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…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁湖北開放職業學院

《廣告創意與策劃》2023-2024學年第二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30個小題，每小題1分，共30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、在計算機視覺的視頻壓縮中，為了在保證視覺質量的同時減少數據量，以下哪種技術可能被廣泛應用？（）A.運動估計和補償B.圖像分割C.特征點檢測D.邊緣檢測2、在計算機視覺中，特征提取是非常關鍵的一步。假設我們要對一組風景圖像進行特征提取，以便后續的圖像檢索和分類任務。以下哪種特征提取方法能夠捕捉到圖像的全局和局部特征，并且對圖像的旋轉、縮放等變換具有較好的不變性？（）A.尺度不變特征變換（SIFT）B.方向梯度直方圖（HOG）C.局部二值模式（LBP）D.卷積神經網絡自動學習的特征3、在計算機視覺的目標計數任務中，統計圖像或視頻中目標的數量。假設要統計一個果園中蘋果的數量，以下關于目標計數方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于圖像分割和對象識別的方法，先分割出每個蘋果，然后進行計數B.利用深度學習中的回歸模型直接預測蘋果的數量C.目標計數不受蘋果的大小、形狀和分布的影響，任何情況下都能準確計數D.結合多視角圖像或視頻序列可以提高目標計數的準確性4、在計算機視覺的場景理解任務中，需要對圖像中的物體、關系和上下文進行綜合分析。假設要理解一個室內場景的布局和功能，以下哪種信息可能是最關鍵的？（）A.物體的形狀和顏色B.物體之間的空間位置關系C.圖像的亮度和對比度D.圖像的拍攝角度5、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設要在一個動態場景中準確計算光流，以下哪種情況可能導致較大的誤差？（）A.物體的快速運動B.光照的劇烈變化C.圖像的低分辨率D.以上都有可能6、圖像超分辨率是指從低分辨率圖像生成高分辨率圖像。假設我們有一張模糊的低分辨率老照片，想要將其清晰化并提高分辨率。以下哪種圖像超分辨率方法能夠生成更逼真的細節和更清晰的邊緣？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值B.基于重建的方法，如基于字典學習的方法C.基于深度學習的方法，如SRCNND.基于小波變換的方法7、計算機視覺在無人駕駛飛行器（UAV）中的應用可以實現自主導航和環境感知。假設一個UAV需要在復雜的環境中飛行并避開障礙物。以下關于計算機視覺在UAV中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過視覺傳感器獲取周圍環境的信息，包括地形、建筑物和其他障礙物B.能夠實時分析圖像，計算與障礙物的距離和相對速度，為飛行決策提供依據C.計算機視覺在UAV中的應用完全不需要與其他傳感器（如慣性測量單元）的數據融合D.可以利用深度學習算法進行端到端的飛行控制，實現自主飛行8、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設我們要分析一個視頻中物體的運動速度和方向，以下哪種光流估計算法在復雜場景下能夠提供更準確的結果？（）A.Lucas-Kanade算法B.Horn-Schunck算法C.Farneback算法D.DeepFlow算法9、計算機視覺在工業檢測中的應用越來越廣泛。假設要檢測電子電路板上的微小缺陷，以下哪種圖像采集設備可能提供更高的分辨率和精度？（）A.普通數碼相機B.工業線陣相機C.手機攝像頭D.監控攝像頭10、在計算機視覺的圖像配準任務中，需要將不同時間或視角拍攝的圖像進行對齊。假設要將兩張拍攝角度不同的衛星圖像進行精確配準，圖像中存在地形變化和云層遮擋。以下哪種圖像配準方法在這種困難情況下能夠取得較好的效果？（）A.基于特征的配準B.基于灰度的配準C.基于變換模型的配準D.基于深度學習的配準11、在計算機視覺的視覺跟蹤與監控應用中，需要對特定目標進行持續的跟蹤和監測。假設要對一個在大型商場中移動的可疑人員進行跟蹤，同時要應對人群遮擋和環境變化。以下哪種視覺跟蹤與監控技術在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結果？（）A.多目標跟蹤算法B.基于深度學習的單目標跟蹤C.