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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)泉州海洋職業(yè)學(xué)院
《廣告創(chuàng)意與表現(xiàn)》2023-2024學(xué)年第一學(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15個(gè)小題,每小題1分,共15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、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?qū)ξ奈镞M(jìn)行數(shù)字化保護(hù)和修復(fù)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng),需要對(duì)文物的破損部分進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別和重建。以下哪種技術(shù)在文物修復(fù)方面可能具有應(yīng)用潛力?()A.圖像修復(fù)算法B.三維重建技術(shù)C.虛擬增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)D.以上都是2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,假設(shè)要跟蹤一個(gè)在人群中移動(dòng)的物體。以下關(guān)于跟蹤算法的選擇,哪一項(xiàng)是需要著重考慮的?()A.算法對(duì)目標(biāo)外觀變化的適應(yīng)性B.算法的計(jì)算復(fù)雜度,越低越好C.算法是否能夠處理多個(gè)同時(shí)移動(dòng)的目標(biāo)D.算法在處理靜態(tài)場(chǎng)景時(shí)的性能3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。假設(shè)要檢測(cè)生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷,以下關(guān)于工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)方法在檢測(cè)復(fù)雜的表面缺陷時(shí)比深度學(xué)習(xí)方法更可靠B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的有缺陷和無(wú)缺陷樣本進(jìn)行訓(xùn)練,才能準(zhǔn)確檢測(cè)出各種缺陷C.工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)不需要考慮實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的平衡D.產(chǎn)品的顏色和材質(zhì)對(duì)表面缺陷檢測(cè)的結(jié)果沒(méi)有影響4、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的文本檢測(cè)和識(shí)別任務(wù)中,假設(shè)要從一張圖片中提取并識(shí)別其中的文字信息。以下關(guān)于文本檢測(cè)和識(shí)別的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以先通過(guò)文本檢測(cè)算法定位圖片中的文本區(qū)域,然后進(jìn)行識(shí)別B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本識(shí)別中表現(xiàn)出色,能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種字體和風(fēng)格的文字C.文本檢測(cè)和識(shí)別對(duì)于彎曲、傾斜和模糊的文字能夠輕松應(yīng)對(duì),沒(méi)有任何困難D.可以結(jié)合光學(xué)字符識(shí)別(OCR)技術(shù),將圖片中的文字轉(zhuǎn)換為可編輯的文本5、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像檢索任務(wù)中,假設(shè)要從一個(gè)大型圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像。這些圖像可能在內(nèi)容、風(fēng)格和主題上存在差異。為了提高檢索的效率和準(zhǔn)確性,以下哪種方法通常被采用?()A.基于全局特征的圖像表示和相似性度量B.只對(duì)圖像的標(biāo)簽進(jìn)行文本匹配,忽略圖像內(nèi)容C.隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像作為檢索結(jié)果D.不進(jìn)行任何預(yù)處理,直接在原始圖像上進(jìn)行檢索6、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視覺(jué)跟蹤與監(jiān)控應(yīng)用中,需要對(duì)特定目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)的跟蹤和監(jiān)測(cè)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)在大型商場(chǎng)中移動(dòng)的可疑人員進(jìn)行跟蹤,同時(shí)要應(yīng)對(duì)人群遮擋和環(huán)境變化。以下哪種視覺(jué)跟蹤與監(jiān)控技術(shù)在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結(jié)果?()A.多目標(biāo)跟蹤算法B.基于深度學(xué)習(xí)的單目標(biāo)跟蹤C(jī).基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤7、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用廣泛。假設(shè)要在一個(gè)門禁系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識(shí)別,以下關(guān)于人臉識(shí)別方法的描述,正確的是:()A.基于幾何特征的人臉識(shí)別方法對(duì)姿態(tài)和光照變化具有很強(qiáng)的魯棒性B.基于模板匹配的方法能夠處理大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫(kù),并且識(shí)別速度快C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識(shí)別中能夠?qū)W習(xí)到更具判別性的特征,但容易受到數(shù)據(jù)偏差的影響D.人臉識(shí)別系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成,就不需要更新和優(yōu)化,能夠一直保持高準(zhǔn)確率8、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的醫(yī)學(xué)圖像分析具有重要的臨床應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)要從一組X光片中檢測(cè)出病變區(qū)域,同時(shí)要區(qū)分不同類型的病變。