华南师范大学《广告美术基础》2023-2024学年第一学期期末试卷

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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、在计算机视觉的图像风格迁移任务中，假设要将一张照片转换为具有特定艺术风格的图像，以下哪种技术可能对生成逼真的风格效果起到关键作用？（）A.对抗生成网络（GAN）B.自编码器（Autoencoder）C.变分自编码器（VAE）D.玻尔兹曼机（BoltzmannMachine）2、在计算机视觉中，特征提取是非常关键的一步。假设我们要对一组风景图像进行特征提取，以便后续的图像检索和分类任务。以下哪种特征提取方法能够捕捉到图像的全局和局部特征，并且对图像的旋转、缩放等变换具有较好的不变性？（）A.尺度不变特征变换（SIFT）B.方向梯度直方图（HOG）C.局部二值模式（LBP）D.卷积神经网络自动学习的特征3、计算机视觉中，以下哪种技术常用于图像的超分辨率重建的损失函数？（）A.L1损失B.L2损失C.感知损失D.以上都是4、计算机视觉在安防领域的应用可以加强监控和预警能力。假设要通过摄像头实时监测公共场所的异常行为，以下关于安防计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.简单的运动检测算法就能准确识别各种异常行为B.不考虑人群密度和环境背景对异常行为检测的影响C.结合深度学习和行为分析模型可以提高异常行为检测的准确性和及时性D.安防领域的计算机视觉系统不需要考虑隐私保护和数据安全问题5、在计算机视觉的医学图像分析任务中，假设要检测医学图像中的肿瘤区域。以下哪种方法可能更适合处理医学图像的特殊性？（）A.结合先验医学知识和图像特征B.使用通用的图像检测算法，不考虑医学背景C.只对图像的部分区域进行分析，忽略其他部分D.随机标记图像中的区域为肿瘤区域6、在计算机视觉的视频理解任务中，例如理解一段体育比赛视频中的精彩瞬间和战术，需要对视频中的时空信息进行有效建模。以下哪种方法在时空建模方面可能具有优势？（）A.3D卷积神经网络B.长短时记忆网络C.注意力机制D.以上都是7、计算机视觉中的图像风格迁移是一项有趣的任务。假设要将一幅油画的风格应用到一张照片上，以下关于模型训练的要点，哪一项是不正确的？（）A.学习油画和照片的特征表示，找到风格和内容的分离方式B.只关注风格的迁移，不考虑照片原始内容的保留C.采用对抗训练，使生成的图像在风格和内容上达到平衡D.调整模型参数，控制风格迁移的强度和效果8、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9、图像分割是将图像分成不同的区域，每个区域具有相似的特征。假设要对医学图像进行器官分割，以下关于图像分割方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于阈值的分割方法简单直接，但对于复杂图像效果往往不佳B.基于边缘检测的分割方法通过寻找图像中的边缘来划分区域，但容易受到噪声影响C.基于深度学习的语义分割方法能够实现像素级别的分类，效果较好，但计算量较大D.图像分割只适用于灰度图像，对于彩色图像无法进行有效的分割10、在计算机视觉的视频监控系统中，异常事件检测是重要功能之一。假设要在一个仓库的监控视频中检测出异常的人员活动或物品移动。以下哪种异常事件检测方法在处理这种大规模视频数据时能够更有效地发现异常？（）A.基于规则的检测B.基于统计模型的检测C.基于深度学习的检测D.基于人工观察的检测11、在计算机视觉的目标检测中，对于小目标的检测往往具有较大的挑战性。为了提高小目标检测的准确率，以下哪种策略可能是有效的？（）A.多尺度特征融合B.增加训练数据中的小目标样本C.使用更高分辨率的输入图像D.以上都是12、当进行图像的光流估计时，假设要计算图像中像素的运动速度和方向。以下哪种光流估计算法在复杂场景下可能更准确？（）A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.随机估计光流D.不进行光流估计，忽略像素的运动信息13、计算机视觉在自动驾驶领域有重要应用。假设车辆需要根据摄像头采集的图像来识别道路上的交通标志，并且要在不同天气和光照条件下都能准确识别。以下哪种方法可能有助于提高交通标志识别的鲁棒性？（）A.使用多个不同类型的摄像头获取图像B.仅依赖颜色特征进行识别C.采用简单的线性分类器进行标志分类D.减少训练数据中的交通标志种类14、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15、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16、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，以下哪种方法可能需要大量的标注数据进行训练？（）A.基于规则的方法B.基于深度学习的方法C.基于背景减除的方法D.基于帧差法的方法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、在计算机视觉的图像去模糊任务中，需要恢复由于相机抖动或物体运动导致的模糊图像。假设一张夜景照片由于长时间曝光而模糊，同时存在噪声和低光照条件。以下哪种图像去模糊算法在处理这种情况时效果较好？（）A.盲去卷积算法B.基于正则化的去模糊算法C.深度学习的去模糊模型D.频域去模糊方法19、在一个基于计算机视觉的智能交通监控系统中，需要对车辆的类型、速度和行驶轨迹进行分析。以下哪种技术在车辆分析方面可能发挥关键作用？（）A.目标检测和跟踪B.车牌识别C.轨迹预测D.以上都是20、假设要开发一个能够对文物进行数字化保护和修复的计算机视觉系统，需要对文物的破损部分进行准确识别和重建。以下哪种技术在文物修复方面可能具有应用潜力？（）A.图像修复算法B.三维重建技术C.虚拟增强现实技术D.以上都是二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）说明计算机视觉中模型评估指标的选择和意义。2、（本题5分）说明计算机视觉在温室环境监测中的作用。3、（本题5分）简述图像的色彩空间及其转换的目的。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）某艺术学院的招生简章设计富有创意，吸引了众多考生报考。请分析招生简章在封面设计、专业介绍排版、校园风光展示上的亮点，以及如何有效宣传学校特色。2、（本题5分）研究某品牌的产品包装标签设计，分析其如何通过简洁明了的标签信息和设计，传达产品的特点和品牌形象，提升产品的识别度。3、（本题5分）解读某体育赛事的吉祥物设计，分析其如何通过形象设计传达赛事精神和吸引观众。4、（本题5分）剖析某电子游戏的界面设计，探讨其如何通过色彩搭配、图标设计