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文档简介
学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页,共3页唐山科技职业技术学院
《广告设计与管理》2023-2024学年第二学期期末试卷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、在计算机视觉中,深度估计是确定场景中物体距离相机的距离。以下关于深度估计的说法,错误的是()A.可以通过立体视觉、结构光或飞行时间等技术来获取深度信息B.深度学习方法在单目深度估计中取得了显著进展C.深度估计对于三维重建、虚拟现实和增强现实等应用具有重要意义D.深度估计的结果总是非常精确,不需要进行后处理和优化2、计算机视觉中的场景文本识别旨在从图像中识别出文字信息。假设要在一张街景图像中识别出店铺招牌上的文字。以下关于场景文本识别方法的描述,正确的是:()A.基于光学字符识别(OCR)技术的方法对字体和排版的变化适应性强,识别准确率高B.深度学习中的端到端文本识别模型能够处理弯曲和变形的文本,但对模糊文本效果不佳C.场景文本识别只需要关注文本的内容,不需要考虑文本的位置和上下文信息D.所有的场景文本识别方法都能够在复杂的自然场景中准确无误地识别出各种文字3、计算机视觉在智能零售中的应用可以改善购物体验和提高运营效率。假设一个超市需要通过计算机视觉实现自动结账和库存管理。以下关于计算机视觉在智能零售中的描述,哪一项是不准确的?()A.可以通过商品识别技术自动识别顾客购买的商品,实现快速结账B.能够实时监测货架上商品的库存水平,及时提醒补货C.计算机视觉系统能够准确识别所有商品的包装和标签,不受商品摆放方式和遮挡的影响D.可以分析顾客在店内的行为和偏好,为营销策略提供数据支持4、在计算机视觉的图像分割任务中,需要将图像中的不同物体或区域准确地划分出来。假设要对一张包含多个水果的图像进行精确分割,每个水果的边界可能不清晰,且存在部分重叠和阴影。以下哪种图像分割算法在处理这种具有挑战性的情况时表现更为出色?()A.基于阈值的分割B.基于区域的分割C.基于边缘检测的分割D.基于深度学习的语义分割5、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要对一个快速运动的物体进行光流估计,同时场景中存在光照变化和噪声干扰。在这种情况下,以下哪种光流计算方法能够提供更准确和稳定的结果?()A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法6、计算机视觉中的场景理解是一项具有挑战性的任务。假设要理解一个城市街道的场景图像,包括道路、建筑物、车辆和行人等元素。以下关于场景理解方法的描述,正确的是:()A.基于语义分割的方法能够将图像中的每个像素分类为不同的场景元素,但无法提供元素之间的关系B.目标检测结合语义分割可以实现对场景的初步理解,但对于复杂的场景结构难以准确描述C.基于图模型的方法能够很好地表示场景元素之间的关系,但建模过程复杂,计算量大D.场景理解只需要对图像中的可见元素进行分析,不需要考虑潜在的语义信息7、计算机视觉中的表情识别旨在判断图像或视频中人物的表情。假设要开发一个用于在线教育的表情识别系统,以下关于表情特征的提取,哪一项是需要重点关注的?()A.提取面部肌肉的细微运动作为特征B.仅考虑眼睛和嘴巴的形状变化C.忽略面部的整体轮廓,只关注局部特征D.不进行任何特征提取,直接使用原始图像进行分类8、在医学图像分析中,计算机视觉技术有助于疾病的诊断和治疗。假设医生需要对一组肺部CT图像进行分析,以检测是否存在肿瘤。以下关于医学图像分析中的计算机视觉的描述,哪一项是不准确的?()A.计算机视觉算法可以自动检测和定位肺部肿瘤,提高诊断的效率和准确性B.能够对图像进行增强和预处理,突出病变区域,便于医生观察和判断C.由于医学图像的复杂性和个体差异,计算机视觉的结果总是完全准确无误的D.可以通过大量标注的医学图像数据进行训练,学习正常和异常的图像特征9、在目标检测中,YOLO(YouOnlyLookOnce)算法的特点是()A.检测速度快B.检测精度高C.适用于小目标检测D.对遮挡不敏感10、在计算机视觉的图像检索任务中,需要根据用户提供的查询图像找到相似的图像。假设我们有一个大型的图像数据库,以下哪种图像表示方法能够提高图像检索的效率和准确性?()A.基于全局特征的图像表示B.基于局部特征的图像表示C.基于深度学习的图像嵌入表示D.基于颜色直方图的图像表示11、计算机视觉在医学影像分析中的应用有助于辅助医生进行诊断和治疗。