吉林師范大學(xué)博達(dá)學(xué)院《平面廣告》2021-2022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頁吉林師范大學(xué)博達(dá)學(xué)院

《平面廣告》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20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(jī)視覺的醫(yī)學(xué)圖像分析中，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。假設(shè)要通過分析CT圖像檢測腫瘤的位置和大小，以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像計算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.計算機(jī)視覺算法可以完全替代醫(yī)生的診斷，不需要醫(yī)生的進(jìn)一步判斷B.不同患者的個體差異和掃描參數(shù)的變化對腫瘤檢測結(jié)果沒有影響C.結(jié)合醫(yī)生的先驗知識和計算機(jī)視覺技術(shù)能夠提高腫瘤檢測的準(zhǔn)確性和可靠性D.醫(yī)學(xué)圖像中的噪聲和偽影對計算機(jī)視覺算法的性能沒有影響2、計算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標(biāo)。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤的敘述，不正確的是（）A.目標(biāo)跟蹤可以基于特征匹配、濾波算法或深度學(xué)習(xí)方法來實現(xiàn)B.目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會給目標(biāo)跟蹤帶來挑戰(zhàn)C.目標(biāo)跟蹤在智能監(jiān)控、人機(jī)交互和自動駕駛等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用D.目標(biāo)跟蹤算法能夠在任何情況下都準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)，不受復(fù)雜環(huán)境的影響3、在計算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從海量的圖像庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像特征表示的選擇，哪一項是需要重點(diǎn)考慮的？（）A.選擇具有高維度的特征向量，包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區(qū)分性的特征表示，提高檢索效率C.忽略特征的維度和區(qū)分性，隨機(jī)選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征，忽略形狀和紋理等特征4、圖像超分辨率是指從低分辨率圖像生成高分辨率圖像。假設(shè)我們有一張模糊的低分辨率老照片，想要將其清晰化并提高分辨率。以下哪種圖像超分辨率方法能夠生成更逼真的細(xì)節(jié)和更清晰的邊緣？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值B.基于重建的方法，如基于字典學(xué)習(xí)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法，如SRCNND.基于小波變換的方法5、在計算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中，假設(shè)要去除一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像中的噪聲，同時盡可能保留圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息。以下哪種去噪方法可能更適合？（）A.中值濾波，用鄰域中值代替像素值B.均值濾波，用鄰域平均值代替像素值C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪模型，如DnCNND.不進(jìn)行任何去噪處理，保留原始噪聲圖像6、計算機(jī)視覺中的無人駕駛技術(shù)是一個綜合性的應(yīng)用領(lǐng)域。以下關(guān)于無人駕駛中的計算機(jī)視覺的說法，不正確的是（）A.計算機(jī)視覺在無人駕駛中用于環(huán)境感知、目標(biāo)檢測、路徑規(guī)劃和障礙物避讓等任務(wù)B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)崟r準(zhǔn)確地識別道路標(biāo)志、車輛和行人等物體C.無人駕駛中的計算機(jī)視覺系統(tǒng)已經(jīng)非常成熟，能夠應(yīng)對各種復(fù)雜的交通場景D.惡劣天氣條件和光照變化等因素仍然是無人駕駛中計算機(jī)視覺面臨的挑戰(zhàn)7、在計算機(jī)視覺的場景理解任務(wù)中，需要理解整個圖像的語義信息。