山东商业职业技术学院《广告创意设计》2023-2024学年第二学期期末试卷_第1页
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站名:站名:年级专业:姓名:学号:凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者,成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页,共1页山东商业职业技术学院《广告创意设计》

2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题(本大题共20个小题,每小题1分,共20分.在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的.)1、计算机视觉中的视觉跟踪算法常用于跟踪运动目标。假设要跟踪一只在森林中奔跑的动物,以下关于视觉跟踪算法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于模型的跟踪算法通过建立目标的模型来预测其位置和状态B.基于特征的跟踪算法依赖于目标的显著特征进行跟踪C.视觉跟踪算法在目标发生快速变形或完全遮挡时仍能保持准确跟踪D.结合多种线索和信息的融合跟踪算法可以提高跟踪的稳定性和可靠性2、计算机视觉中的图像分割任务旨在将图像分割成不同的区域。假设要对一张风景图片进行分割,区分天空、陆地和水面。以下关于图像分割方法的描述,哪一项是错误的?()A.基于阈值的分割方法简单快速,但对于复杂图像效果不佳B.区域生长法从种子点开始,逐步合并相似的区域C.深度学习中的全卷积网络(FCN)在图像分割中表现出色,能够生成精确的分割结果D.图像分割的结果总是清晰明确,不存在模糊或错误的边界3、在目标检测中,YOLO(YouOnlyLookOnce)算法的特点是()A.检测速度快B.检测精度高C.适用于小目标检测D.对遮挡不敏感4、计算机视觉中的目标跟踪是指在视频序列中持续跟踪特定的目标。以下关于目标跟踪的叙述,不正确的是()A.目标跟踪可以基于特征匹配、滤波算法或深度学习方法来实现B.目标的外观变化、遮挡和背景干扰等因素会给目标跟踪带来挑战C.目标跟踪在智能监控、人机交互和自动驾驶等领域有着广泛的应用D.目标跟踪算法能够在任何情况下都准确地跟踪目标,不受复杂环境的影响5、计算机视觉中的工业检测任务需要检测产品的缺陷和瑕疵。假设要在生产线上对一批电子产品的外观进行检测,要求快速准确地发现微小的缺陷。以下哪种工业检测方法在处理这种高精度要求的任务时最为适用?()A.机器视觉检测B.人工目检C.抽样检测D.基于统计的检测6、在计算机视觉的图像分类任务中,假设数据集存在类别不平衡问题,某些类别的样本数量远远少于其他类别。以下哪种方法可以缓解这种不平衡对分类模型的影响?()A.对少数类进行过采样或对多数类进行欠采样B.只使用多数类的样本进行训练C.不考虑类别不平衡,直接训练模型D.随机选择样本进行训练7、在计算机视觉的图像配准任务中,需要将不同视角或时间拍摄的图像进行对齐。假设要将两张具有一定旋转和平移差异的图像进行配准,以下关于图像配准方法的描述,正确的是:()A.基于特征点匹配的图像配准方法对图像的变形和光照变化不敏感B.直接使用像素值的相似性度量就能实现准确的图像配准C.图像配准不需要考虑图像的分辨率和比例尺差异D.深度学习在图像配准中的应用还不成熟,不如传统方法有效8、在计算机视觉的医学图像分析任务中,假设要检测医学图像中的肿瘤区域。以下哪种方法可能更适合处理医学图像的特殊性?()A.结合先验医学知识和图像特征B.使用通用的图像检测算法,不考虑医学背景C.只对图像的部分区域进行分析,忽略其他部分D.随机标记图像中的区域为肿瘤区域9、图像分类是计算机视觉中的常见任务之一。对于图像分类模型的训练,以下说法错误的是()A.需要大量有标注的图像数据来学习不同类别的特征B.卷积神经网络(CNN)在图像分类任务中表现出色C.模型的训练过程是不断调整参数以最小化预测误差的过程D.图像分类模型一旦训练完成,就无法再对新的类别进行学习和分类10、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高产品质量和生产效率。假设一个工厂需要检测生产线上的零件是否存在缺陷。以下关于工业检测中的计算机视觉的描述,哪一项是不准确的?()A.能够快速准确地检测出零件的表面缺陷、尺寸偏差等问题B.可以通过机器视觉系统对零件进行自动分类和筛选C.工业检测中的计算机视觉系统需要高度的稳定性和可靠性,对环境变化不敏感D.计算机视觉在工业检测中的应用已经非常成熟,不需要人工干预和校验11、在计算机视觉中,深度估计是确定场景中物体距离相机的距离。以下关于深度估计的说法,错误的是()A.可以通过立体视觉、结构光或飞行时间等技术来获取深度信息B.深度学习方法在单目深度估计中取得了显著进展C.