天津外国语大学滨海外事学院《广告创意》2023-2024学年第二学期期末试卷.docVIP

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天津外国语大学滨海外事学院《广告创意》

2023-2024学年第二学期期末试卷

院(系)_______班级_______学号_______姓名_______

题号

一

二

三

四

总分

得分

批阅人

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、在计算机视觉的动作识别任务中，区分不同的人体动作。假设要从一段视频中识别出一个人是在跑步还是走路，以下关于动作识别方法的描述，正确的是：（）

A.基于骨架信息的动作识别方法对人体姿态的微小变化不敏感

B.只考虑动作的空间特征就能准确识别不同的动作

C.融合时空特征和深度学习模型能够提升动作识别的准确率

D.动作识别的结果不受视频拍摄角度和背景干扰的影响

2、计算机视觉中的目标计数是估计图像或视频中目标的数量。假设要在一张人群图像中准确计数人数，以下关于目标计数方法的描述，正确的是：（）

A.基于检测的计数方法通过检测每个个体来实现计数，对密集场景效果好

B.基于回归的计数方法直接预测目标数量，计算速度快但精度较低

C.深度学习中的注意力机制在目标计数中没有作用，不能提高计数准确性

D.目标计数只需要考虑目标的外观特征，不需要考虑图像的上下文信息

3、计算机视觉中的虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用需要实时生成逼真的视觉效果。假设要在一个VR游戏中为玩家提供沉浸式的视觉体验，或者在AR应用中准确地将虚拟物体与现实场景融合。以下哪种计算机视觉技术在实现这些效果时至关重要？（）

A.实时渲染技术

B.空间定位与追踪技术

C.三维重建与建模技术

D.以上技术综合应用

4、计算机视觉中的图像超分辨率技术用于提高图像的分辨率。假设要将一张低分辨率的图像恢复成高分辨率图像，以下关于图像超分辨率方法的描述，正确的是：（）

A.基于插值的图像超分辨率方法能够生成清晰逼真的高分辨率图像

B.深度学习中的生成对抗网络（GAN）在图像超分辨率任务中无法发挥作用

C.图像超分辨率的效果不受原始低分辨率图像的质量和内容的限制

D.结合先验知识和深度学习的方法可以改善图像超分辨率的效果

5、计算机视觉中的图像增强技术可以改善图像质量。假设要对一张低光照条件下拍摄的图像进行增强，以下关于图像增强方法的描述，正确的是：（）

A.简单地增加图像的亮度就能有效改善低光照图像的质量

B.直方图均衡化方法总是能够在不引入噪声的情况下增强图像对比度

C.基于深度学习的图像增强方法能够自适应地学习到适合的增强策略

D.图像增强不会改变图像的原始信息和内容

6、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

7、计算机视觉中的目标计数任务，例如统计图像中物体的数量。假设要计算一张果园图片中苹果的数量，以下关于目标计数方法的描述，正确的是：（）

A.基于传统的图像分割和对象识别方法可以准确快速地完成目标计数

B.深度学习中的回归模型不适合用于目标计数任务

C.目标的大小、形状和分布对计数结果没有影响

D.结合深度学习的密度估计方法能够有效地实现目标计数

8、在计算机视觉中，目标检测是一项重要任务。假设要在一张包含多种物体的图像中准确检测出汽车的位置和类别。以下关于目标检测算法的描述，正确的是：（）

A.传统的基于特征提取和分类器的方法在复杂场景下检测效果优于深度学习方法

B.深度学习中的FasterR-CNN算法通过生成候选区域和分类回归，能够实现高精度的目标检测

C.目标检测算法只关注物体的外观特征，不考虑物体之间的空间关系

D.所有的目标检测算法对于小目标的检测都具有同样出色的性能

9、计算机视觉在医学影像分析中的应用有助于辅助医生进行诊断和治疗。假设要分析一张脑部CT图像，以下关于医学影像分析中的计算机视觉应用的描述，哪一项是不正确的？（）

A.可以通过分割脑组织、检测病变区域等方法，为医生提供定量的分析结果

B.深度学习模型能够自动学习医学影像中的特征，辅助医生发