廣東省外語藝術(shù)職業(yè)學(xué)院《傳播學(xué)原理與技能》2023-2024學(xué)年第二學(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頁廣東省外語藝術(shù)職業(yè)學(xué)院

《傳播學(xué)原理與技能》2023-2024學(xué)年第二學(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、在計算機視覺的人臉識別任務(wù)中，需要應(yīng)對姿態(tài)、表情和光照等變化。假設(shè)要構(gòu)建一個能夠在不同環(huán)境下準(zhǔn)確識別人臉的系統(tǒng)，以下哪種人臉識別方法在處理這些變化時具有更高的準(zhǔn)確性和魯棒性？（）A.基于特征點的人臉識別B.基于模板匹配的人臉識別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別D.基于幾何形狀的人臉識別2、計算機視覺中的表情識別旨在識別圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要在一個情感分析系統(tǒng)中準(zhǔn)確識別表情，以下關(guān)于表情識別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的表情識別方法對表情的細(xì)微變化不敏感，識別準(zhǔn)確率低B.基于紋理特征的表情識別方法能夠很好地捕捉表情的局部特征，但容易受到光照影響C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在表情識別中能夠?qū)W習(xí)到全局和局部的特征，但對大規(guī)模數(shù)據(jù)集依賴嚴(yán)重D.表情識別系統(tǒng)只適用于正面清晰的人臉表情，對于側(cè)臉和遮擋的表情無法識別3、假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)χ讣y進行識別和認(rèn)證的計算機視覺系統(tǒng)，以下哪種特征提取和匹配方法可能在指紋識別中具有較高的準(zhǔn)確性？（）A.細(xì)節(jié)點提取B.方向場提取C.紋理特征提取D.以上都是4、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5、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，直接對原始圖像進行檢測6、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7、在計算機視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，需要將不同時間或視角拍攝的圖像進行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進行精確配準(zhǔn)，圖像中存在地形變化和云層遮擋。以下哪種圖像配準(zhǔn)方法在這種困難情況下能夠取得較好的效果？（）A.基于特征的配準(zhǔn)B.基于灰度的配準(zhǔn)C.基于變換模型的配準(zhǔn)D.基于深度學(xué)習(xí)的配準(zhǔn)8、計算機視覺中的姿態(tài)估計任務(wù)是估計人體或物體在三維空間中的姿態(tài)。假設(shè)要估計一個人體模特的姿態(tài)。以下關(guān)于姿態(tài)估計的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過關(guān)鍵點檢測和關(guān)節(jié)角度計算來估計人體姿態(tài)B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以直接預(yù)測人體姿態(tài)的參數(shù)C.姿態(tài)估計在虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等應(yīng)用中具有重要作用D.姿態(tài)估計的結(jié)果總是非常準(zhǔn)確，不受人體遮擋和復(fù)雜動作的影響9、在計算機視覺的應(yīng)用于自動駕駛領(lǐng)域，需要實時檢測道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線。假設(shè)車輛在高速行駛中，以下哪種技術(shù)能夠快速準(zhǔn)確地檢測到各種交通標(biāo)志，并且對光照變化和遮擋具有較強的魯棒性？（）A.基于顏色和形狀特征的檢測方法B.基于深度學(xué)習(xí)的檢測方法，結(jié)合多尺度特征C.基于邊緣檢測和形態(tài)學(xué)操作的方法D.基于模板匹配和特征點匹配的方法10、視頻理解是計算機視覺中的一個具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。以下關(guān)于視頻理解的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內(nèi)容，還需要考慮幀之間的時間關(guān)系B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在處理視頻序列數(shù)據(jù)時具有優(yōu)勢C.視頻理解在視頻監(jiān)控、行為分析和內(nèi)容推薦等方面具有廣泛的應(yīng)用前景D.目前的視頻理解技術(shù)已經(jīng)能夠完全理解復(fù)雜場景下的視頻內(nèi)容，不存在任何挑戰(zhàn)11、在一個基于計算機視覺的工業(yè)質(zhì)量檢測系統(tǒng)中，需要檢測產(chǎn)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(xué)操作C.