陜西鐵路工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院《平面廣告》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《平面廣告》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、計(jì)算機(jī)視覺中的視頻分析需要對(duì)連續(xù)的圖像幀進(jìn)行處理和理解。假設(shè)要分析一段監(jiān)控視頻中的人群行為，包括行走方向、聚集和分散等。以下哪種視頻分析技術(shù)在處理這種復(fù)雜的群體行為時(shí)最為有效？（）A.幀間差分法B.背景減除法C.光流法結(jié)合軌跡分析D.深度學(xué)習(xí)的行為識(shí)別模型2、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要識(shí)別一段體育比賽視頻中的運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作，以下關(guān)于特征選擇的方法，哪一項(xiàng)是不太可行的？（）A.提取運(yùn)動(dòng)員的身體輪廓和關(guān)節(jié)位置作為特征B.僅使用視頻的音頻信息來(lái)判斷運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作C.計(jì)算視頻幀之間的光流變化作為動(dòng)作特征D.結(jié)合空間和時(shí)間維度的特征來(lái)描述動(dòng)作3、在計(jì)算機(jī)視覺中，目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜的城市交通場(chǎng)景中準(zhǔn)確檢測(cè)出各種車輛類型的系統(tǒng)，需要考慮車輛的不同尺寸、形狀和姿態(tài)，以及光照、陰影和遮擋等因素的影響。以下哪種目標(biāo)檢測(cè)算法在處理這種復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)具有較好的性能和魯棒性？（）A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO4、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)嬜髌愤M(jìn)行真?zhèn)舞b定的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，需要對(duì)作品的筆觸、線條和風(fēng)格等特征進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)在書畫鑒定中可能具有應(yīng)用前景？（）A.筆跡分析B.風(fēng)格遷移C.圖像風(fēng)格分析D.以上都是5、計(jì)算機(jī)視覺中的光流計(jì)算用于估計(jì)圖像中像素的運(yùn)動(dòng)。假設(shè)要分析一段視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向。以下關(guān)于光流計(jì)算的描述，哪一項(xiàng)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(lái)計(jì)算光流B.光流計(jì)算能夠?yàn)橐曨l中的目標(biāo)跟蹤和行為分析提供重要信息C.無(wú)論視頻的幀率和分辨率如何，光流計(jì)算都能準(zhǔn)確地估計(jì)像素運(yùn)動(dòng)D.深度學(xué)習(xí)方法也被應(yīng)用于光流計(jì)算，提高了計(jì)算的準(zhǔn)確性和效率6、計(jì)算機(jī)視覺在智能零售中的應(yīng)用可以改善購(gòu)物體驗(yàn)和提高運(yùn)營(yíng)效率。假設(shè)一個(gè)超市需要通過計(jì)算機(jī)視覺實(shí)現(xiàn)自動(dòng)結(jié)賬和庫(kù)存管理。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在智能零售中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過商品識(shí)別技術(shù)自動(dòng)識(shí)別顧客購(gòu)買的商品，實(shí)現(xiàn)快速結(jié)賬B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)貨架上商品的庫(kù)存水平，及時(shí)提醒補(bǔ)貨C.計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)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(yíng)銷策略提供數(shù)據(jù)支持7、人臉識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)公司使用人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行員工考勤。以下關(guān)于人臉識(shí)別技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.它可以通過提取面部特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的形狀和位置，來(lái)進(jìn)行身份識(shí)別B.能夠適應(yīng)不同的表情、姿態(tài)和光照變化，保持較高的識(shí)別準(zhǔn)確率C.人臉識(shí)別系統(tǒng)的安全性極高，不存在被欺騙或誤識(shí)別的可能性D.深度學(xué)習(xí)模型在人臉識(shí)別中表現(xiàn)出色，大大提高了識(shí)別性能8、在計(jì)算機(jī)視覺的視頻分析中，需要處理連續(xù)的圖像幀。假設(shè)要分析一段監(jiān)控視頻中的人員行為，以下關(guān)于視頻分析方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.光流法可以用于計(jì)算相鄰幀之間的像素運(yùn)動(dòng)，從而跟蹤物體的運(yùn)動(dòng)軌跡B.可以通過對(duì)視頻幀進(jìn)行分類和檢測(cè)，來(lái)識(shí)別和分析人員的行為模式C.視頻分析需要考慮時(shí)間維度上的信息，不僅僅是單個(gè)圖像幀的特征D.視頻分析只適用于簡(jiǎn)單的場(chǎng)景和行為，對(duì)于復(fù)雜的多人交互場(chǎng)景無(wú)法進(jìn)行有效的分析9、對(duì)于視頻中的異常檢測(cè)任務(wù)，假設(shè)要在一段監(jiān)控視頻中檢測(cè)出異常事件，如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準(zhǔn)確檢測(cè)異常？（）A.建立正常行為模型，對(duì)比檢測(cè)異常B.只關(guān)注視頻中的顯著運(yùn)動(dòng)區(qū)域C.