以下哪種技術(shù)和方法在醫(yī)學(xué)圖像分析中最為常用和有效?()A.形態(tài)學(xué)操作B.圖像分割與分類C.特征提取與選擇D.以上方法綜合運(yùn)用9、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的行人重識(shí)別任務(wù)中,假設(shè)要在多個(gè)攝像頭拍攝的畫面中找到同一個(gè)行人。以下關(guān)于特征融合的方法,哪一項(xiàng)是不太合理的?()A.將行人的外觀特征和步態(tài)特征進(jìn)行融合B.簡(jiǎn)單地將不同特征進(jìn)行拼接,不考慮權(quán)重分配C.根據(jù)特征的重要性為其分配不同的權(quán)重進(jìn)行融合D.利用深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)學(xué)習(xí)特征的融合方式10、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11、當(dāng)進(jìn)行視頻中的動(dòng)作識(shí)別時(shí),假設(shè)要分析一段運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練的視頻,識(shí)別出其中的各種動(dòng)作,如跑步、跳躍和舉重等。視頻中的動(dòng)作可能存在速度變化、遮擋和視角變化等問(wèn)題。為了準(zhǔn)確識(shí)別這些動(dòng)作,以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵的?()A.對(duì)每一幀圖像進(jìn)行獨(dú)立的動(dòng)作分類,然后綜合結(jié)果B.利用光流信息來(lái)捕捉視頻中的運(yùn)動(dòng)模式C.只關(guān)注視頻中的關(guān)鍵幀,忽略其他幀D.不考慮視頻的時(shí)序信息,將其視為一系列獨(dú)立的圖像12、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中,假設(shè)目標(biāo)物體被部分遮擋,以下哪種模型架構(gòu)可能更有助于恢復(fù)被遮擋部分的信息?()A.多層感知機(jī)(MLP)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)D.注意力機(jī)制(AttentionMechanism)13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像生成任務(wù)中,除了生成新的圖像,還可以對(duì)已有圖像進(jìn)行風(fēng)格轉(zhuǎn)換。假設(shè)我們要將一張照片轉(zhuǎn)換為油畫風(fēng)格,以下哪種方法能夠?qū)崿F(xiàn)逼真的風(fēng)格轉(zhuǎn)換效果?()A.基于圖像濾波和變換的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)格遷移算法,如CycleGANC.基于圖像融合和合成的方法D.基于顏色映射和紋理合成的方法14、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別道路標(biāo)志的系統(tǒng),以下關(guān)于應(yīng)對(duì)不同光照條件的策略,哪一項(xiàng)是最為有效的?()A.使用固定的閾值對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理B.采用自適應(yīng)的圖像增強(qiáng)算法,根據(jù)光照情況調(diào)整圖像C.忽略光照變化,依靠模型的泛化能力D.只在特定的光照條件下收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)15、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。假設(shè)要對(duì)一段視頻中的物體運(yùn)動(dòng)進(jìn)行分析,以下關(guān)于光流估計(jì)的描述,正確的是:()A.稀疏光流估計(jì)只計(jì)算圖像中部分特征點(diǎn)的運(yùn)動(dòng),無(wú)法反映整體的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)B.稠密光流估計(jì)能夠得到圖像中每個(gè)像素的運(yùn)動(dòng)向量,但計(jì)算復(fù)雜度較高C.光流估計(jì)的結(jié)果不受光照變化和噪聲的影響,具有很高的準(zhǔn)確性D.光流估計(jì)只能用于分析勻速直線運(yùn)動(dòng)的物體,對(duì)于復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)模式無(wú)法處理二、簡(jiǎn)答題(本大題共4個(gè)小題,共20分)1、(本題5分)描述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在泥石流預(yù)警中的應(yīng)用。2、(本題5分)簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在電商中的商品推薦和圖像搜索。3、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的模型剪枝技術(shù)。4、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的物體計(jì)數(shù)技術(shù)。三、應(yīng)用題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)開(kāi)發(fā)一個(gè)可以識(shí)別不同種類犬科動(dòng)物的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用。2、(本題5分)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的智能工廠生產(chǎn)流程監(jiān)控系統(tǒng),及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)異常。3、(本題5分)使用圖像分割算法,將一張復(fù)雜的自然風(fēng)景圖像分割為不同的區(qū)域。4、(本題5分)設(shè)計(jì)一個(gè)程序,通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別不同品牌的投影儀。5、(本題5分)運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型,對(duì)古代陶瓷的年代和產(chǎn)地進(jìn)行鑒定。四、分析題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)分析某時(shí)尚品牌的時(shí)尚博客頁(yè)面設(shè)計(jì),研究其如何運(yùn)用視覺(jué)語(yǔ)言和文案創(chuàng)作展示時(shí)尚潮流、品牌新品和穿搭建議,吸引時(shí)尚愛(ài)好者關(guān)注和互動(dòng)。2、(本題10分)一家餐廳的菜單設(shè)計(jì)經(jīng)過(guò)精心打造,不僅美觀而且方便顧客點(diǎn)餐。請(qǐng)研究菜單中菜品分類、圖片展示、價(jià)格標(biāo)注的設(shè)計(jì)方法,
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