四川師范大學(xué)《廣告版式設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁四川師范大學(xué)《廣告版式設(shè)計》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在計算機視覺的目標(biāo)計數(shù)任務(wù)中，統(tǒng)計圖像或視頻中目標(biāo)的數(shù)量。假設(shè)要統(tǒng)計一個果園中蘋果的數(shù)量，以下關(guān)于目標(biāo)計數(shù)方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于圖像分割和對象識別的方法，先分割出每個蘋果，然后進行計數(shù)B.利用深度學(xué)習(xí)中的回歸模型直接預(yù)測蘋果的數(shù)量C.目標(biāo)計數(shù)不受蘋果的大小、形狀和分布的影響，任何情況下都能準(zhǔn)確計數(shù)D.結(jié)合多視角圖像或視頻序列可以提高目標(biāo)計數(shù)的準(zhǔn)確性2、當(dāng)利用計算機視覺進行視頻監(jiān)控中的異常行為檢測，例如打架、盜竊等，以下哪種方法可能有助于準(zhǔn)確識別異常行為？（）A.建立正常行為模型B.運動軌跡分析C.人群密度估計D.以上都是3、計算機視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率和細節(jié)。假設(shè)要將一張低分辨率的老照片重建為高分辨率的清晰圖像，同時要保持圖像的自然度和真實性。以下哪種圖像超分辨率重建方法最為適合？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于學(xué)習(xí)字典的方法4、在計算機視覺的圖像分類任務(wù)中，假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類別不平衡問題，某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別。以下哪種方法可以緩解這種不平衡對分類模型的影響？（）A.對少數(shù)類進行過采樣或?qū)Χ鄶?shù)類進行欠采樣B.只使用多數(shù)類的樣本進行訓(xùn)練C.不考慮類別不平衡，直接訓(xùn)練模型D.隨機選擇樣本進行訓(xùn)練5、在計算機視覺的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要對細胞圖像進行精細分割。以下關(guān)于模型選擇的考慮因素，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.模型對細胞邊界的捕捉能力B.模型在小樣本數(shù)據(jù)上的泛化能力C.模型的訓(xùn)練時間和計算資源需求D.模型的知名度和在學(xué)術(shù)圈的引用次數(shù)6、在計算機視覺的場景理解任務(wù)中，假設(shè)要理解一個室內(nèi)場景的布局和功能，例如判斷是辦公室還是客廳。以下哪種信息對于準(zhǔn)確理解場景是至關(guān)重要的？（）A.物體的類別和位置B.圖像的顏色分布C.圖像的拍攝角度D.隨機選擇圖像中的部分區(qū)域進行分析7、在計算機視覺中，圖像生成是創(chuàng)建新的圖像內(nèi)容。以下關(guān)于圖像生成的說法，錯誤的是（）A.可以通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、變分自編碼器（VAE）等模型進行圖像生成B.圖像生成可以用于藝術(shù)創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強和虛擬場景構(gòu)建等任務(wù)C.生成的圖像質(zhì)量和真實性在不斷提高，但仍然存在一些缺陷和不完美之處D.圖像生成可以完全根據(jù)用戶的任意想象生成任何內(nèi)容，不受任何限制8、在計算機視覺的車牌識別任務(wù)中，需要從車輛圖像中準(zhǔn)確提取車牌號碼。假設(shè)車牌存在傾斜、變形和光照不均等問題。以下哪種車牌識別方法在應(yīng)對這些挑戰(zhàn)時表現(xiàn)更為出色？（）A.基于字符分割的車牌識別B.基于模板匹配的車牌識別C.基于深度學(xué)習(xí)的車牌識別D.基于特征提取的車牌識別9、在計算機視覺中，目標(biāo)檢測是一項重要的任務(wù)。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在城市交通場景中檢測車輛和行人的系統(tǒng)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測算法的選擇，哪一項是需要重點考慮的因素？