假设要分析一张脑部CT图像,以下关于医学影像分析中的计算机视觉应用的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过分割脑组织、检测病变区域等方法,为医生提供定量的分析结果B.深度学习模型能够自动学习医学影像中的特征,辅助医生发现潜在的疾病C.计算机视觉在医学影像分析中的应用需要遵循严格的医学伦理和法规D.计算机视觉系统可以完全替代医生的诊断,不需要医生的进一步审查和判断12、图像超分辨率是指从低分辨率图像生成高分辨率图像。假设我们有一张模糊的低分辨率老照片,想要将其清晰化并提高分辨率。以下哪种图像超分辨率方法能够生成更逼真的细节和更清晰的边缘?()A.基于插值的方法,如双线性插值B.基于重建的方法,如基于字典学习的方法C.基于深度学习的方法,如SRCNND.基于小波变换的方法13、计算机视觉中的语义分割旨在为图像中的每个像素分配一个类别标签。假设要对医学影像中的肿瘤区域进行语义分割,以下关于模型评估指标的选择,哪一项是最为关键的?()A.准确率,即正确分类的像素比例B.召回率,即正确分割出肿瘤像素的比例C.F1分数,综合考虑准确率和召回率D.平均交并比(MIoU),衡量分割结果与真实标签的重合程度14、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对齐。假设要将两张拍摄角度不同的卫星图像进行配准,以下关于图像配准方法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于特征的图像配准方法通过提取图像中的显著特征,并进行匹配来实现配准B.基于灰度的图像配准方法直接比较图像的灰度值,计算相似性度量来完成配准C.图像配准的精度主要取决于特征提取的准确性和匹配算法的性能D.图像配准总是能够完美地将两张图像对齐,不存在任何误差15、当利用计算机视觉进行视频监控中的异常行为检测,例如打架、盗窃等,以下哪种方法可能有助于准确识别异常行为?()A.建立正常行为模型B.运动轨迹分析C.人群密度估计D.以上都是16、计算机视觉中的目标计数是估计图像或视频中目标的数量。假设要在一张人群图像中准确计数人数,以下关于目标计数方法的描述,正确的是:()A.基于检测的计数方法通过检测每个个体来实现计数,对密集场景效果好B.基于回归的计数方法直接预测目标数量,计算速度快但精度较低C.深度学习中的注意力机制在目标计数中没有作用,不能提高计数准确性D.目标计数只需要考虑目标的外观特征,不需要考虑图像的上下文信息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、在计算机视觉中,目标检测是一项重要任务。假设要在一张包含多种物体的图像中准确检测出汽车的位置和类别。以下关于目标检测算法的描述,正确的是:()A.传统的基于特征提取和分类器的方法在复杂场景下检测效果优于深度学习方法B.深度学习中的FasterR-CNN算法通过生成候选区域和分类回归,能够实现高精度的目标检测C.目标检测算法只关注物体的外观特征,不考虑物体之间的空间关系D.所有的目标检测算法对于小目标的检测都具有同样出色的性能19、计算机视觉中的目标计数任务,例如统计图像中物体的数量。假设要计算一张果园图片中苹果的数量,以下关于目标计数方法的描述,正确的是:()A.基于传统的图像分割和对象识别方法可以准确快速地完成目标计数B.深度学习中的回归模型不适合用于目标计数任务C.目标的大小、形状和分布对计数结果没有影响D.结合深度学习的密度估计方法能够有效地实现目标计数20、在计算机视觉的遥感图像分析中,假设要从卫星遥感图像中提取土地利用信息,以下哪种技术可能对区分不同类型的土地覆盖有帮助?()A.高光谱分析B.纹理分析C.形状分析D.以上都有可能二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)描述计算机视觉在食品安全检测中的应用。2、(本题5分)说明计算机视觉在光伏电站监测中的应用。3、(本题5分)说明计算机视觉在智能养殖中的应用。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)以一个音乐节的艺人宣传海报设计为对象,分析设计师如何运用视觉元素展示艺人的风格、魅力和演出信息,吸引观众关注艺人的表演。2、(本题5分)某城市马拉松比赛的宣传海报设计以奔跑的人群和城市地标为主要元素。请分析该海报设计如何激发市民参与热情,如何展示城市形象,以及在赛事推广和品牌建设方面的价值。3、(本题5分)分析某餐饮品牌的外卖包装设计,观察其如何在保证食品运输安全的同时,通过外观设计提升品牌形象和用户体验。4、(本题5分)分析某儿童绘本馆的室内设计,研究如何通过
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