武漢航海職業(yè)技術學院《廣告版式設計》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁武漢航海職業(yè)技術學院

《廣告版式設計》2023-2024學年第一學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25個小題，每小題1分，共25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、在計算機視覺的圖像特征提取中，假設要提取對光照、旋轉和縮放具有不變性的特征。以下關于特征提取方法的描述，正確的是：（）A.SIFT特征具有良好的不變性，但計算復雜度高，實時性差B.HOG特征對光照變化適應性強，但對旋轉和縮放較敏感C.LBP特征能夠快速提取，但特征表達能力有限D.沒有一種特征提取方法能夠同時滿足對光照、旋轉和縮放的不變性要求2、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務。假設要在一張包含眾多物體的復雜圖像中準確檢測出不同類型的車輛，例如轎車、卡車和摩托車。圖像中的車輛可能具有不同的顏色、大小和姿態(tài)，而且背景也較為復雜。為了實現(xiàn)高精度的車輛檢測，以下哪種方法通常被認為是最有效的？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理技術，如邊緣檢測和形態(tài)學操作B.使用基于深度學習的目標檢測算法，如FasterR-CNNC.采用簡單的模板匹配方法，根據預先定義的車輛模板進行匹配D.對圖像進行全局特征提取，然后基于這些特征進行分類3、物體檢測是計算機視覺中的一項關鍵任務。假設一個智能監(jiān)控系統(tǒng)需要檢測場景中的特定物體，如背包、自行車等。以下關于物體檢測算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于深度學習的物體檢測算法能夠同時檢測多個物體，并給出它們的位置和類別B.可以通過滑動窗口的方法在圖像中搜索可能的物體區(qū)域，然后進行分類判斷C.物體檢測算法需要對大量的標注圖像進行訓練，以學習不同物體的特征D.無論物體的大小、形狀和顏色如何變化，物體檢測算法都能準確檢測到4、計算機視覺在無人駕駛中的應用至關重要。假設要通過車載攝像頭識別道路上的交通標志和標線，以下關于應對復雜環(huán)境變化的策略，哪一項是不正確的？（）A.利用多模態(tài)數(shù)據融合，如結合攝像頭和激光雷達的信息B.定期更新模型，適應新出現(xiàn)的交通標志和標線C.只依靠單一攝像頭的圖像信息，不考慮其他傳感器D.對不同天氣和光照條件下的數(shù)據進行增強訓練5、在圖像分類任務中，深度學習模型取得了顯著的成果。假設要對一組包含不同動物的圖像進行分類，以下關于圖像分類模型的描述，正確的是：（）A.模型的層數(shù)越多，分類準確率一定越高B.數(shù)據增強技術，如旋轉、裁剪等，對模型的性能提升沒有幫助C.結合多種特征提取方法和分類器，可以提高圖像分類的準確性和魯棒性D.圖像分類模型不需要考慮圖像的空間信息，只關注像素值的統(tǒng)計特征6、計算機視覺中的視頻目標跟蹤中，假設目標在跟蹤過程中發(fā)生了嚴重的形變。以下關于處理目標形變的方法描述，正確的是：（）A.基于模板匹配的跟蹤方法能夠自適應地處理目標形變，保持跟蹤的準確性B.特征點跟蹤方法對目標形變不敏感，在這種情況下仍然能夠可靠跟蹤C.深度學習中的孿生網絡在目標形變時容易丟失目標，無法繼續(xù)跟蹤D.結合多種特征和模型更新策略可以提高對目標形變的跟蹤魯棒性7、在一個基于計算機視覺的工業(yè)質量檢測系統(tǒng)中，需要檢測產品表面的微小缺陷，如劃痕、凹坑等。由于缺陷的尺寸較小且形態(tài)多樣，以下哪種圖像處理算法可能對缺陷檢測最為有效？（）A.邊緣檢測算法B.形態(tài)學操作C.閾值分割算法D.霍夫變換8、在計算機視覺的動作識別任務中，識別視頻中的人物動作。假設要識別一段舞蹈視頻中的動作，以下關于動作識別方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以提取視頻中的時空特征，如光流和運動軌跡，來描述動作B.基于深度學習的方法，如3D卷積神經網絡，能夠直接處理視頻數(shù)據，進行動作識別C.