（）A.算法的檢測速度，以滿足實時性要求B.算法在小目標(biāo)檢測上的性能，因為車輛和行人在圖像中可能較小C.算法的模型復(fù)雜度，越復(fù)雜的模型效果越好D.算法是否開源，開源的算法更易于使用10、在計算機視覺領(lǐng)域中，當(dāng)需要對監(jiān)控視頻中的行人進行實時檢測和跟蹤，以實現(xiàn)智能安防系統(tǒng)的功能時，以下哪種方法在處理復(fù)雜場景和多目標(biāo)跟蹤方面可能表現(xiàn)更為出色？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法C.基于特征匹配的跟蹤算法D.基于光流法的跟蹤算法11、計算機視覺中的場景理解是對整個圖像場景的語義和結(jié)構(gòu)進行分析和理解。以下關(guān)于場景理解的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.場景理解需要綜合考慮物體、空間關(guān)系、上下文信息等多個方面B.可以通過構(gòu)建場景圖來表示場景中的實體和關(guān)系，輔助場景理解C.場景理解在智能導(dǎo)航、虛擬環(huán)境構(gòu)建和圖像編輯等領(lǐng)域具有潛在的應(yīng)用價值D.場景理解是一個已經(jīng)完全解決的問題，不存在任何技術(shù)難題12、在一個基于計算機視覺的智能零售系統(tǒng)中，需要對顧客的購物行為進行分析，如拿起商品、放回商品等動作的識別。以下哪種技術(shù)在動作識別方面可能發(fā)揮重要作用？（）A.光流分析B.目標(biāo)跟蹤C.動作捕捉D.以上都是13、在計算機視覺的圖像去模糊任務(wù)中，需要恢復(fù)由于相機抖動或物體運動導(dǎo)致的模糊圖像。假設(shè)一張夜景照片由于長時間曝光而模糊，同時存在噪聲和低光照條件。以下哪種圖像去模糊算法在處理這種情況時效果較好？（）A.盲去卷積算法B.基于正則化的去模糊算法C.深度學(xué)習(xí)的去模糊模型D.頻域去模糊方法14、視頻分析是計算機視覺的一個重要領(lǐng)域。假設(shè)我們要分析一段監(jiān)控視頻，以檢測異常行為，如打架、盜竊等。對于這種實時性要求較高的視頻分析任務(wù)，以下哪種方法更適合用于快速處理和檢測？（）A.對每一幀圖像單獨進行分析B.基于光流的方法跟蹤對象運動C.利用深度學(xué)習(xí)模型直接對視頻進行分析D.采用傳統(tǒng)的圖像處理方法，如背景減除15、計算機視覺中的行人檢測是智能監(jiān)控系統(tǒng)中的重要任務(wù)。假設(shè)要在一個擁擠的公共場所中準(zhǔn)確檢測出行人，同時要排除其他類似物體的干擾。以下哪種行人檢測方法在這種復(fù)雜環(huán)境下具有更高的檢測率和較低的誤檢率？（）A.基于HOG特征的行人檢測B.基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測C.基于運動信息的行人檢測D.基于形狀模板的行人檢測二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）計算機視覺中如何進行表情識別？2、（本題5分）說明計算機視覺中模型評估指標(biāo)的選擇和意義。3、（本題5分）解釋計算機視覺中的深度估計概念。4、（本題5分）說明計算機視覺在通信領(lǐng)域的應(yīng)用。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）設(shè)計一個基于計算機視覺的交通標(biāo)志識別系統(tǒng)。2、（本題5分）利用深度學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)對人臉表情的識別應(yīng)用。3、（本題5分）利用圖像分割技術(shù)，從心電圖中分割出異常波形。4、（本題5分）對健身操教學(xué)視頻中的動作標(biāo)準(zhǔn)度進行自動評估和指導(dǎo)。5、（本題5分）使用OpenCV實現(xiàn)圖像的灰度化處理，并計算灰度圖像的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）以一個環(huán)保主題的公益海報設(shè)計為對象，分析設(shè)計師如何運用視覺語言表達環(huán)保理念，激發(fā)公眾的環(huán)保意識，以及設(shè)計的創(chuàng)新之處。2、（本題10分）某手機應(yīng)用的用戶引導(dǎo)界面設(shè)計簡潔明了，幫助用戶快速上手。請研究用戶