基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤12、在計算機視覺的目標識別任務中，假設要識別不同種類的水果。以下關于應對類內差異和類間相似性的策略，哪一項是不正確的？（）A.增加訓練數據的多樣性，包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具區分性的特征，減少類內差異和類間相似性的影響C.降低模型的復雜度，避免過度擬合類內差異和類間相似性D.忽略類內差異和類間相似性，依靠模型的自動適應能力13、在計算機視覺的應用中，人臉識別技術受到廣泛關注。假設一個人臉識別系統正在進行身份驗證，以下關于人臉識別的描述，正確的是：（）A.只依靠面部的幾何形狀信息就能實現準確的人臉識別B.光照變化和面部表情對人臉識別的準確率沒有影響C.結合深度學習模型和多模態信息，如紅外圖像，可以提高人臉識別的性能和可靠性D.人臉識別系統不需要考慮數據的隱私和安全問題14、計算機視覺中的視頻理解不僅包括對單個幀的分析，還需要考慮幀之間的關系。假設我們要理解一個電影片段的情節和情感，以下哪種方法能夠有效地捕捉視頻中的時空動態信息和語義信息？（）A.基于幀級特征和分類器的方法B.基于深度學習的視頻理解模型，結合注意力機制C.基于光流和運動軌跡的方法D.基于音頻和視頻融合的方法15、在計算機視覺的車牌識別任務中，假設要從不同角度和光照條件下拍攝的車輛圖像中準確識別出車牌號碼。以下哪種技術可能有助于提高識別準確率？（）A.字符分割和單獨識別B.利用深度學習模型進行端到端的識別C.只關注車牌的顏色特征D.隨機猜測車牌號碼16、圖像分類是計算機視覺的常見任務之一。假設要對大量的自然風景圖片進行分類，如山脈、森林、海灘等。在進行圖像分類時，以下關于數據增強的方法，哪一項可能不太有效？（）A.對圖像進行隨機裁剪和旋轉，增加數據的多樣性B.改變圖像的色彩和對比度，模擬不同的拍攝條件C.直接復制原圖像，增加數據量D.給圖像添加隨機噪聲，增強模型的魯棒性17、計算機視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人體動作。假設要對一段監控視頻中的人員動作進行分類，以下關于動作識別方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征和傳統分類器的方法能夠處理復雜的動作變化，準確率高B.深度學習中的循環神經網絡（RNN）在動作識別中無法捕捉動作的時空特征C.3D卷積神經網絡能夠同時處理空間和時間維度的信息，適用于動作識別任務D.動作識別系統對視頻的拍攝角度和背景變化不敏感，具有很強的通用性18、計算機視覺中的工業檢測任務需要檢測產品的缺陷和瑕疵。假設要在生產線上對一批電子產品的外觀進行檢測，要求快速準確地發現微小的缺陷。以下哪種工業檢測方法在處理這種高精度要求的任務時最為適用？（）A.機器視覺檢測B.人工目檢C.抽樣檢測D.基于統計的檢測19、計算機視覺在人臉識別領域取得了顯著進展。假設要開發一個人臉識別系統，以下關于人臉識別技術的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過提取人臉的幾何特征、紋理特征或深度學習特征進行識別B.人臉識別系統通常需要進行活體檢測，以防止使用照片或視頻等欺詐手段C.大規模的人臉數據集和深度學習模型的結合，大大提高了人臉識別的準確率D.人臉識別技術在任何光照條件、姿態變化和表情變化下都能準確識別，不受這些因素的影響20、計算機視覺在虛擬現實（VR）和增強現實（AR）中有著重要的應用。假設要在VR游戲中實現真實的場景交互。以下關于計算機視覺在VR/AR中的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對用戶的動作和姿態進行識別，實現自然的交互操作B.能夠將虛擬物體與真實場景進行準確的融合和匹配C.計算機視覺技術可以提高VR/AR體驗的沉浸感和真實感D.VR/AR中的計算機視覺應用不存在任何技術挑戰和限制21、計算機視覺中的圖像配準是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行匹配和對齊。以下關于圖像配準的敘述，不正確的是（）A.圖像配準需要找到圖像之間的對應點或特征，然后進行變換和對齊B.圖像配準在醫學圖像分析、遙感圖像處理和三維重建等領域有著廣泛的應用C.圖像配準的精度和魯棒性受到圖像質量、噪聲和幾何變形等因素的影響D.圖像配準是一個簡單的過程，不需要復雜的算法和優化22、在計算機視覺的圖像去噪任務中，去除圖像中的噪聲。