動作識別需要考慮動作的速度、幅度和節(jié)奏等特征D.動作識別只適用于簡單的、規(guī)范化的動作，對于復雜的、個性化的動作無法準確識別9、在一個基于計算機視覺的農業(yè)監(jiān)測系統(tǒng)中，需要對農作物的生長狀況進行評估，例如判斷葉片的顏色、形狀和病蟲害情況。以下哪種圖像分析方法可能對農作物監(jiān)測較為有效？（）A.顏色空間轉換B.形態(tài)學分析C.紋理分析D.以上都是10、計算機視覺中的場景文本識別旨在從圖像中識別出文字信息。假設要在一張街景圖像中識別出店鋪招牌上的文字。以下關于場景文本識別方法的描述，正確的是：（）A.基于光學字符識別（OCR）技術的方法對字體和排版的變化適應性強，識別準確率高B.深度學習中的端到端文本識別模型能夠處理彎曲和變形的文本，但對模糊文本效果不佳C.場景文本識別只需要關注文本的內容，不需要考慮文本的位置和上下文信息D.所有的場景文本識別方法都能夠在復雜的自然場景中準確無誤地識別出各種文字11、計算機視覺中的目標跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定目標。假設要跟蹤一個在復雜場景中運動的人物，以下關于目標跟蹤算法的描述，正確的是：（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法能夠準確預測目標的運動軌跡，但對目標外觀變化適應性差B.基于粒子濾波的跟蹤算法計算復雜度低，適用于實時跟蹤要求高的場景C.基于深度學習的跟蹤算法需要大量的訓練數(shù)據，并且在目標被遮擋時容易丟失D.目標跟蹤算法只要在初始幀中準確檢測到目標，就能夠在后續(xù)幀中一直保持跟蹤的準確性12、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設要分析一段視頻中物體的運動速度和方向。以下關于光流計算的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過比較連續(xù)幀之間的像素差異來計算光流B.光流計算能夠為視頻中的目標跟蹤和行為分析提供重要信息C.無論視頻的幀率和分辨率如何，光流計算都能準確地估計像素運動D.深度學習方法也被應用于光流計算，提高了計算的準確性和效率13、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或對象。假設要對醫(yī)學影像中的腫瘤區(qū)域進行精確分割，以下關于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.手動分割是最準確的方法，不需要借助計算機算法B.基于閾值的圖像分割方法能夠適用于所有類型的醫(yī)學影像分割問題C.深度學習中的全卷積網絡（FCN）及其變體在醫(yī)學圖像分割中具有很大的潛力D.圖像分割的結果只取決于所使用的分割算法，與圖像的預處理無關14、在計算機視覺的視頻理解任務中，例如理解一段體育比賽視頻中的精彩瞬間和戰(zhàn)術，需要對視頻中的時空信息進行有效建模。以下哪種方法在時空建模方面可能具有優(yōu)勢？（）A.3D卷積神經網絡B.長短時記憶網絡C.注意力機制D.以上都是15、計算機視覺中的圖像修復旨在恢復圖像中缺失或損壞的部分。假設一張珍貴的老照片有部分區(qū)域損壞，需要進行修復以還原其完整的內容。以下哪種圖像修復方法在處理這種情況時能夠生成更自然和逼真的結果？（）A.基于擴散的圖像修復B.基于紋理合成的圖像修復C.基于深度學習的圖像修復D.基于樣例的圖像修復16、計算機視覺中的深度估計是確定場景中物體距離相機的遠近。假設要為機器人導航提供深度信息，以下關于深度估計方法的精度要求，哪一項是最為關鍵的？（）A.能夠區(qū)分不同物體的大致距離范圍即可B.提供精確到毫米級別的深度信息，確保機器人安全導航C.深度估計的精度對機器人導航影響不大，可以忽略D.精度要求取決于機器人的運動速度，速度越快要求精度越低17、在計算機視覺的圖像增強任務中，假設要提高一張低光照圖像的質量。以下關于圖像增強方法的描述，正確的是：（）A.直方圖均衡化能夠均勻分布圖像的灰度級，但可能會導致細節(jié)丟失B.基于濾波的方法可以有效地去除噪聲，但同時也會模糊圖像的邊緣C.伽馬校正只適用于校正過亮的圖像，對于低光照圖像效果不佳D.所有的圖像增強方法都能夠在不引入任何失真的情況下提高圖像質量18、對于圖像的邊緣檢測任務，假設要準確檢測出圖像中物體的邊緣，同時抑制噪聲的影響。