隨機(jī)判斷視頻中的幀是否異常D.不進(jìn)行異常檢測(cè)，直接忽略異常事件10、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的同一物體的圖像進(jìn)行對(duì)齊。以下關(guān)于特征匹配的方法，哪一項(xiàng)是不太可靠的？（）A.使用SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）特征進(jìn)行匹配B.基于像素值的直接比較進(jìn)行匹配C.利用SURF（SpeededUpRobustFeatures）特征進(jìn)行匹配D.通過ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）特征進(jìn)行匹配11、在計(jì)算機(jī)視覺的場(chǎng)景理解任務(wù)中，需要理解整個(gè)圖像的語(yǔ)義信息。假設(shè)要分析一張城市街道的圖像中包含的物體和它們之間的關(guān)系，以下關(guān)于場(chǎng)景理解方法的描述，正確的是：（）A.單獨(dú)對(duì)圖像中的每個(gè)物體進(jìn)行識(shí)別和分類就能實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景理解B.忽略圖像中的上下文信息和空間布局對(duì)場(chǎng)景理解沒有影響C.利用深度學(xué)習(xí)中的語(yǔ)義分割和圖模型可以更好地理解場(chǎng)景的結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義關(guān)系D.場(chǎng)景理解只適用于簡(jiǎn)單的室內(nèi)場(chǎng)景，對(duì)于復(fù)雜的戶外場(chǎng)景無(wú)法處理12、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建中，從多幅二維圖像恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)古建筑進(jìn)行三維重建，以下關(guān)于三維重建方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于立體視覺的方法通過匹配不同視角下的圖像特征點(diǎn)來(lái)計(jì)算深度信息，實(shí)現(xiàn)三維重建B.運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）算法可以從一系列無(wú)序的圖像中重建場(chǎng)景的三維結(jié)構(gòu)C.激光掃描技術(shù)能夠直接獲取物體表面的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，是一種高精度的三維重建方法D.三維重建的結(jié)果只取決于輸入的圖像質(zhì)量，與重建算法的選擇無(wú)關(guān)13、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別是對(duì)視頻中的人體動(dòng)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(shí)別其中運(yùn)動(dòng)員的各種動(dòng)作，以下哪種方法能夠有效地捕捉動(dòng)作的時(shí)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(shí)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14、在計(jì)算機(jī)視覺的行人重識(shí)別任務(wù)中，即在不同攝像頭拍攝的圖像中識(shí)別出同一個(gè)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(qiáng)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15、計(jì)算機(jī)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16、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行圖像分類任務(wù)，例如區(qū)分不同種類的動(dòng)物圖片，為了提高模型的泛化能力和防止過擬合，以下哪種技術(shù)可能是有效的？（）A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.正則化C.模型融合D.以上都是17、在計(jì)算機(jī)視覺的視頻分析中，假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的異常行為進(jìn)行檢測(cè)。以下關(guān)于特征提取的方法，哪一項(xiàng)是不太適合的？（）A.提取每一幀圖像的顏色、紋理等低級(jí)特征B.利用光流信息來(lái)捕捉物體的運(yùn)動(dòng)特征C.僅分析視頻的音頻信息，忽略圖像內(nèi)容D.結(jié)合時(shí)空特征，同時(shí)考慮空間和時(shí)間維度的信息18、計(jì)算機(jī)視覺在無(wú)人駕駛飛行器（UAV）中的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航和環(huán)境感知。假設(shè)一個(gè)UAV需要在復(fù)雜的環(huán)境中飛行并避開障礙物。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在UAV中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過視覺傳感器獲取周圍環(huán)境的信息，包括地形、建筑物和其他障礙物B.能夠?qū)崟r(shí)分析圖像，計(jì)算與障礙物的距離和相對(duì)速度，為飛行決策提供依據(jù)C.計(jì)算機(jī)視覺在UAV中的應(yīng)用完全不需要與其他傳感器（如慣性測(cè)量單元）的數(shù)據(jù)融合D.可以利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行端到端的飛行控制，實(shí)現(xiàn)自主飛行19、在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，例如作物監(jiān)測(cè)和病蟲害檢測(cè)，需要對(duì)大量的田間圖像進(jìn)行分析。假設(shè)我們要檢測(cè)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(zhǔn)確的檢測(cè)，并且適應(yīng)不同的生長(zhǎng)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(biāo)檢測(cè)和分類算法，針對(duì)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(jī)器視覺和模式識(shí)別的方法20、計(jì)算機(jī)視覺在虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）中的應(yīng)用可以提供更沉浸式的體驗(yàn)。