浙江工業(yè)大學(xué)之江學(xué)院《平面廣告設(shè)計》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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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2分，共40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、計算機視覺在智能零售中的應(yīng)用可以改善購物體驗和提高運營效率。假設(shè)一個超市需要通過計算機視覺實現(xiàn)自動結(jié)賬和庫存管理。以下關(guān)于計算機視覺在智能零售中的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過商品識別技術(shù)自動識別顧客購買的商品，實現(xiàn)快速結(jié)賬B.能夠?qū)崟r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(zhǔn)確識別所有商品的包裝和標(biāo)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(nèi)的行為和偏好，為營銷策略提供數(shù)據(jù)支持2、在計算機視覺的圖像檢索任務(wù)中，根據(jù)用戶的需求從圖像數(shù)據(jù)庫中查找相關(guān)圖像。假設(shè)要從一個大型的圖像庫中檢索包含特定物體的圖像，以下關(guān)于圖像檢索方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于圖像的內(nèi)容特征，如顏色、形狀和紋理等，進(jìn)行相似性度量和檢索B.深度學(xué)習(xí)模型能夠提取更具語義和判別力的特征，提高圖像檢索的準(zhǔn)確性C.圖像檢索的結(jié)果只取決于圖像的特征表示，與檢索算法的效率無關(guān)D.可以結(jié)合用戶的反饋和交互，不斷優(yōu)化圖像檢索的結(jié)果3、當(dāng)利用計算機視覺進(jìn)行圖像語義分割任務(wù)，例如將圖像中的不同物體分割出來，以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在分割精度和效率方面表現(xiàn)較好？（）A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是4、在計算機視覺的行人檢測任務(wù)中，假設(shè)要在一個擁擠的街道場景中準(zhǔn)確檢測出行人，場景中存在光照變化、人群遮擋和復(fù)雜背景。以下哪種特征表示方法在這種情況下可能更具魯棒性？（）A.基于形狀的特征，如行人的輪廓B.基于顏色的特征，如行人衣服的顏色C.基于深度學(xué)習(xí)的特征，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動學(xué)習(xí)D.不提取任何特征，直接對原始圖像進(jìn)行檢測5、在計算機視覺的視頻理解任務(wù)中，例如理解一段體育比賽視頻中的精彩瞬間和戰(zhàn)術(shù)，需要對視頻中的時空信息進(jìn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)C.注意力機制D.以上都是6、計算機視覺中的動作識別是對視頻中人物或物體的動作進(jìn)行分類和理解。假設(shè)要識別一段舞蹈視頻中的各種舞蹈動作，同時要考慮動作的速度、幅度和風(fēng)格的變化。以下哪種動作識別方法在處理這種復(fù)雜的動作模式時表現(xiàn)更好？（）A.基于手工特征的動作識別B.基于時空興趣點的動作識別C.基于深度學(xué)習(xí)的時空卷積網(wǎng)絡(luò)D.基于隱馬爾可夫模型的動作識別7、在計算機視覺的目標(biāo)檢測中，對于小目標(biāo)的檢測往往具有較大的挑戰(zhàn)性。為了提高小目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率，以下哪種策略可能是有效的？（）A.多尺度特征融合B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的小目標(biāo)樣本C.使用更高分辨率的輸入圖像D.以上都是8、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(yuǎn)遠(yuǎn)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(jìn)行過采樣或?qū)Χ鄶?shù)類進(jìn)行欠采樣B.只使用多數(shù)類的樣本進(jìn)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(jìn)行訓(xùn)練9、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠識別人臉表情的計算機視覺系統(tǒng)，用于情感分析和人機交互?？紤]到表情的細(xì)微變化和個體差異，以下哪種模型架構(gòu)可能更適合處理這種復(fù)雜的任務(wù)？（）A.多層感知機B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)10、在計算機視覺的研究中，數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和規(guī)模對模型的訓(xùn)練和性能評估至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.大規(guī)模、多樣化和標(biāo)注準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集有助于訓(xùn)練出泛化能力強的模型B.一些公開的數(shù)據(jù)集如ImageNet、COCO等為計算機視覺研究提供了重要的基準(zhǔn)C.數(shù)據(jù)集的構(gòu)建需要耗費大量的時間和人力，但可以通過數(shù)據(jù)增強技術(shù)來減少對原始數(shù)據(jù)的需求D.數(shù)據(jù)集一旦構(gòu)建完成，就不需要再進(jìn)行更新和擴展，能夠一直滿足研究的需求11、在計算機視覺的圖像檢索任務(wù)中，需要根據(jù)用戶提供的示例圖像從大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)庫中找到相似的圖像。假設(shè)要構(gòu)建一個高效的圖像搜索引擎，能夠快速準(zhǔn)確地返回相關(guān)圖像。以下哪種圖像檢索方法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時性能更優(yōu)？（）A.基于內(nèi)容的圖像檢索B.基于文本標(biāo)注的圖像檢索C.基于哈希編碼的圖像檢索D.