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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(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁中國計量大學《海報設(shè)計》
2022-2023學年第一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、在計算機視覺的圖像檢索任務(wù)中,根據(jù)用戶的需求從圖像數(shù)據(jù)庫中查找相關(guān)圖像。假設(shè)要從一個大型的圖像庫中檢索包含特定物體的圖像,以下關(guān)于圖像檢索方法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以基于圖像的內(nèi)容特征,如顏色、形狀和紋理等,進行相似性度量和檢索B.深度學習模型能夠提取更具語義和判別力的特征,提高圖像檢索的準確性C.圖像檢索的結(jié)果只取決于圖像的特征表示,與檢索算法的效率無關(guān)D.可以結(jié)合用戶的反饋和交互,不斷優(yōu)化圖像檢索的結(jié)果2、在計算機視覺中,圖像生成是創(chuàng)建新的圖像內(nèi)容。以下關(guān)于圖像生成的說法,錯誤的是()A.可以通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、變分自編碼器(VAE)等模型進行圖像生成B.圖像生成可以用于藝術(shù)創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強和虛擬場景構(gòu)建等任務(wù)C.生成的圖像質(zhì)量和真實性在不斷提高,但仍然存在一些缺陷和不完美之處D.圖像生成可以完全根據(jù)用戶的任意想象生成任何內(nèi)容,不受任何限制3、在計算機視覺的三維重建任務(wù)中,需要從多視角的圖像中恢復(fù)物體的三維形狀。假設(shè)我們有一組從不同角度拍攝的建筑物圖像,以下哪種方法常用于從這些圖像中重建建筑物的三維模型?()A.立體匹配方法B.結(jié)構(gòu)光方法C.運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SFM)D.基于投影的方法4、在計算機視覺中,三維重建是從二維圖像恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于三維重建的敘述,不正確的是()A.可以通過多視圖幾何、結(jié)構(gòu)光或深度學習方法進行三維重建B.三維重建在虛擬現(xiàn)實、文物保護和工業(yè)設(shè)計等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用C.三維重建的結(jié)果總是精確無誤的,能夠完全還原物體的真實三維結(jié)構(gòu)D.噪聲、遮擋和圖像質(zhì)量等因素會對三維重建的結(jié)果產(chǎn)生影響5、在計算機視覺的圖像增強處理中,目的是改善圖像的質(zhì)量和可讀性。假設(shè)我們要對一張低光照條件下拍攝的圖像進行增強,以下關(guān)于圖像增強方法的描述,哪一項是不正確的?()A.直方圖均衡化可以通過調(diào)整圖像的灰度分布,增強圖像的對比度B.基于Retinex理論的方法可以分離圖像的光照和反射成分,從而改善圖像的視覺效果C.圖像增強算法可以在不增加噪聲的情況下,顯著提高圖像的亮度和清晰度D.不同的圖像增強方法適用于不同類型的圖像,需要根據(jù)具體情況選擇合適的方法6、假設(shè)我們要開發(fā)一個計算機視覺系統(tǒng),用于檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷。由于產(chǎn)品的種類繁多、缺陷類型復(fù)雜,以下哪種方法可能需要更多的計算資源和時間來訓練模型?()A.基于傳統(tǒng)機器學習的方法B.基于淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法C.基于深度學習的方法D.基于模板匹配的方法7、計算機視覺中的人臉識別技術(shù)應(yīng)用廣泛。假設(shè)要在一個門禁系統(tǒng)中實現(xiàn)準確的人臉識別,以下關(guān)于人臉識別方法的描述,正確的是:()A.基于幾何特征的人臉識別方法對姿態(tài)和光照變化具有很強的魯棒性B.基于模板匹配的方法能夠處理大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫,并且識別速度快C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識別中能夠?qū)W習到更具判別性的特征,但容易受到數(shù)據(jù)偏差的影響D.人臉識別系統(tǒng)一旦訓練完成,就不需要更新和優(yōu)化,能夠一直保持高準確率8、計算機視覺中的工業(yè)檢測任務(wù)需要檢測產(chǎn)品的缺陷和瑕疵。假設(shè)要在生產(chǎn)線上對一批電子產(chǎn)品的外觀進行檢測,要求快速準確地發(fā)現(xiàn)微小的缺陷。以下哪種工業(yè)檢測方法在處理這種高精度要求的任務(wù)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(tǒng)計的檢測9、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠?qū)πl(wèi)星圖像進行地物分類的計算機視覺系統(tǒng),用于國土資源調(diào)查和環(huán)境監(jiān)測。由于衛(wèi)星圖像的分辨率較高且覆蓋范圍廣,以下哪種處理方式可能是必要的?()A.圖像分塊處理B.多尺度分析C.特征選擇和降維D.以上都是10、計算機視覺中的表情識別旨在判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開發(fā)一個用于在線教育的表情識別系統(tǒng),以下關(guān)于表情特征的提取,哪一項是需要重點關(guān)注的?