![集美大學(xué)誠毅學(xué)院《廣告創(chuàng)意》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁](http://file4.renrendoc.com/view10/M03/0B/30/wKhkGWeq35GABytaAAMAsS1Bl0A556.jpg)
![集美大學(xué)誠毅學(xué)院《廣告創(chuàng)意》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁](http://file4.renrendoc.com/view10/M03/0B/30/wKhkGWeq35GABytaAAMAsS1Bl0A5562.jpg)
![集美大學(xué)誠毅學(xué)院《廣告創(chuàng)意》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁](http://file4.renrendoc.com/view10/M03/0B/30/wKhkGWeq35GABytaAAMAsS1Bl0A5563.jpg)
![集美大學(xué)誠毅學(xué)院《廣告創(chuàng)意》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第4頁](http://file4.renrendoc.com/view10/M03/0B/30/wKhkGWeq35GABytaAAMAsS1Bl0A5564.jpg)
![集美大學(xué)誠毅學(xué)院《廣告創(chuàng)意》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第5頁](http://file4.renrendoc.com/view10/M03/0B/30/wKhkGWeq35GABytaAAMAsS1Bl0A5565.jpg)
版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁集美大學(xué)誠毅學(xué)院
《廣告創(chuàng)意》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、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、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(shè)要跟蹤一個在復(fù)雜場景中運動的人物,以下關(guān)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(yù)測目標的運動軌跡,但對目標外觀變化適應(yīng)性差B.基于粒子濾波的跟蹤算法計算復(fù)雜度低,適用于實時跟蹤要求高的場景C.基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤算法需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),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2、計算機視覺中的圖像去霧是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。假設(shè)要去除一張有濃霧的風(fēng)景圖像中的霧氣,以下哪種方法可能需要對大氣散射模型有深入的了解?()A.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法B.基于物理模型的去霧方法C.基于圖像增強的去霧方法D.基于濾波的去霧方法3、計算機視覺中的場景理解任務(wù)旨在理解圖像或視頻中的整體場景信息。假設(shè)要理解一張城市街道的圖片中的場景。以下關(guān)于場景理解的描述,哪一項是錯誤的?()A.可以通過對物體、人物和環(huán)境的分析來理解場景的語義信息B.深度學(xué)習(xí)中的語義分割技術(shù)可以幫助區(qū)分場景中的不同區(qū)域和物體類別C.場景理解只需要考慮圖像中的視覺元素,不需要考慮上下文和先驗知識D.可以結(jié)合地理信息和時間信息,進一步豐富對場景的理解4、在計算機視覺的圖像檢索任務(wù)中,假設(shè)要從一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像檢索方法的描述,正確的是:()A.基于文本標注的圖像檢索方法依賴于人工標注的準確性和完整性,檢索效果不穩(wěn)定B.基于內(nèi)容的圖像檢索通過提取圖像的特征進行相似性比較,但特征的選擇對檢索結(jié)果影響不大C.哈希方法能夠?qū)⒏呔S的圖像特征映射為低維的哈希碼,大大提高檢索效率,但會損失一定的準確性D.所有的圖像檢索方法都能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中實現(xiàn)實時、準確的檢索5、在計算機視覺的姿態(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)我們要估計一個機器人手臂的姿態(tài),以下哪種技術(shù)通常被用于獲取準確的姿態(tài)信息?()A.基于視覺標記的姿態(tài)估計B.基于深度學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計C.基于幾何約束的姿態(tài)估計D.基于慣性測量單元(IMU)的姿態(tài)估計6、計算機視覺中的場景理解是理解圖像或視頻中的場景內(nèi)容和語義信息。假設(shè)要理解一張城市街道的圖像,以下關(guān)于場景理解方法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過對象檢測、語義分割和場景分類等任務(wù)來實現(xiàn)場景理解B.結(jié)合上下文信息和先驗知識能夠提高場景理解的準確性C.深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)場景中的全局特征和關(guān)系,實現(xiàn)對場景的深入理解D.場景理解可以在沒有任何先驗知識和上下文信息的情況下,準確地推斷出場景的語義7、在計算機視覺的行人重識別任務(wù)中,即在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人,假設(shè)行人的姿態(tài)和服裝發(fā)生了較大變化,以下哪種特征可能具有更強的魯棒性?