识别速度。 （取材于秦程等的相关文章） 材料三： 人脸识别具有无可比拟的优越性，人脸识别技术对于维护国家安全和社会稳定、打击各类犯罪活动具有十分重大的意义。在新兴的信息安全应用领域，人脸识别技术提供了一种更为安全可靠易用的身份鉴别手段，从而提升了整个网络信息系统的安全性能，有效地遏止各类网络违法犯罪活动。同时，人脸识别技术在传统的安防领域可以便捷地与原有技术实现紧密的结合。大大提升原有系统的智能化程度、安全性及易用性，拓展了原有系统的应用领域，从而促进了传统产业的技术升级。但人脸识别技术也存在一些难点：如人脸识别中的光照问题、姿态问题、表情问题等。 （取材于李倩的相关文章） 1. 根据材料二，下列表述不正确的一项是（ ） A. 人脸识别技术作一种生物特征识别技术，目前已经应用到刑事侦查等重要领域。 B. 人脸数据采集可以通过拍照，也可以通过摄像，目的是获取采集对象的静态图像。 C. 人脸数据进行采集后，经过简单存储，就能通过与人脸进行比对，达到有效识别。 D. 动态人脸识别指人进入识别范围，摄像头进行数据抓拍采集，系统自动进行识别。 2. 下列对材料相关内容的概括和分析，不正确的一项是（ ） A. 生物识别技术包括指纹识别、虹膜识别、人脸识别等，目前已广泛应用于验证主体身份方面。 B. 人脸识别技术处于不断更新中，抛弃了原来的依赖于人工设计的识别特征和机器学习技术，开始利用深度学习方法。 C. 图像分割技术中必须解决的最基本问题就是图像特征属性的提取和图像区域的划分，这样才能确保对图像的分割成功。 D. 人脸识别技术有很多问题需要解决，如怎样提高人脸识别的识别率等，这为该技术的研究提供了更多课题和研究方向。 3. 未来，人脸识别技术还可以寻求哪些突破？请结合材料加以概括说明。 （二）实用类文本阅读 阅读下面的文字，完成后面题目。 “辽宁舰”上最后的八天七夜 ——追记航空工业英模罗阳 辛阳 何勇 白天亮 这是罗阳最后的八天七夜。 11月25日 沈阳 天色阴沉，寒风凛冽 在外奔波17天。罗阳回家了。傍晚时分，汽车缓缓开进了中航工业沈阳飞机设计研究所家属区。 车窗外，有他熟悉的温暖的家。可他，永远回不去了。 “辽宁舰”上的八天七夜，是他和同事们，和他心爱的战机共同度过的最后一段时光。让我们走进罗阳最后的八天七夜，细说这位“航空英雄”和他