基于深度學(xué)習(xí)特征的圖像檢索12、計算機視覺中的動作識別是對視頻中的人體動作進(jìn)行分類和理解。假設(shè)我們要分析一段體育比賽的視頻，識別其中運動員的各種動作，以下哪種方法能夠有效地捕捉動作的時空特征？（）A.基于手工特征和分類器的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的時空卷積網(wǎng)絡(luò)C.基于光流和軌跡的方法D.基于隱馬爾可夫模型的方法13、計算機視覺在無人駕駛飛行器（UAV）中的應(yīng)用可以輔助飛行和導(dǎo)航。假設(shè)一架UAV需要依靠視覺信息避開障礙物，以下關(guān)于UAV計算機視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠單目視覺就能準(zhǔn)確估計障礙物的距離和速度B.視覺信息在UAV飛行中的作用有限，主要依靠其他傳感器如GPSC.多目視覺和深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)合可以為UAV提供更準(zhǔn)確的環(huán)境感知和障礙物避讓能力D.UAV的飛行速度和姿態(tài)對視覺系統(tǒng)的性能沒有影響14、計算機視覺中的圖像語義分割需要為圖像中的每個像素分配類別標(biāo)簽。假設(shè)要對一張城市街景圖像進(jìn)行語義分割，包括道路、建筑物、車輛和行人等。以下哪種圖像語義分割方法在處理這種復(fù)雜場景時能夠提供更精細(xì)的分割結(jié)果？（）A.全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）B.U-NetC.SegNetD.DeepLab15、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(shè)要分析一段視頻中物體的運動速度和方向。以下關(guān)于光流計算的描述，哪一項是不準(zhǔn)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(biāo)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(zhǔn)確地估計像素運動D.深度學(xué)習(xí)方法也被應(yīng)用于光流計算，提高了計算的準(zhǔn)確性和效率16、圖像分類是計算機視覺中的常見任務(wù)之一。對于圖像分類模型的訓(xùn)練，以下說法錯誤的是（）A.需要大量有標(biāo)注的圖像數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)不同類別的特征B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色C.模型的訓(xùn)練過程是不斷調(diào)整參數(shù)以最小化預(yù)測誤差的過程D.圖像分類模型一旦訓(xùn)練完成，就無法再對新的類別進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類17、在計算機視覺的圖像去霧任務(wù)中，假設(shè)要去除一張有霧圖像中的霧氣，恢復(fù)清晰的場景。以下關(guān)于圖像去霧方法的描述，正確的是：（）A.基于物理模型的去霧方法需要準(zhǔn)確估計霧的濃度和傳播參數(shù)，否則效果不佳B.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法能夠自動學(xué)習(xí)霧的特征，但對濃霧的處理能力有限C.圖像去霧后，顏色和對比度會發(fā)生嚴(yán)重失真，影響視覺效果D.所有的圖像去霧方法都能夠在各種復(fù)雜的霧天條件下取得理想的效果18、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設(shè)要估計一段視頻中物體的運動速度和方向，以下關(guān)于光流估計方法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計方法在復(fù)雜場景中能夠準(zhǔn)確計算光流B.深度學(xué)習(xí)中的光流估計網(wǎng)絡(luò)不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.光流估計的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時空信息的深度學(xué)習(xí)光流估計方法能夠提高估計的準(zhǔn)確性和魯棒性19、目標(biāo)檢測是計算機視覺中的重要任務(wù)之一。假設(shè)要在一張城市街道的圖像中檢測出所有的行人和車輛，以下關(guān)于目標(biāo)檢測算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)的圖像處理方法的目標(biāo)檢測算法在復(fù)雜場景中表現(xiàn)優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法B.深度學(xué)習(xí)中的單階段目標(biāo)檢測算法比兩階段算法速度快，但精度較低C.目標(biāo)檢測算法只需要關(guān)注目標(biāo)的位置，不需要考慮目標(biāo)的類別D.目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率不受圖像質(zhì)量、光照條件和目標(biāo)大小變化的影響20、圖像分類是計算機視覺的常見任務(wù)之一。假設(shè)要對大量的自然風(fēng)景圖片進(jìn)行分類，如山脈、森林、海灘等。在進(jìn)行圖像分類時，以下關(guān)于數(shù)據(jù)增強的方法，哪一項可能不太有效？（）A.對圖像進(jìn)行隨機裁剪和旋轉(zhuǎn)，增加數(shù)據(jù)的多樣性B.改變圖像的色彩和對比度，模擬不同的拍攝條件C.直接復(fù)制原圖像，增加數(shù)據(jù)量D.給圖像添加隨機噪聲，增強模型的魯棒性二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述計算機視覺在智能安防中的應(yīng)用場景。2、（本題5分）解釋計算機視覺在衛(wèi)星遙感圖像分析中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡述圖像的中值濾波的作用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析某飲料品牌的限量版包裝設(shè)計，研究其如何運用獨特的視覺設(shè)計吸引消費者收藏和購買。2、（本題5分）一款服裝品牌的線上店鋪頁面設(shè)計時尚美觀。請剖析頁面在服裝搭配推薦、模特展示效果、購物流程引導(dǎo)上的優(yōu)點，以及如何提高店鋪轉(zhuǎn)化率。3、（本題5分）分析某知名化妝品品牌的產(chǎn)品宣傳冊設(shè)計，思考其如何運用攝影、插畫、文字描述等元素展示產(chǎn)品特點和優(yōu)勢，吸引消費者購買。4、（