深度估计对于三维重建、虚拟现实和增强现实等应用具有重要意义D.深度估计的结果总是非常精确,不需要进行后处理和优化12、计算机视觉在无人驾驶中的应用至关重要。假设要通过车载摄像头识别道路上的交通标志和标线,以下关于应对复杂环境变化的策略,哪一项是不正确的?()A.利用多模态数据融合,如结合摄像头和激光雷达的信息B.定期更新模型,适应新出现的交通标志和标线C.只依靠单一摄像头的图像信息,不考虑其他传感器D.对不同天气和光照条件下的数据进行增强训练13、在计算机视觉中,图像超分辨率重建是提高图像分辨率和质量的技术。以下关于图像超分辨率重建的叙述,不正确的是()A.图像超分辨率重建可以通过插值、基于模型的方法或深度学习方法来实现B.深度学习方法在图像超分辨率重建中能够生成更清晰、逼真的细节C.图像超分辨率重建在医学图像、卫星图像和监控图像等领域有重要的应用D.图像超分辨率重建可以无限制地提高图像的分辨率,不受原始图像信息的限制14、在计算机视觉的视觉跟踪与定位任务中,实时跟踪物体并确定其在空间中的位置。假设要在一个室内环境中跟踪一个移动的机器人并确定其位置,以下关于视觉跟踪与定位方法的描述,正确的是:()A.基于标志物的跟踪与定位方法在标志物被遮挡时仍能准确工作B.视觉里程计方法能够独立实现高精度的长期跟踪与定位C.同时使用多个相机进行观测不能提高跟踪与定位的性能D.环境的光照变化和动态障碍物对视觉跟踪与定位的结果影响较小15、假设要开发一个能够自动识别水果种类和品质的计算机视觉系统,用于水果分拣和质量评估。在获取水果图像时,可能会受到光照、角度和遮挡等因素的影响。为了提高识别的准确性和鲁棒性,以下哪种图像预处理技术可能是关键?()A.图像增强B.图像去噪C.图像归一化D.图像分割16、图像分类是计算机视觉的常见应用之一。考虑一个需要对大量自然风景图片进行分类的任务,这些图片包含了不同的季节、地理位置和天气条件。为了提高分类准确率,以下哪种预处理操作可能最为有效?()A.对图像进行裁剪和缩放,使其具有统一的尺寸B.对图像进行直方图均衡化,增强对比度C.将图像转换为灰度图像,减少颜色信息的干扰D.对图像进行随机旋转和翻转,增加数据多样性17、图像超分辨率是指从低分辨率图像生成高分辨率图像。假设我们有一张模糊的低分辨率老照片,想要将其清晰化并提高分辨率。以下哪种图像超分辨率方法能够生成更逼真的细节和更清晰的边缘?()A.基于插值的方法,如双线性插值B.基于重建的方法,如基于字典学习的方法C.基于深度学习的方法,如SRCNND.基于小波变换的方法18、在计算机视觉的全景图像生成任务中,将多幅局部图像拼接成一幅全景图像。假设要生成一个城市景观的全景图像,以下关于全景图像生成方法的描述,哪一项是不正确的?()A.首先需要对局部图像进行特征提取和匹配,找到它们之间的对应关系B.可以使用图像变形和融合技术来消除拼接处的缝隙和色差C.全景图像生成不受拍摄角度、光照条件和相机参数的影响,能够完美拼接任何图像D.基于深度学习的方法能够自动学习全景图像的生成规律,提高拼接效果19、计算机视觉在安防监控领域有重要应用。假设要通过摄像头监控一个公共场所,以下关于计算机视觉在安防监控中的应用描述,哪一项是不正确的?()A.可以实时检测异常行为,如人群聚集、奔跑等B.能够对人员进行身份识别和认证C.计算机视觉系统可以独立完成所有的安防监控任务,不需要人工干预D.与其他安防设备和系统集成,提高整体的安全性和防范能力20、在计算机视觉中,图像检索是根据用户的需求从图像数据库中查找相关的图像。以下关于图像检索的说法,错误的是()A.图像检索可以基于图像的内容,如颜色、形状和纹理等特征B.深度学习方法可以学习到更具语义的图像表示,提高图像检索的准确性C.图像检索在电子商务、数字图书馆和图像搜索引擎等领域有广泛的应用D.图像检索的性能只取决于图像特征的提取,与数据库的组织和索引无关二、简答题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)计算机视觉中如何进行服装尺码测量和款式设计?2、(本题5分)解释计算机视觉中的模型融合技术。3、(本题5分)说明计算机视觉在租赁行业中的应用。4、(本题5分)说明计算机视觉在文化遗产数字化中的作用。5、(本题5分)说明计算机视觉在制鞋工业中的作用。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)研究某艺术学院的国际交流项目宣传海报设计,分析其国外院校合作、学习机会展示、文化交流氛围如何吸引学生报名。2、(本题5分)解析某食品品牌的美食节活动现场设计,探讨其如何通过摊位布置、美食展示、互动体验营造美食节的热闹氛围,吸引食客参与。3、(本题5分)分析某出版社的儿童读物插画设计,观察其如何通过生动的画面和色彩,激发儿童的阅读兴趣和想象力。4、(本题5分)分

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