假設(shè)要分析一張城市街道的圖像中包含的物體和它們之間的關(guān)系，以下關(guān)于場景理解方法的描述，正確的是：（）A.單獨(dú)對圖像中的每個物體進(jìn)行識別和分類就能實現(xiàn)場景理解B.忽略圖像中的上下文信息和空間布局對場景理解沒有影響C.利用深度學(xué)習(xí)中的語義分割和圖模型可以更好地理解場景的結(jié)構(gòu)和語義關(guān)系D.場景理解只適用于簡單的室內(nèi)場景，對于復(fù)雜的戶外場景無法處理8、在計算機(jī)視覺中，目標(biāo)檢測是一項關(guān)鍵任務(wù)。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在復(fù)雜的城市交通場景中準(zhǔn)確檢測出各種車輛類型的系統(tǒng)，需要考慮車輛的不同尺寸、形狀和姿態(tài)，以及光照、陰影和遮擋等因素的影響。以下哪種目標(biāo)檢測算法在處理這種復(fù)雜場景時具有較好的性能和魯棒性？（）A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO9、在計算機(jī)視覺的醫(yī)學(xué)影像分析中，例如對腫瘤的檢測和分割，需要高精度和可靠性。假設(shè)我們有一組磁共振成像（MRI）數(shù)據(jù)，以下哪種技術(shù)能夠有效地輔助醫(yī)生進(jìn)行準(zhǔn)確的診斷和治療規(guī)劃？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的分割網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)C.基于聚類和分類的方法D.基于形態(tài)學(xué)操作和閾值分割的方法10、在計算機(jī)視覺的姿態(tài)估計任務(wù)中，需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設(shè)要估計一個機(jī)器人手臂的姿態(tài)，以實現(xiàn)精確的控制和操作。以下哪種姿態(tài)估計方法在處理這種機(jī)械結(jié)構(gòu)時準(zhǔn)確性更高？（）A.基于模型的姿態(tài)估計B.基于深度學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計C.基于視覺慣性里程計的姿態(tài)估計D.基于幾何約束的姿態(tài)估計11、計算機(jī)視覺中的目標(biāo)重識別任務(wù)旨在在不同的攝像頭視角中識別出同一目標(biāo)。假設(shè)要在一個大型商場的多個攝像頭中尋找一個特定的人物。以下關(guān)于目標(biāo)重識別的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過提取目標(biāo)的特征，如顏色、形狀和紋理，來進(jìn)行重識別B.深度學(xué)習(xí)中的特征學(xué)習(xí)方法能夠提高目標(biāo)重識別的準(zhǔn)確率C.目標(biāo)重識別不受攝像頭視角、光照和人物姿態(tài)變化的影響D.可以通過建立目標(biāo)的特征庫，快速在多個攝像頭中進(jìn)行匹配和搜索12、計算機(jī)視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更深入的比賽洞察。假設(shè)要分析一場足球比賽中球員的跑位和傳球模式，以下關(guān)于體育賽事計算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠球員的位置信息就能全面分析比賽中的戰(zhàn)術(shù)和策略B.球員的速度和加速度等動態(tài)信息對比賽分析的價值不大C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和軌跡分析技術(shù)可以更有效地挖掘比賽中的關(guān)鍵模式和趨勢D.比賽場地的光照和攝像機(jī)視角對計算機(jī)視覺分析的結(jié)果沒有影響13、在計算機(jī)視覺的圖像特征提取中，假設(shè)要提取對光照、旋轉(zhuǎn)和縮放具有不變性的特征。以下關(guān)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(fù)雜度高，實時性差B.HOG特征對光照變化適應(yīng)性強(qiáng)，但對旋轉(zhuǎn)和縮放較敏感C.LBP特征能夠快速提取，但特征表達(dá)能力有限D(zhuǎn).沒有一種特征提取方法能夠同時滿足對光照、旋轉(zhuǎn)和縮放的不變性要求14、計算機(jī)視覺在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）中有著重要的應(yīng)用。假設(shè)要在VR游戲中實現(xiàn)真實的場景交互。以下關(guān)于計算機(jī)視覺在VR/AR中的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對用戶的動作和姿態(tài)進(jìn)行識別，實現(xiàn)自然的交互操作B.能夠?qū)⑻摂M物體與真實場景進(jìn)行準(zhǔn)確的融合和匹配C.