假設要對一張受到嚴重噪聲污染的圖像進行去噪處理，以下關于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.均值濾波方法能夠在去除噪聲的同時很好地保留圖像的細節B.中值濾波對椒鹽噪聲的去除效果不佳C.基于深度學習的圖像去噪方法可以自適應地學習噪聲模式和圖像特征D.圖像去噪不會引入任何新的失真或模糊23、計算機視覺中的醫學圖像分析中，假設要對腫瘤進行檢測和分割。以下關于醫學圖像分析方法的描述，正確的是：（）A.由于醫學圖像的特殊性，傳統的計算機視覺方法無法應用于醫學圖像分析B.深度學習方法在醫學圖像分析中能夠準確檢測腫瘤，但對小腫瘤容易漏檢C.多模態醫學圖像融合可以提供更豐富的信息，但融合算法復雜，效果不穩定D.醫學圖像分析的結果不需要經過醫生的審核和確認，可以直接用于診斷24、在計算機視覺中，人臉檢測和識別是重要的應用方向。以下關于人臉檢測和識別的說法，不正確的是（）A.人臉檢測旨在確定圖像或視頻中是否存在人臉，并定位人臉的位置B.人臉識別是在檢測到人臉的基礎上，對人臉的身份進行識別和驗證C.深度學習方法在人臉檢測和識別中取得了巨大的成功，但仍然存在一些挑戰，如光照變化和姿態變化D.人臉檢測和識別技術已經非常成熟，不存在任何錯誤率和安全隱患25、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的語義分割中的邊界優化？（）A.條件隨機場B.全連接條件隨機場C.深度學習D.以上都是26、圖像分類是計算機視覺的基礎任務之一。假設要對一組動物圖片進行分類，區分貓、狗、兔子等。以下關于圖像分類方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.傳統的機器學習方法，如支持向量機（SVM），也可以用于圖像分類任務B.深度學習中的卷積神經網絡（CNN）在圖像分類中取得了顯著的效果C.圖像分類只需要考慮圖像的內容，不需要考慮圖像的拍攝角度和背景等因素D.可以通過數據增強技術，如旋轉、裁剪、翻轉等，增加訓練數據的多樣性27、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設要估計一段視頻中物體的運動速度和方向，以下關于光流估計方法的描述，正確的是：（）A.傳統的基于梯度的光流估計方法在復雜場景中能夠準確計算光流B.深度學習中的光流估計網絡不需要大量的標注數據進行訓練C.光流估計的結果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結合時空信息的深度學習光流估計方法能夠提高估計的準確性和魯棒性28、計算機視覺在衛星遙感圖像分析中的應用可以幫助監測地球環境和資源。假設要通過衛星圖像分析森林的覆蓋面積變化。以下關于計算機視覺在衛星遙感中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過圖像分類和分割技術區分森林、草地和建筑物等不同地物類型B.能夠對多時相的衛星圖像進行比較，監測森林的生長和砍伐情況C.計算機視覺在衛星遙感中的應用不受衛星圖像的分辨率和光譜信息的限制D.可以結合地理信息系統（GIS）數據，進行更深入的空間分析和決策支持29、視頻分析是計算機視覺的一個重要領域。假設我們要分析一段監控視頻，以檢測異常行為，如打架、盜竊等。對于這種實時性要求較高的視頻分析任務，以下哪種方法更適合用于快速處理和檢測？（）A.對每一幀圖像單獨進行分析B.基于光流的方法跟蹤對象運動C.利用深度學習模型直接對視頻進行分析D.采用傳統的圖像處理方法，如背景減除30、計算機視覺在體育賽事分析中的應用可以提供更多的數據和見解。假設要分析一場足球比賽中球員的跑動軌跡和動作。以下關于計算機視覺在體育賽事中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過對視頻的分析，自動跟蹤球員的位置和運動軌跡B.能夠對球員的動作進行分類，如傳球、射門和防守C.計算機視覺在體育賽事分析中的結果可以直接作為裁判的判罰依據，無需人工復查D.可以結合多攝像頭的信息，獲取更全面和準確的比賽數據二、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用圖像分類技術，對不同種類的茶葉進行分類。2、（本題5分）基于計算機視覺的智能門禁系統，通過人臉識別實現自動開門。3、（本題5分）使用目標跟蹤算法，對游泳比賽中的運動員轉身動作進行分析和評估。4、（本題5分）利用圖像分割技術，從衛星云圖中分割出云層。5、（本題5分）利用圖像識別算法，對超市貨架上的商品進行庫存管