昆明理工大學津橋?qū)W院《廣告創(chuàng)意設計》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁昆明理工大學津橋?qū)W院

《廣告創(chuàng)意設計》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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、當進行圖像的光流估計時，假設要計算圖像中像素的運動速度和方向。以下哪種光流估計算法在復雜場景下可能更準確？（）A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.隨機估計光流D.不進行光流估計，忽略像素的運動信息2、計算機視覺中的虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）應用需要實時生成逼真的視覺效果。假設要在一個VR游戲中為玩家提供沉浸式的視覺體驗，或者在AR應用中準確地將虛擬物體與現(xiàn)實場景融合。以下哪種計算機視覺技術(shù)在實現(xiàn)這些效果時至關重要？（）A.實時渲染技術(shù)B.空間定位與追蹤技術(shù)C.三維重建與建模技術(shù)D.以上技術(shù)綜合應用3、在計算機視覺的行人檢測任務中，假設要在一個擁擠的街道場景中準確檢測出行人，場景中存在光照變化、人群遮擋和復雜背景。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.基于深度學習的特征，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡自動學習D.不提取任何特征，直接對原始圖像進行檢測4、在計算機視覺的圖像去模糊任務中，需要恢復由于相機抖動或物體運動導致的模糊圖像。假設一張夜景照片由于長時間曝光而模糊，同時存在噪聲和低光照條件。以下哪種圖像去模糊算法在處理這種情況時效果較好？（）A.盲去卷積算法B.基于正則化的去模糊算法C.深度學習的去模糊模型D.頻域去模糊方法5、計算機視覺在農(nóng)業(yè)領域的應用可以幫助實現(xiàn)精準農(nóng)業(yè)。假設一個農(nóng)場需要通過計算機視覺監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況。以下關于計算機視覺在農(nóng)業(yè)中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以檢測農(nóng)作物的病蟲害，及時采取防治措施B.能夠評估農(nóng)作物的生長階段和成熟度，指導收獲時間C.計算機視覺在農(nóng)業(yè)中的應用完全不受天氣和光照條件的影響D.可以通過無人機搭載攝像頭進行大面積的農(nóng)田監(jiān)測6、計算機視覺中的表情識別用于分析人臉的表情狀態(tài)。假設要在一個在線教育平臺中檢測學生的學習狀態(tài)。以下關于表情識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過提取面部肌肉的運動特征來判斷表情B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠自動學習表情的特征表示C.表情識別能夠準確區(qū)分細微的表情變化，如困惑和專注D.表情識別不受面部遮擋和光照變化的影響，始終能夠準確判斷7、計算機視覺中的圖像修復是填補圖像中的缺失或損壞部分。假設我們有一張老照片，其中部分區(qū)域被損壞，需要進行修復。以下哪種圖像修復方法能夠生成自然、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方法B.基于插值和填充的修復方法C.基于深度學習的圖像修復網(wǎng)絡，如ContextEncoderD.基于圖像分解和重構(gòu)的修復方法8、在計算機視覺的視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，異常事件檢測是重要功能之一。假設要在一個倉庫的監(jiān)控視頻中檢測出異常的人員活動或物品移動。以下哪種異常事件檢測方法在處理這種大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)時能夠更有效地發(fā)現(xiàn)異常？（）A.基于規(guī)則的檢測B.基于統(tǒng)計模型的檢測C.基于深度學習的檢測D.基于人工觀察的檢測9、在計算機視覺的圖像增強任務中，旨在改善圖像的質(zhì)量。假設一張低光照條件下拍攝的照片需要增強。以下關于圖像增強方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過直方圖均衡化方法增強圖像的對比度B.基于濾波的方法能夠去除圖像中的噪聲，同時增強細節(jié)C.圖像增強可以無限制地提高圖像的質(zhì)量，不存在過度增強的問題D.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）也可以用于圖像增強10、在計算機視覺的三維重建任務中，假設要從一組不同角度拍攝的二維圖像中重建出物體的三維模型。這些圖像可能存在噪聲和拍攝誤差。為了獲得準確的三維重建結(jié)果，以下哪種技術(shù)是重要的？（）A.基于立體視覺的方法，通過匹配不同圖像中的對應點B.直接使用二維圖像的平均信息來估計三維形狀C.忽略圖像中的噪聲和誤差，進行簡單的重建D.隨機生成三維模型，然后與二維圖像進行匹配11、在圖像配準任務中，需要將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設我們要將一張衛(wèi)星圖像與一張航拍圖像進行配準，以下哪個因素對于配準的準確性影響最大？（）A.圖像的分辨率差異B.圖像的旋轉(zhuǎn)和平移C.圖像的光照條件D.圖像中的噪聲12、在計算機視覺的實際應用中，光照變化會對圖像的處理和分析產(chǎn)生影響。以下關于光照變化的描述，不正確的是（）A.光照變化可能導致圖像的亮度、對比度和顏色發(fā)生改變，增加了圖像處理的難度B.一些預處理技術(shù)，如直方圖均衡化，可以在一定程度上減輕光照變化的影響C.深度學習模型能夠自動適應各種光照變化，無需進行額外的處理D.光照變化對于目標檢測和跟蹤等任務的準確性可能會產(chǎn)生較大的影響13、在計算機視覺的圖像壓縮任務中，需要在減少數(shù)據(jù)量的同時盡量保持圖像的質(zhì)量。假設要對一組高清圖像進行壓縮，以節(jié)省存儲空間和傳輸帶寬，同時要求解壓后的圖像能夠滿足一定的視覺要求。