閾值分割算法D.霍夫變換12、計算機視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲，同時保留圖像的細(xì)節(jié)和結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們有一張受到嚴(yán)重噪聲污染的醫(yī)學(xué)圖像，以下哪種圖像去噪方法能夠在去除噪聲的同時，最大程度地保留圖像的邊緣和紋理信息？（）A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.基于小波變換的去噪方法13、物體檢測是計算機視覺中的一項關(guān)鍵任務(wù)。假設(shè)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(guān)于物體檢測算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)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(biāo)注圖像進行訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)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(zhǔn)確檢測到14、在計算機視覺的圖像風(fēng)格遷移任務(wù)中，假設(shè)要將一張照片轉(zhuǎn)換為具有特定藝術(shù)風(fēng)格的圖像，以下哪種技術(shù)可能對生成逼真的風(fēng)格效果起到關(guān)鍵作用？（）A.對抗生成網(wǎng)絡(luò)（GAN）B.自編碼器（Autoencoder）C.變分自編碼器（VAE）D.玻爾茲曼機（BoltzmannMachine）15、計算機視覺中的圖像修復(fù)旨在恢復(fù)圖像中缺失或損壞的部分。假設(shè)一張珍貴的老照片有部分區(qū)域損壞，需要進行修復(fù)以還原其完整的內(nèi)容。以下哪種圖像修復(fù)方法在處理這種情況時能夠生成更自然和逼真的結(jié)果？（）A.基于擴散的圖像修復(fù)B.基于紋理合成的圖像修復(fù)C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)D.基于樣例的圖像修復(fù)16、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務(wù)中，假設(shè)要估計一個物體在三維空間中的姿態(tài)，例如估計一個機器人手臂的關(guān)節(jié)角度。以下哪種技術(shù)或方法可能被用于實現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.基于立體視覺的方法，通過多個相機的觀測B.利用深度學(xué)習(xí)模型直接預(yù)測姿態(tài)參數(shù)C.僅根據(jù)物體的外觀形狀進行估計D.隨機猜測物體的姿態(tài)17、在計算機視覺的圖像去噪任務(wù)中，去除圖像中的噪聲。假設(shè)要對一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像進行去噪處理，以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.均值濾波方法能夠在去除噪聲的同時很好地保留圖像的細(xì)節(jié)B.中值濾波對椒鹽噪聲的去除效果不佳C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪方法可以自適應(yīng)地學(xué)習(xí)噪聲模式和圖像特征D.圖像去噪不會引入任何新的失真或模糊18、計算機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19、計算機視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人物動作。假設(shè)我們要對一段包含復(fù)雜背景和多人交互的視頻進行動作識別，以下哪種特征表示可能對提高識別準(zhǔn)確率有幫助？（）A.基于光流的特征B.基于圖像直方圖的特征C.基于像素值的原始特征D.基于圖像邊緣的特征20、計算機視覺中，以下哪種技術(shù)常用于圖像的超分辨率重建的損失函數(shù)？（）A.L1損失B.L2損失C.感知損失D.以上都是二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）說明計算機視覺中生成對抗網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋計算機視覺中的可解釋性人工智能在視覺任務(wù)中的重要性。3、（本題5分）說明計算機視覺在知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)中的綜合應(yīng)用。4、（本題5分）解釋計算機視覺中的圖像分類中的數(shù)據(jù)增強方法。5、（本題5分）計算機視覺中如何進行礦井安全監(jiān)控？三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）選取某電子產(chǎn)品品牌的線下體驗店設(shè)計，分析其如何通過空間布局、陳列設(shè)計等方面提升用戶體驗和品牌形象。2、（本題5分）分析某飲料品牌的戶外廣告設(shè)計，研究其如何在不同環(huán)境中吸引消費者的注意力并傳達(dá)品牌信息。3、（本題5分）以某音樂節(jié)的搖滾音樂專場宣傳海報設(shè)計為例，分析其搖滾元素、樂隊陣容介紹、現(xiàn)場激情氛圍如何吸引搖滾音樂愛好者參加。4、（本題5分）觀察某兒童讀物的電子書設(shè)計，闡述其如何