()A.基于全局特征的描述B.基于局部特征的描述C.基于顏色特征的描述D.基于形狀特征的描述8、假設(shè)我們要開發(fā)一個計算機視覺系統(tǒng),用于檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷。由于產(chǎn)品的種類繁多、缺陷類型復(fù)雜,以下哪種方法可能需要更多的計算資源和時間來訓(xùn)練模型?()A.基于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的方法B.基于淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于模板匹配的方法9、在計算機視覺中,圖像去霧是提高有霧圖像質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像去霧的描述,不準確的是()A.圖像去霧可以基于物理模型或深度學(xué)習(xí)方法來實現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像去霧中能夠有效地恢復(fù)圖像的細節(jié)和顏色C.圖像去霧只對輕度有霧的圖像有效,對于濃霧圖像效果不佳D.圖像去霧可以提高圖像的清晰度和可視性,有助于后續(xù)的處理和分析10、在計算機視覺的圖像壓縮任務(wù)中,假設(shè)要在保證一定圖像質(zhì)量的前提下,盡可能減少圖像的數(shù)據(jù)量。以下哪種圖像壓縮方法可能更有效?()A.基于離散余弦變換(DCT)的壓縮算法,如JPEGB.無損壓縮方法,如PNGC.不進行任何壓縮,直接存儲原始圖像D.隨機刪除圖像中的部分像素11、在圖像分類任務(wù)中,深度學(xué)習(xí)模型取得了顯著的成果。假設(shè)要對一組包含不同動物的圖像進行分類,以下關(guān)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(jù)增強技術(shù),如旋轉(zhuǎn)、裁剪等,對模型的性能提升沒有幫助C.結(jié)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(guān)注像素值的統(tǒng)計特征12、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13、計算機視覺中的圖像配準是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進行配準,以下關(guān)于圖像配準方法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于特征的圖像配準方法通過提取圖像中的顯著特征,并進行匹配來實現(xiàn)配準B.基于灰度的圖像配準方法直接比較圖像的灰度值,計算相似性度量來完成配準C.圖像配準的精度主要取決于特征提取的準確性和匹配算法的性能D.圖像配準總是能夠完美地將兩張圖像對齊,不存在任何誤差14、在計算機視覺的應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,例如作物監(jiān)測和病蟲害檢測,需要對大量的田間圖像進行分析。假設(shè)我們要檢測農(nóng)作物葉片上的病蟲害癥狀,以下哪種技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準確的檢測,并且適應(yīng)不同的生長階段和環(huán)境條件?()A.基于傳統(tǒng)圖像分割和特征提取的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的目標檢測和分類算法,針對病蟲害特征訓(xùn)練C.基于光譜分析和顏色特征的方法D.基于機器視覺和模式識別的方法15、計算機視覺在虛擬現(xiàn)實(VR)和增強現(xiàn)實(AR)中有重要作用。假設(shè)要在VR環(huán)境中實現(xiàn)真實感的物體交互,以下哪種技術(shù)可能對準確感知物體的位置和姿態(tài)至關(guān)重要?()A.立體視覺B.光場成像C.結(jié)構(gòu)光D.運動捕捉16、計算機視覺中的視頻目標跟蹤中,假設(shè)目標在跟蹤過程中發(fā)生了嚴重的形變。以下關(guān)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(yīng)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(xué)習(xí)中的孿生網(wǎng)絡(luò)在目標形變時容易丟失目標,無法繼續(xù)跟蹤D.結(jié)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17、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18、在醫(yī)學(xué)圖像分析中,計算機視覺技術(shù)有助于疾病的診斷和治療。假設(shè)醫(yī)生需要對一組肺部CT圖像進行分析,以檢測是否存在腫瘤。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析中的計算機視覺的描述,哪一項是不準確的?()A.計算機視覺算法可以自動檢測和定位肺部腫瘤,提高診斷的效率和準確性B.能夠?qū)D像進行增強和預(yù)處理,突出病變區(qū)域,便于醫(yī)生觀察和判斷C.由于醫(yī)學(xué)圖像的復(fù)雜性和個體差異,計算機視覺的結(jié)果總是完全準確無誤的D.可以通過大量標注的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,學(xué)習(xí)正常和異常的圖像特征19、計算機視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個商場需要通過監(jiān)控攝像頭進行人員異常行為檢測。以下關(guān)于安防監(jiān)控中的計算機視覺的描述,哪一項是不正確的?()A.可以實時監(jiān)測人群的流動情況,發(fā)現(xiàn)擁堵和異常聚集B.能夠識別人員的打斗、摔倒等異常行為,并及時發(fā)出警報C.