以下哪種圖像壓縮算法在這種情況下效果較好？（）A.JPEG壓縮算法B.PNG壓縮算法C.WebP壓縮算法D.BPG壓縮算法14、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務中，假設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？（）A.基于立體視覺的方法，通過多個相機的觀測B.利用深度學習模型直接預測姿態(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)15、假設我們要開發(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、缺陷類型復雜，以下哪種方法可能需要更多的計算資源和時間來訓練模型？（）A.基于傳統(tǒng)機器學習的方法B.基于淺層神經(jīng)網(wǎng)絡的方法C.基于深度學習的方法D.基于模板匹配的方法16、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。假設要跟蹤一個在復雜場景中運動的人物，以下關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測目標的運動軌跡，但對目標外觀變化適應性差B.基于粒子濾波的跟蹤算法計算復雜度低，適用于實時跟蹤要求高的場景C.基于深度學習的跟蹤算法需要大量的訓練數(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17、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設一個工廠需要檢測生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷。以下關于工業(yè)檢測中的計算機視覺的描述，哪一項是不準確的？（）A.能夠快速準確地檢測出零件的表面缺陷、尺寸偏差等問題B.可以通過機器視覺系統(tǒng)對零件進行自動分類和篩選C.工業(yè)檢測中的計算機視覺系統(tǒng)需要高度的穩(wěn)定性和可靠性，對環(huán)境變化不敏感D.計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用已經(jīng)非常成熟，不需要人工干預和校驗18、計算機視覺中的醫(yī)學圖像分析具有重要的臨床應用價值。假設要從一組X光片中檢測出病變區(qū)域，同時要區(qū)分不同類型的病變。以下哪種技術(shù)和方法在醫(yī)學圖像分析中最為常用和有效？（）A.形態(tài)學操作B.圖像分割與分類C.特征提取與選擇D.以上方法綜合運用19、在計算機視覺的應用于自動駕駛領域，需要實時檢測道路上的交通標志和標線。假設車輛在高速行駛中，以下哪種技術(shù)能夠快速準確地檢測到各種交通標志，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.基于深度學習的檢測方法，結(jié)合多尺度特征C.基于邊緣檢測和形態(tài)學操作的方法D.基于模板匹配和特征點匹配的方法20、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要在連續(xù)的圖像幀中持續(xù)跟蹤一個特定的目標。假設要跟蹤一個在運動場上快速移動且形狀變化的運動員，同時存在其他相似物體的干擾。以下哪種目標跟蹤算法在這種具有挑戰(zhàn)性的場景下表現(xiàn)更佳？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤B.基于粒子濾波的跟蹤C.基于深度學習的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤21、在計算機視覺的視頻壓縮中，為了在保證視覺質(zhì)量的同時減少數(shù)據(jù)量，以下哪種技術(shù)可能被廣泛應用？（）A.運動估計和補償B.圖像分割C.特征點檢測D.邊緣檢測22、計算機視覺中的動作識別是對視頻中的人體動作進行分類和理解。假設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.基于深度學習的時空卷積網(wǎng)絡C.基于光流和軌跡的方法D.基于隱馬爾可夫模型的方法23、在計算機視覺的醫(yī)學圖像分析中，例如對腫瘤的檢測和分割。假設醫(yī)學圖像的質(zhì)量較差，存在噪聲和偽影，以下哪種預處理方法可能有助于提高后續(xù)分析的準確性？（）A.圖像平滑B.圖像銳化C.圖像二值化D.圖像翻轉(zhuǎn)24、計算機視覺中的視頻壓縮是為了減少視頻數(shù)據(jù)的存儲空間和傳輸帶寬。假設要對一段高清視頻進行壓縮，同時保持較好的視覺質(zhì)量。以下關于視頻壓縮方法的描述，正確的是：（）A.幀內(nèi)壓縮通過去除圖像內(nèi)部的冗余信息實現(xiàn)壓縮，對圖像質(zhì)量影響較小B.幀間壓縮利用相鄰幀之間的相似性進行壓縮，但會引入明顯的失真C.運動估計在幀間壓縮中不重要，對壓縮效率提升作用不大D.視頻壓縮的碼率越低，壓縮效果越好，視覺質(zhì)量也越高25、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，目標可能會被遮擋、變形或快速移動。假設要跟蹤一個在人群中快速移動的人物，以下哪種跟蹤算法可能更適合應對這種復雜情況？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于均值漂移的跟蹤算法D.基于模板匹配的跟蹤算法二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋計算機視覺系統(tǒng)中相機標定的目的。2、（本題5分）簡述計算機視覺在電商中的商品推薦和圖像搜索。3、（本題5分）解釋計算機視覺在藥物研發(fā)中的作用。4、（本題5分）計算機視覺中如何進行礦產(chǎn)資源勘查？三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）一款護膚品的廣告海報設計以清新的自然場景和使用前后的對比效果為主要內(nèi)容。請解析該海報設計如何吸引消費者關注肌膚健康，如何傳遞產(chǎn)品的天然成分和功效，以及在市場競爭中的策略。2、（本題5分）研究某時尚雜志的時尚博主合作內(nèi)容設計，探討其如何通過視覺元素和文字內(nèi)容吸引讀者關注時尚博主。3、（本題5分）以某餐廳的菜單設計為例，分析其排版布局、圖片選擇、文字描述如何展示菜品特色，引導顧客點餐。4、（本題5分）分析無印良品的床