临夏现代职业学院《广告摄影》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《广告摄影》2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、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去噪任务中，去除图像中的噪声。假设要处理一张被噪声严重污染的天文图像，以下关于图像去噪方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.均值滤波和中值滤波等传统方法可以在一定程度上去除噪声，但可能会模糊图像细节B.基于小波变换的方法能够在去除噪声的同时较好地保留图像的边缘和细节C.深度学习方法通过学习噪声和干净图像之间的映射关系，实现有效的去噪D.图像去噪可以完全恢复被噪声破坏的原始图像信息，没有任何损失2、计算机视觉中的图像配准是将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行匹配和对齐。以下关于图像配准的叙述，不正确的是（）A.图像配准需要找到图像之间的对应点或特征，然后进行变换和对齐B.图像配准在医学图像分析、遥感图像处理和三维重建等领域有着广泛的应用C.图像配准的精度和鲁棒性受到图像质量、噪声和几何变形等因素的影响D.图像配准是一个简单的过程，不需要复杂的算法和优化3、在计算机视觉的目标跟踪任务中，需要在视频序列中持续跟踪特定的目标。假设我们要跟踪一个在人群中快速移动的人物，以下哪种目标跟踪算法能够更好地处理目标的外观变化和遮挡情况？（）A.基于卡尔曼滤波的跟踪算法B.基于粒子滤波的跟踪算法C.基于深度学习的跟踪算法，如Siamese网络D.基于均值漂移的跟踪算法4、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5、在计算机视觉的行人重识别任务中，假设要在多个摄像头拍摄的画面中找到同一个行人。以下关于特征融合的方法，哪一项是不太合理的？（）A.将行人的外观特征和步态特征进行融合B.简单地将不同特征进行拼接，不考虑权重分配C.根据特征的重要性为其分配不同的权重进行融合D.利用深度学习模型自动学习特征的融合方式6、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7、在计算机视觉的目标跟踪任务中，目标可能会被遮挡、变形或快速移动。假设要跟踪一个在人群中快速移动的人物，以下哪种跟踪算法可能更适合应对这种复杂情况？（）A.基于卡尔曼滤波的跟踪算法B.基于粒子滤波的跟踪算法C.基于均值漂移的跟踪算法D.基于模板匹配的跟踪算法8、计算机视觉中的场景理解是理解图像或视频中的场景内容和语义信息。假设要理解一张城市街道的图像，以下关于场景理解方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过对象检测、语义分割和场景分类等任务来实现场景理解B.结合上下文信息和先验知识能够提高场景理解的准确性C.深度学习模型能够学习场景中的全局特征和关系，实现对场景的深入理解D.场景理解可以在没有任何先验知识和上下文信息的情况下，准确地推断出场景的语义9、在计算机视觉的场景理解任务中，需要对整个图像场景进行分析和解释。假设我们有一张城市街道的图像，要理解其中的道路、建筑物、车辆和行人之间的关系。以下哪种方法能够提供更全面和深入的场景理解？（）A.基于对象检测和分类的方法B.基于语义分割和图模型的方法C.基于深度学习的场景解析网络D.基于特征匹配和聚类的方法10、计算机视觉在无人驾驶中的应用需要应对各种复杂的环境和情况。假设无人驾驶汽车要在恶劣天气下行驶，以下关于计算机视觉在无人驾驶中的挑战的描述，哪一项是不正确的？（）A.恶劣天气会影响图像的质量和清晰度，增加目标检测和识别的难度B.计算机视觉系统需要与其他传感器（如雷达和超声波传感器）融合，以提高在恶劣天气下的感知能力C.深度学习模型在恶劣天气条件下的性能会显著下降，无法正常工作D.针对恶劣天气，可以通过数据增强和模型优化等方法提高计算机视觉系统的鲁棒性11、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高产品质量和生产效率。假设要检测生产线上的零件是否存在缺陷，以下关于工业检测中的计算机视觉应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以使用机器视觉系统对零件进行实时检测，快速发现缺陷B.深度学习模型能够自动学习正常零件和缺陷零件的特征差异，实现准确的缺陷检测C.工业检测中的计算机视觉系统需要具备高度的准确性和稳定性，能够适应不同的生产环境D.计算机视觉在工业检测中只能检测外观缺陷，对于零件的内部结构和性能无法进行评估12、计算机视觉中的视觉跟踪算法常用于跟踪运动目标。假设要跟踪一只在森林中奔跑的动物，以下关于视觉跟踪算法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于模型的跟踪算法通过建立目标的模型来预测其位置和状态B.基于特征的跟踪算法依赖于目标的显著特征进行跟踪C.视觉跟踪算法在目标发生快速变形或完全遮挡时仍能保持准确跟踪D.结合多种线索和信息的融合跟踪算法可以提高跟踪的稳定性和可靠性13、图像分类是计算机视觉的基础任务之一。假设要对大量的自然风景图片进行分类，包括山脉、森林、海滩等不同类型，同时图片可能存在不同的拍摄角度、光照条件和季节变化。为了能够准确地对这些图片进行分类，以下哪种特征提取方法与分类算法的组合最为有效？（）A.SIFT特征+支持向量机B.HOG特征+决策树C.卷积神经网络自动提取特征+深度学习分类器D.颜色直方图特征+朴素贝叶斯14、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15、在计算机视觉的三维重建任务中，需要从多视角的图像中恢复物体的三维形状。假设我们有一组从不同角度拍摄的建筑物图像，以下哪种方法常用于从这些图像中重建建筑物的三维模型？（）A.立体匹配方法B.结构光方法C.运动恢复结构（SFM）D.基于投影的方法二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述图像的色彩渲染技术。2、（本题5分）计算机视觉中如何进行商品质量检测？3、（本题5分）描述计算机视觉在水下探测中的应用。4、（本题5分）简述计算机视觉在电商中的商品推荐和图像搜索。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用图像识别技术，对不同种类的宠物图像进行分类和识别。2、（本题5分）设计一个系统，利用计算机视觉检测公园内的垃圾是否及时清理。3、（本题5分）通过图像分割技术，将卫星图像中的云层和陆地进行分离。4、（本题5分）使用目标检测技术，从海洋监测图像中识别出特定的海洋生物。5、（本题5分）基于深度学习的图像生成模型，生成具有特定风格的艺术图像。四、分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）选取一个艺术展览的画册设计，分析其封面设计、内页排版和图片选择，讨论如何传达展览的艺术价值和吸引观众的收藏。2、（本题10分）某汽车品牌的车展展台设计独具匠心，吸引了众多参观者的目光。请剖析展台在空间造型、车辆展示方式、多媒体互动体验