中国海洋大学《广告创意》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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中国海洋大学《广告创意》
2023-2024学年第一学期期末试卷
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2分，共40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、当利用计算机视觉进行图像语义分割任务，例如将图像中的不同物体分割出来，以下哪种深度学习架构可能在分割精度和效率方面表现较好？（ ）
A. FCN B. U-Net C. SegNet D. 以上都是

2、计算机视觉在农业领域的应用中，例如对农作物的生长监测。假设要通过图像分析评估农作物的健康状况，以下哪种特征可能对判断病虫害的存在较为敏感？（ ）
A. 农作物的颜色和纹理
B. 农作物的高度和形状
C. 农田的土壤湿度
D. 农田的地理位置

3、计算机视觉中的遥感图像分析用于获取地球表面的信息。假设要从卫星遥感图像中分析土地利用类型和植被覆盖情况，同时要克服图像的大尺度和复杂的地物分布。以下哪种遥感图像分析方法最为有效？ ）
A. 基于光谱特征的分析
B. 基于纹理特征的分析
C. 基于对象的图像分析
D. 基于深度学习的分析

4、在计算机视觉的视频分析中，假设要对一段监控视频中的异常行为进行检测。以下关于特征提取的方法，哪一项是不太适合的？（ ）
A. 提取每一帧图像的颜色、纹理等低级特征
B. 利用光流信息来捕捉物体的运动特征
C. 仅分析视频的音频信息，忽略图像内容
D. 结合时空特征，同时考虑空间和时间维度的信息

5、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

6、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

7、计算机视觉中的人脸检测和识别是热门研究方向。假设要在一个大规模的人脸数据库中进行快速准确的人脸识别，以下哪种特征提取方法可能更具优势？（ ）
A. 基于几何特征的方法
B. 基于局部二值模式（LBP）的方法
C. 基于深度学习的方法
D. 基于主成分分析（PCA）的方法

8、在计算机视觉的三维重建任务中，例如从多视角图像恢复物体的三维形状，需要解决相机位姿估计、特征匹配等问题。以下哪种方法在相机位姿估计方面可能具有更高的精度？（ ）
A. 基于直接线性变换的方法
B. 基于 Bundle Adjustment 的方法
C. 基于特征点的方法
D. 基于深度学习的方法

9、假设要构建一个能够识别人脸表情的计算机视觉系统，用于情感分析和人机交互。考虑到表情的细微变化和个体差异，以下哪种模型架构可能更适合处理这种复杂的任务？（ ）
A. 多层感知机 B. 卷积神经网络 C. 循环神经网络 D. 生成对抗网络

10、在计算机视觉的目标跟踪任务中，假设要跟踪一个在人群中移动的物体。以下关于跟踪算法的选择，哪一项是需要着重考虑的？（ ）
A. 算法对目标外观变化的适应性
B. 算法的计算复杂度，越低越好
C. 算法是否能够处理多个同时移动的目标
D. 算法在处理静态场景时的性能

11、计算机视觉中的深度估计是计算场景中物体与相机的距离。假设我们要为一个增强现实应用估计场景的深度信息，以下哪种深度估计方法能够在实时性和准确性之间取得较好的平衡？（ ）
A. 基于立体视觉的方法
B. 基于结构光的方法
C. 基于深度学习的单目深度估计方法
D. 基于飞行时间（ToF）原理的方法

12、在计算机视觉的图像修复任务中，假设图像中有大面积的损坏或缺失区域，以下哪种方法可能更依赖于对图像全局结构的理解？（ ）
A. 基于纹理合成的方法
B. 基于扩散的方法
C. 基于深度学习的方法
D. 基于样例的方法

13、当进行图像的风格迁移任务时，假设要将一张照片的风格转换为著名绘画的风格，同时保留照片的内容结构。以下哪种方法在实现这一目标时可能更有效？（ ）
A. 使用基于卷积神经网络的风格迁移算法，如 Gatys 等人提出的方法
B. 对图像进行简单的色彩变换和滤镜处理
C. 随机改变图像的像素值来模拟风格迁移
D. 只对图像的边缘进行处理，忽略内部区域

14、在计算机视觉的图像修复任务中，假设要修复一张有部分缺失的图像。以下关于图像修复方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于扩散的图像修复方法能够自然地填充缺失区域，但修复速度慢
B. 基于样本的图像修复方法可以快速生成修复结果，但容易出现重复纹理
C. 深度学习中的生成对抗网络（GAN）在图像修复中无法保证修复内容与周围区域的一致性
D. 所有的图像修复方法都能够完美地恢复出图像缺失部分的真实内容

