湖南司法警官职业学院《广告创意设计》2024-2025学年第一学期期末试卷.doc

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湖南司法警官职业学院《广告创意设计》2024-2025学年第一学期期末试卷

院(系)_______ 班级_______ 学号_______ 姓名_______

题号
一
二
三
四
总分
得分

一、单选题（本大题共15个小题，每小题1分，共15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、在计算机视觉的姿态估计任务中，例如估计人体关节的位置和姿态，以下哪种方法可能在精度和实时性之间取得较好的平衡？（ ）
A. 基于模型的方法
B. 基于深度学习的回归方法
C. 基于深度学习的分类方法
D. 以上都不是

2、当利用计算机视觉进行视频监控中的异常行为检测，例如打架、盗窃等，以下哪种方法可能有助于准确识别异常行为？（ ）
A. 建立正常行为模型 B. 运动轨迹分析 C. 人群密度估计 D. 以上都是

3、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

4、计算机视觉中的医学图像分析对于疾病的诊断和治疗具有重要意义。以下关于医学图像分析的描述，不准确的是（ ）
A. 可以对 X 光、CT、MRI 等医学图像进行病灶检测、器官分割和疾病分类
B. 深度学习技术在医学图像分析中取得了显著的成果，但也面临数据标注困难和模型泛化能力不足的问题
C. 医学图像分析需要遵循严格的医学标准和伦理规范，确保结果的准确性和可靠性
D. 医学图像分析完全依赖于计算机视觉技术，医生的经验和专业知识不再重要

5、计算机视觉中的图像去噪旨在去除图像中的噪声，恢复清晰的图像。假设要处理一张受到严重噪声污染的天文图像，以下关于去噪算法的选择，哪一项是需要谨慎考虑的？（ ）
A. 选择基于滤波的去噪算法，如中值滤波
B. 采用基于深度学习的去噪算法，如自编码器
C. 只考虑去噪效果，不关心图像细节的保留
D. 根据噪声的类型和强度选择合适的去噪算法

6、当利用计算机视觉进行图像去模糊任务，恢复清晰的图像，以下哪种先验知识或约束可能有助于解决这个问题？（ ）
A. 自然图像的梯度稀疏性
B. 图像的低频成分
C. 图像的边缘信息
D. 以上都是

7、在计算机视觉的行人检测任务中，假设要在一个拥挤的街道场景中准确检测出行人，场景中存在光照变化、人群遮挡和复杂背景。以下哪种特征表示方法在这种情况下可能更具鲁棒性？（ ）
A. 基于形状的特征，如行人的轮廓
B. 基于颜色的特征，如行人衣服的颜色
C. 基于深度学习的特征，通过卷积神经网络自动学习
D. 不提取任何特征，直接对原始图像进行检测

8、在计算机视觉的行人重识别任务中，即在不同摄像头拍摄的图像中识别出同一个行人，假设行人的姿态和服装发生了较大变化，以下哪种特征可能具有更强的鲁棒性？（ ）
A. 基于全局特征的描述
B. 基于局部特征的描述
C. 基于颜色特征的描述
D. 基于形状特征的描述

9、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

10、在计算机视觉的三维重建任务中，我们需要从多幅二维图像中恢复物体的三维结构。假设我们只有少量的、视角有限的图像，以下哪种重建方法可能面临较大挑战？（ ）
A. 基于立体视觉的重建方法
B. 基于运动恢复结构（Structure from Motion）的方法
C. 利用激光扫描数据进行重建
D. 基于模型拟合的重建方法

11、在计算机视觉中，特征提取是非常关键的一步。假设我们要从图像中提取有意义的特征，用于后续的处理和分析，以下关于特征提取方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. SIFT（尺度不变特征变换）和 SURF（加速稳健特征）是常用的局部特征描述子，对图像的旋转、缩放和光照变化具有一定的不变性
B. HOG（方向梯度直方图）特征通过计算图像局部区域的梯度方向分布来描述图像，常用于行人检测
C. 深度学习中的自动特征提取，例如通过卷积神经网络学习到的特征，比手工设计的特征更具有代表性和判别力
D. 特征提取的结果对后续的图像处理任务影响不大，不同的特征提取方法可以得到相似的处理效果

12、计算机视觉中的语义理解旨在理解图像或视频中的高层语义信息。以下关于语义理解的说法，不正确的是（ ）
A. 语义理解需要将图像中的物体、场景和事件等与先验知识进行关联和解释
B. 知识图谱可以为语义理解提供丰富的语义信息和关系
C. 语义理解在图像描述生成、问答系统等任务中发挥着重要作用
D. 语义理解已经达到了非常完美的程度，能够准确理解任何复杂的图像或视频内容

13、计算机视觉在自动驾驶领域发挥着重要作用。假设一辆自动驾驶汽车正在道路上行驶，需要识别各种交通标志、车辆和行人。以下关于自动驾驶中计算机视觉的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 计算机视觉可以通过摄像头实时获取道路信息，为车辆的决策和控制提供依据
B. 它能够准确识别不同光照和天气条件下的交通对象，不受任何干扰
C. 深度学习算法在自动驾驶的计算机视觉中被广泛应用，用于目标检测和语义分割
D. 计算机视觉需要与其他传感器（如雷达、激光雷达）的数据融合，以提高感知的可靠性

14、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应用的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以使用机器视觉系统对零件进行实时检测，快速发现缺陷
B. 深度学习模型能够自动学习正常零件和缺陷零件的特征差异，实现准确的缺陷检测
C. 工业检测中的计算机视觉系统需要具备高度的准确性和稳定性，能够适应不同的生产环境
D. 计算机视觉在工业检测中只能检测外观缺陷，对于零件的内部结构和性能无法进行评估

15、在计算机视觉的医学影像分析中，例如对肿瘤的检测和分割，需要高精度和可靠性。假设我们有一组磁共振成像（MRI）数据，以下哪种技术能够有效地辅助医生进行准确的诊断和治疗规划？（ ）
A. 基于传统图像处理的方法
B. 基于深度学习的分割网络，结合多模态数据
C. 基于聚类和分类的方法
D. 基于形态学操作和阈值分割的方法

二、简答题（本大题共4个小题，共20分)
1、（本题5分）计算机视觉中如何进行厨房安全监控？

2、（本题5分）解释计算机视觉中的图像压缩算法。

3、（本题5分）说明计算机视觉在情报分析中的作用。

4、（本题5分）简述图像的对比度调整方法。

三、应用题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）运用图像分类技术，对不同种类的运动器材进行分类。

2、（本题5分）运用图像识别算法，对不同类型的鞋子品牌和款式进行分类和识别。

3、（本题5分）运用图像分类技术，对不同种类的宝石进行分类。

4、（本题5分）运用计算机视觉技术，对珠宝首饰的品质和真伪进行鉴定。

5、（本题5分）基于计算机视觉的智能门禁系统，通过人脸识别实现自动开门。

四、分析题（本大题共4个小题，共40分)
1、（本题10分）观察某文化活动（如音乐节、电影节）的宣传物料设计，分析其海报、宣传单页、门票等元素如何营造活动氛围，吸引目标受众参与。

2、（本题10分）分析某化妆品品牌的广告设计，讨论其如何运用美丽的模特、精致的画面和吸引人的文案，传达产品的功效和品牌形象，吸引消费者购买。

3、（本题10分）选取某食品品牌的健康食品广告设计，分析其如何运用视觉元素传达食品的健康和营养特点。

4、（本题10分）以一个艺术展览的导览手册设计为对象，分析设计师如何运用排版、图片、文字等帮助观众更好地欣赏展览，了解展览的作品和主题。

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