計算機視覺系統(tǒng)能夠完全取代人工監(jiān)控,不需要人類保安的參與D.可以與其他安防設(shè)備(如門禁系統(tǒng))聯(lián)動,提高安防水平20、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21、在計算機視覺的目標識別任務(wù)中,假設(shè)要識別不同種類的水果。以下關(guān)于應(yīng)對類內(nèi)差異和類間相似性的策略,哪一項是不正確的?()A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性,包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具區(qū)分性的特征,減少類內(nèi)差異和類間相似性的影響C.降低模型的復(fù)雜度,避免過度擬合類內(nèi)差異和類間相似性D.忽略類內(nèi)差異和類間相似性,依靠模型的自動適應(yīng)能力22、計算機視覺在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用有助于輔助醫(yī)生進行診斷和治療。假設(shè)要分析一張腦部CT圖像,以下關(guān)于醫(yī)學(xué)影像分析中的計算機視覺應(yīng)用的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過分割腦組織、檢測病變區(qū)域等方法,為醫(yī)生提供定量的分析結(jié)果B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)影像中的特征,輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)潛在的疾病C.計算機視覺在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用需要遵循嚴格的醫(yī)學(xué)倫理和法規(guī)D.計算機視覺系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的診斷,不需要醫(yī)生的進一步審查和判斷23、計算機視覺中的視覺跟蹤在監(jiān)控、機器人導(dǎo)航等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個機器人需要跟蹤一個移動的物體,同時適應(yīng)物體的外觀變化和環(huán)境干擾。以下哪種視覺跟蹤方法能夠提供較好的長期跟蹤性能和魯棒性?()A.基于核相關(guān)濾波的跟蹤方法B.基于深度學(xué)習(xí)的孿生網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.基于粒子濾波和特征匹配的跟蹤方法D.基于背景減除和運動估計的跟蹤方法24、在計算機視覺中,以下哪種方法常用于圖像的目標檢測中的遮擋處理?()A.上下文信息B.跟蹤歷史C.多視角融合D.以上都是25、計算機視覺中的行人重識別任務(wù)是在不同攝像頭中識別出特定的行人。假設(shè)要在一個大型火車站中尋找一個走失的兒童。以下關(guān)于行人重識別的描述,哪一項是不準確的?()A.可以利用行人的服裝顏色、款式和攜帶物品等特征進行重識別B.深度學(xué)習(xí)中的度量學(xué)習(xí)方法可以學(xué)習(xí)行人的特征表示,提高重識別的準確率C.行人重識別不受行人姿態(tài)變化和攝像頭視角差異的影響D.可以通過構(gòu)建大規(guī)模的行人數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練,提升模型的泛化能力二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)簡述圖像的顯著性檢測的目的。2、(本題5分)解釋計算機視覺中的行人檢測任務(wù)。3、(本題5分)說明計算機視覺在畜牧業(yè)中的動物行為分析。4、(本題5分)說明計算機視覺在增強現(xiàn)實中的應(yīng)用。三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)分析某游戲公司的游戲界面設(shè)計,觀察其如何平衡功能性、美觀性和用戶互動性,為玩家提供良好的游戲體驗。2、(本題5分)分析某母嬰品牌的產(chǎn)品包裝更新設(shè)計,觀察新包裝如何解決舊包裝的問題,提升品牌形象,滿足消費者需求。3、(本題5分)解析某科技公司的企業(yè)宣傳冊設(shè)計,探討其如何通過視覺元素展示企業(yè)的實力、創(chuàng)新和發(fā)展前景,吸引客戶和投資者。4、(本
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 2025年普通型鋼珠滑軌項目可行性研究報告
- 2025年承接式管道密封圈項目可行性研究報告
- 2025至2031年中國啟動機油泵試驗臺行業(yè)投資前景及策略咨詢研究報告
- 2025至2031年中國保溫冰袋行業(yè)投資前景及策略咨詢研究報告
- 2025年亞麻粘項目可行性研究報告
- 2025年P(guān)ET耐高溫瓶吹瓶機項目可行性研究報告
- 2025至2030年中國鍵帽數(shù)據(jù)監(jiān)測研究報告
- 2025至2030年蜂巢式乳膠枕項目投資價值分析報告
- 2025至2030年直接混紡黃染料項目投資價值分析報告
- 2025至2030年潤酒項目投資價值分析報告
- 2023年菏澤醫(yī)學(xué)??茖W(xué)校單招綜合素質(zhì)模擬試題及答案解析
- 常見食物的嘌呤含量表匯總
- 人教版數(shù)學(xué)八年級下冊同步練習(xí)(含答案)
- SB/T 10752-2012馬鈴薯雪花全粉
- 2023年湖南高速鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院高職單招(英語)試題庫含答案解析
- 濕型砂中煤粉作用及檢測全解析
- 積累運用表示動作的詞語課件
- 機動車登記證書英文證書模板
- 第8課《山山水水》教學(xué)設(shè)計(新人教版小學(xué)美術(shù)六年級上冊)
- T∕ZSQX 008-2020 建設(shè)工程全過程質(zhì)量行為導(dǎo)則
- 質(zhì)量管理體系基礎(chǔ)知識培訓(xùn)-2016
評論
0/150
提交評論