15、计算机视觉是一门研究如何让计算机从图像或视频中获取信息和理解内容的学科。在计算机视觉的应用中，目标检测是一项重要任务。以下关于目标检测的描述，不准确的是（ ）
A. 目标检测能够准确识别图像或视频中特定类别的物体，并确定其位置和大小
B. 深度学习技术的发展极大地提高了目标检测的准确性和效率
C. 目标检测只适用于静态图像，对于动态视频的处理效果不佳
D. 目标检测在自动驾驶、安防监控和工业检测等领域有着广泛的应用

16、对于视频中的异常检测任务，假设要在一段监控视频中检测出异常事件，如闯入、打斗等。以下哪种方法可能更有助于准确检测异常？（ ）
A. 建立正常行为模型，对比检测异常
B. 只关注视频中的显著运动区域
C. 随机判断视频中的帧是否异常
D. 不进行异常检测，直接忽略异常事件

17、在计算机视觉的图像配准任务中，假设要将两张不同视角拍摄的同一物体的图像进行对齐。以下关于图像配准方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于特征点的配准方法对图像的旋转、缩放和平移具有不变性，但特征点的提取容易出错
B. 基于灰度的配准方法计算简单，但对光照变化和噪声敏感
C. 深度学习中的自监督学习方法在图像配准中无法学习到有效的特征表示
D. 图像配准的精度只取决于配准算法的选择，与图像的质量和特征无关

18、计算机视觉中的表情识别旨在识别图像或视频中人物的表情。假设要在一个情感分析系统中准确识别表情，以下关于表情识别方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于几何特征的表情识别方法对表情的细微变化不敏感，识别准确率低
B. 基于纹理特征的表情识别方法能够很好地捕捉表情的局部特征，但容易受到光照影响
C. 深度学习中的卷积神经网络在表情识别中能够学习到全局和局部的特征，但对大规模数据集依赖严重
D. 表情识别系统只适用于正面清晰的人脸表情，对于侧脸和遮挡的表情无法识别

19、在计算机视觉的图像修复任务中，恢复图像中缺失或损坏的部分。假设要修复一张老照片中缺失的部分，以下关于图像修复方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于纹理合成的图像修复方法能够完美恢复复杂的结构和细节
B. 深度学习中的自编码器在图像修复中无法学习到有效的特征表示
C. 图像修复的结果不受缺失区域的大小和形状的影响
D. 结合先验知识和上下文信息的深度学习方法可以产生更合理和自然的修复效果

20、计算机视觉中的场景文本识别旨在从图像中识别出文字信息。假设要在一张街景图像中识别出店铺招牌上的文字。以下关于场景文本识别方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于光学字符识别（OCR）技术的方法对字体和排版的变化适应性强，识别准确率高
B. 深度学习中的端到端文本识别模型能够处理弯曲和变形的文本，但对模糊文本效果不佳
C. 场景文本识别只需要关注文本的内容，不需要考虑文本的位置和上下文信息
D. 所有的场景文本识别方法都能够在复杂的自然场景中准确无误地识别出各种文字

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）说明计算机视觉在风能发电监测中的作用。

2、（本题5分）简述计算机视觉在电商中的商品推荐和图像搜索。

3、（本题5分）解释计算机视觉中的场景理解任务。

三、分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）分析某时尚品牌的快闪店设计，研究其如何通过独特的空间设计、陈列展示、互动体验吸引消费者，提升品牌的时尚感和创新形象。

2、（本题5分）研究某化妆品店的会员制度宣传海报设计，探讨其如何通过视觉元素吸引顾客加入会员。

3、（本题5分）研究某音乐节的视觉形象设计，包括舞台布置、宣传海报和周边产品设计，思考如何通过视觉元素打造音乐节的独特风格和狂欢氛围。

4、（本题5分）选取某大学的学术讲座海报设计，分析其如何运用视觉元素吸引师生参加并传达讲座主题。

5、（本题5分）分析某时尚杂志的封面设计变迁，探讨其如何反映时尚潮流的变化和杂志的品牌发展。

四、应用题（本大题共2个小题，共20分)
1、（本题10分）使用目标跟踪算法，跟踪舞蹈表演中舞者的姿态变化。

2、（本题10分）使用计算机视觉方法，检测图书馆内是否有占座行为。

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