以下哪種邊緣檢測算子可能表現(xiàn)更好？（）A.Sobel算子B.Roberts算子C.Prewitt算子D.隨機生成邊緣檢測結果19、在計算機視覺的無人駕駛領域，環(huán)境感知是關鍵環(huán)節(jié)。假設要讓無人駕駛汽車準確感知周圍的道路狀況、車輛和行人，同時要應對惡劣天氣和復雜交通場景。以下哪種環(huán)境感知技術在這種高要求的應用中發(fā)揮著重要作用？（）A.激光雷達感知B.攝像頭視覺感知C.毫米波雷達感知D.以上技術融合感知20、計算機視覺中的行人重識別是在不同攝像頭拍攝的圖像或視頻中識別出特定的行人。以下關于行人重識別的敘述，不正確的是（）A.行人重識別需要提取具有判別性的行人特征，克服視角、光照和姿態(tài)的變化B.深度學習方法在行人重識別任務中取得了顯著的性能提升C.行人重識別在智能安防、視頻監(jiān)控和人員追蹤等領域有重要的應用D.行人重識別技術已經能夠在大規(guī)模數(shù)據集上達到100%的準確率21、假設我們要開發(fā)一個計算機視覺系統(tǒng)，用于檢測生產線上產品的表面缺陷。由于產品的種類繁多、缺陷類型復雜，以下哪種方法可能需要更多的計算資源和時間來訓練模型？（）A.基于傳統(tǒng)機器學習的方法B.基于淺層神經網絡的方法C.基于深度學習的方法D.基于模板匹配的方法22、計算機視覺在農業(yè)領域的應用可以幫助實現(xiàn)精準農業(yè)。假設一個農場需要通過計算機視覺監(jiān)測農作物的生長狀況。以下關于計算機視覺在農業(yè)中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以檢測農作物的病蟲害，及時采取防治措施B.能夠評估農作物的生長階段和成熟度，指導收獲時間C.計算機視覺在農業(yè)中的應用完全不受天氣和光照條件的影響D.可以通過無人機搭載攝像頭進行大面積的農田監(jiān)測23、計算機視覺中的深度估計是計算場景中物體與相機的距離。假設我們要為一個增強現(xiàn)實應用估計場景的深度信息，以下哪種深度估計方法能夠在實時性和準確性之間取得較好的平衡？（）A.基于立體視覺的方法B.基于結構光的方法C.基于深度學習的單目深度估計方法D.基于飛行時間（ToF）原理的方法24、視頻理解是計算機視覺中的一個具有挑戰(zhàn)性的任務。以下關于視頻理解的敘述，不準確的是（）A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內容，還需要考慮幀之間的時間關系B.循環(huán)神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在處理視頻序列數(shù)據時具有優(yōu)勢C.視頻理解在視頻監(jiān)控、行為分析和內容推薦等方面具有廣泛的應用前景D.目前的視頻理解技術已經能夠完全理解復雜場景下的視頻內容，不存在任何挑戰(zhàn)25、計算機視覺在智能零售中的應用可以改善購物體驗和提高運營效率。假設一個超市需要通過計算機視覺實現(xiàn)自動結賬和庫存管理。以下關于計算機視覺在智能零售中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過商品識別技術自動識別顧客購買的商品，實現(xiàn)快速結賬B.能夠實時監(jiān)測貨架上商品的庫存水平，及時提醒補貨C.計算機視覺系統(tǒng)能夠準確識別所有商品的包裝和標簽，不受商品擺放方式和遮擋的影響D.可以分析顧客在店內的行為和偏好，為營銷策略提供數(shù)據支持二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述計算機視覺在無人駕駛中的障礙物檢測和路徑規(guī)劃。2、（本題5分）說明計算機視覺在智能灌溉中的應用。3、（本題5分）解釋計算機視覺中的運動模糊恢復方法。4、（本題5分）簡述圖像的色彩校正工具。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討某文化機構的官方網站首頁設計，研究其如何通過布局、色彩搭配、內容展示等吸引用戶訪問，傳遞機構的文化使命和活動信息。2、（本題5分）分析蘋果電腦的售后服務廣告設計，從專業(yè)服務展示、客戶滿意度到品牌形象傳達。探討其如何提升用戶的信任度和忠誠度。3、（本題5分）以一個電子產品品牌的平板電