假設(shè)要在VR環(huán)境中實(shí)時(shí)跟蹤用戶的頭部運(yùn)動(dòng)并相應(yīng)地更新場(chǎng)景，以下關(guān)于VR/AR計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單的基于傳感器的跟蹤方法能夠滿足VR中高精度的頭部運(yùn)動(dòng)跟蹤需求B.計(jì)算機(jī)視覺在VR/AR中的應(yīng)用主要關(guān)注圖像生成，而不是跟蹤和定位C.結(jié)合視覺特征提取和深度學(xué)習(xí)的頭部運(yùn)動(dòng)跟蹤算法可以實(shí)現(xiàn)低延遲和高精度的跟蹤D.VR/AR環(huán)境中的光照條件和物體遮擋對(duì)計(jì)算機(jī)視覺算法的性能沒有影響21、計(jì)算機(jī)視覺中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。假設(shè)要估計(jì)一段視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向，以下關(guān)于光流估計(jì)方法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計(jì)方法在復(fù)雜場(chǎng)景中能夠準(zhǔn)確計(jì)算光流B.深度學(xué)習(xí)中的光流估計(jì)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(jì)的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時(shí)空信息的深度學(xué)習(xí)光流估計(jì)方法能夠提高估計(jì)的準(zhǔn)確性和魯棒性22、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要持續(xù)跟蹤一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在操場(chǎng)上跑步的人。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以基于特征匹配的方法，在連續(xù)的幀中找到目標(biāo)的相似特征來(lái)實(shí)現(xiàn)跟蹤B.深度學(xué)習(xí)中的相關(guān)濾波算法能夠快速準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)，適應(yīng)目標(biāo)的外觀變化C.目標(biāo)跟蹤算法能夠在目標(biāo)被遮擋或短暫消失后，仍然準(zhǔn)確地恢復(fù)跟蹤D.無(wú)論目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度和軌跡如何復(fù)雜，目標(biāo)跟蹤算法都能完美地跟蹤23、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從海量的圖像庫(kù)中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像特征表示的選擇，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)考慮的？（）A.選擇具有高維度的特征向量，包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區(qū)分性的特征表示，提高檢索效率C.忽略特征的維度和區(qū)分性，隨機(jī)選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征，忽略形狀和紋理等特征24、計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見解。假設(shè)要分析一場(chǎng)足球比賽中球員的跑動(dòng)軌跡和動(dòng)作。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過對(duì)視頻的分析，自動(dòng)跟蹤球員的位置和運(yùn)動(dòng)軌跡B.能夠?qū)η騿T的動(dòng)作進(jìn)行分類，如傳球、射門和防守C.計(jì)算機(jī)視覺在體育賽事分析中的結(jié)果可以直接作為裁判的判罰依據(jù)，無(wú)需人工復(fù)查D.可以結(jié)合多攝像頭的信息，獲取更全面和準(zhǔn)確的比賽數(shù)據(jù)25、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別是對(duì)視頻中人物或物體的動(dòng)作進(jìn)行分類和識(shí)別。以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.動(dòng)作識(shí)別需要分析視頻中的時(shí)空特征來(lái)理解動(dòng)作的模式和類別B.雙流卷積網(wǎng)絡(luò)在動(dòng)作識(shí)別任務(wù)中被廣泛應(yīng)用，分別處理空間和時(shí)間信息C.動(dòng)作識(shí)別在體育分析、視頻監(jiān)控和智能安防等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值D.動(dòng)作識(shí)別技術(shù)已經(jīng)非常成熟，能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種復(fù)雜和細(xì)微的動(dòng)作二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）描述計(jì)算機(jī)視覺在泥石流預(yù)警中的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺中的行人檢測(cè)任務(wù)。3、（本題5分）描述計(jì)算機(jī)視覺在金融領(lǐng)域的應(yīng)用。4、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺中的圖像壓縮算法。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）某科技展會(huì)的展位設(shè)計(jì)充滿未來(lái)感，展示設(shè)備先進(jìn)，互動(dòng)體驗(yàn)豐富。請(qǐng)剖析此展位設(shè)計(jì)如何吸引參觀者，如何展示企業(yè)的科技實(shí)力，以及在提升品牌知名度和拓展業(yè)務(wù)方面的作用。2、（本題5分）以一個(gè)兒童玩具品牌的包裝設(shè)計(jì)為例，分析其如何運(yùn)用色彩、圖形等元素吸引兒童并傳達(dá)品牌理念。3、（本題5分）研究一款具有地域特色的旅游紀(jì)念品包裝設(shè)計(jì)，剖析其如何運(yùn)用當(dāng)