計算機(jī)視覺技術(shù)可以提高VR/AR體驗的沉浸感和真實感D.VR/AR中的計算機(jī)視覺應(yīng)用不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和限制15、在計算機(jī)視覺的圖像生成任務(wù)中，除了生成新的圖像，還可以對已有圖像進(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16、計算機(jī)視覺中的視覺跟蹤算法常用于跟蹤運(yùn)動目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一只在森林中奔跑的動物，以下關(guān)于視覺跟蹤算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于模型的跟蹤算法通過建立目標(biāo)的模型來預(yù)測其位置和狀態(tài)B.基于特征的跟蹤算法依賴于目標(biāo)的顯著特征進(jìn)行跟蹤C(jī).視覺跟蹤算法在目標(biāo)發(fā)生快速變形或完全遮擋時仍能保持準(zhǔn)確跟蹤D.結(jié)合多種線索和信息的融合跟蹤算法可以提高跟蹤的穩(wěn)定性和可靠性17、計算機(jī)視覺中的圖像分割任務(wù)旨在將圖像分割成不同的區(qū)域。假設(shè)要對一張風(fēng)景圖片進(jìn)行分割，區(qū)分天空、陸地和水面。以下關(guān)于圖像分割方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.基于閾值的分割方法簡單快速，但對于復(fù)雜圖像效果不佳B.區(qū)域生長法從種子點(diǎn)開始，逐步合并相似的區(qū)域C.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）在圖像分割中表現(xiàn)出色，能夠生成精確的分割結(jié)果D.圖像分割的結(jié)果總是清晰明確，不存在模糊或錯誤的邊界18、計算機(jī)視覺在自動駕駛領(lǐng)域有著至關(guān)重要的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，需要識別各種交通標(biāo)志和障礙物。以下關(guān)于自動駕駛中計算機(jī)視覺任務(wù)的描述，正確的是：（）A.只需對前方物體進(jìn)行簡單的圖像分類，就能實現(xiàn)安全的自動駕駛B.準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測和語義分割對于理解復(fù)雜的道路場景至關(guān)重要C.計算機(jī)視覺在自動駕駛中作用不大，主要依靠其他傳感器如雷達(dá)D.對于交通標(biāo)志的識別，顏色信息比形狀和圖案信息更重要19、計算機(jī)視覺中的圖像修復(fù)是填補(bǔ)圖像中的缺失或損壞部分。假設(shè)我們有一張老照片，其中部分區(qū)域被損壞，需要進(jìn)行修復(fù)。以下哪種圖像修復(fù)方法能夠生成自然、合理的內(nèi)容，與周圍區(qū)域融合良好？（）A.基于紋理合成的修復(fù)方法B.基于插值和填充的修復(fù)方法C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)網(wǎng)絡(luò)，如ContextEncoderD.基于圖像分解和重構(gòu)的修復(fù)方法20、在計算機(jī)視覺中，深度估計是確定場景中物體距離相機(jī)的距離。以下關(guān)于深度估計的說法，錯誤的是（）A.可以通過立體視覺、結(jié)構(gòu)光或飛行時間等技術(shù)來獲取深度信息B.深度學(xué)習(xí)方法在單目深度估計中取得了顯著進(jìn)展C.深度估計對于三維重建、虛擬現(xiàn)實和增強(qiáng)現(xiàn)實等應(yīng)用具有重要意義D.深度估計的結(jié)果總是非常精確，不需要進(jìn)行后處理和優(yōu)化二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述計算機(jī)視覺在商標(biāo)服務(wù)中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡述計算機(jī)視覺在文物保護(hù)和修復(fù)中的技術(shù)。3、（本題5分）說明計算機(jī)視覺在藥品生產(chǎn)中的應(yīng)用。4、（本題5分）解釋計算機(jī)視覺系統(tǒng)中相機(jī)標(biāo)定的目的。5、（本題5分）計算機(jī)視覺中如何進(jìn)行商品質(zhì)量檢測？三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）選取某飲料品牌的促銷活動現(xiàn)場布置設(shè)計，分析其如何運(yùn)用視覺元素營造促銷氛圍和吸引消費(fèi)者。2、（本題5分）觀察某服裝品牌的線上店鋪設(shè)計，分析其如何通過頁面布局、商品展示和模特搭配，展現(xiàn)品牌風(fēng)格，吸引消費(fèi)者在線購買。3、（本題5分）分析蘋果手機(jī)的照片編輯功能廣告設(shè)計，從編輯效果展示、便捷操作到品牌形象傳達(dá)。探討其如何吸引攝影愛好者使用蘋果手機(jī)進(jìn)行照片編輯。4、（本題5分）剖析某運(yùn)動品牌的專賣店室內(nèi)設(shè)計，探討如何通過空間布局和陳列方式展示產(chǎn)品系列，激發(fā)消費(fèi)者的