()A.提取面部肌肉的細微運動作為特征B.僅考慮眼睛和嘴巴的形狀變化C.忽略面部的整體輪廓,只關(guān)注局部特征D.不進行任何特征提取,直接使用原始圖像進行分類11、計算機視覺是一門研究如何讓計算機從圖像或視頻中獲取信息和理解內(nèi)容的學科。在計算機視覺的應(yīng)用中,目標檢測是一項重要任務(wù)。以下關(guān)于目標檢測的描述,不準確的是()A.目標檢測能夠準確識別圖像或視頻中特定類別的物體,并確定其位置和大小B.深度學習技術(shù)的發(fā)展極大地提高了目標檢測的準確性和效率C.目標檢測只適用于靜態(tài)圖像,對于動態(tài)視頻的處理效果不佳D.目標檢測在自動駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用12、在計算機視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中,假設(shè)圖像中有大面積的損壞或缺失區(qū)域,以下哪種方法可能更依賴于對圖像全局結(jié)構(gòu)的理解?()A.基于紋理合成的方法B.基于擴散的方法C.基于深度學習的方法D.基于樣例的方法13、計算機視覺中的表情識別用于分析人臉的表情狀態(tài)。假設(shè)要在一個在線教育平臺中檢測學生的學習狀態(tài)。以下關(guān)于表情識別的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過提取面部肌肉的運動特征來判斷表情B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學習表情的特征表示C.表情識別能夠準確區(qū)分細微的表情變化,如困惑和專注D.表情識別不受面部遮擋和光照變化的影響,始終能夠準確判斷14、在計算機視覺的文本檢測和識別任務(wù)中,假設(shè)要從一張圖片中提取并識別其中的文字信息。以下關(guān)于文本檢測和識別的描述,哪一項是不正確的?()A.可以先通過文本檢測算法定位圖片中的文本區(qū)域,然后進行識別B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本識別中表現(xiàn)出色,能夠準確識別各種字體和風格的文字C.文本檢測和識別對于彎曲、傾斜和模糊的文字能夠輕松應(yīng)對,沒有任何困難D.可以結(jié)合光學字符識別(OCR)技術(shù),將圖片中的文字轉(zhuǎn)換為可編輯的文本15、圖像檢索是計算機視覺的一個重要應(yīng)用。假設(shè)我們要在一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像,以下哪種圖像表示方法可能對提高檢索效率有幫助?()A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度學習的特征表示D.基于顏色直方圖的特征表示16、計算機視覺中的圖像修復(fù)是填補圖像中的缺失或損壞部分。假設(shè)我們有一張老照片,其中部分區(qū)域被損壞,需要進行修復(fù)。以下哪種圖像修復(fù)方法能夠生成自然、合理的內(nèi)容,與周圍區(qū)域融合良好?()A.基于紋理合成的修復(fù)方法B.基于插值和填充的修復(fù)方法C.基于深度學習的圖像修復(fù)網(wǎng)絡(luò),如ContextEncoderD.基于圖像分解和重構(gòu)的修復(fù)方法17、計算機視覺在智能零售中的應(yīng)用可以改善購物體驗和提高運營效率。假設(shè)一個超市需要通過計算機視覺實現(xiàn)自動結(jié)賬和庫存管理。以下關(guān)于計算機視覺在智能零售中的描述,哪一項是不準確的?()A.可以通過商品識別技術(shù)自動識別顧客購買的商品,實現(xiàn)快速結(jié)賬B.能夠?qū)崟r監(jiān)測貨架上商品的庫存水平,及時提醒補貨C.計算機視覺系統(tǒng)能夠準確識別所有商品的包裝和標簽,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,為營銷策略提供數(shù)據(jù)支持18、計算機視覺中的圖像增強技術(shù)可以改善圖像質(zhì)量。假設(shè)要對一張低光照條件下拍攝的圖像進行增強,以下關(guān)于圖像增強方法的描述,正確的是:()A.簡單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照圖像的質(zhì)量B.直方圖均衡化方法總是能夠在不引入噪聲的情況下增強圖像對比度C.基于深度學習的圖像增強方法能夠自適應(yīng)地學習到適合的增強策略D.圖像增強不會改變圖像的原始信息和內(nèi)容19、在計算機視覺的視頻監(jiān)控系統(tǒng)中,異常事件檢測是重要功能之一。假設(shè)要在一個倉庫的監(jiān)控視頻中檢測出異常的人員活動或物品移動。以下哪種異常事件檢測方法在處理這種大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)時能夠更有效地發(fā)現(xiàn)異常?()A.基于規(guī)則的檢測B.基于統(tǒng)計模型的檢測C.基于深度學習的檢測D.基于人工觀察的檢測20、計算機視覺中的行人重識別是在不同攝像頭拍攝的圖像或視頻中識別出特定的行人。以下關(guān)于行人重識別的敘述,不正確的是()A.行人重識別需要提取具有判別性的行人特征,克服視角、光照和姿態(tài)的變化B.深度學習方法在行人重識別任務(wù)中取得了顯著的性能提升C.行人重識別在智能安防、視頻監(jiān)控和人員追蹤等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.行人重識別技術(shù)已經(jīng)能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上達到100%的準確率21、在計算機視覺的目標跟蹤任務(wù)中,假設(shè)要跟蹤一個在人群中移動的物體。以下關(guān)于跟蹤算法的選擇,哪一項是需要著重考慮的?()A.算法對目標外觀變化的適應(yīng)性B.算法的計算復(fù)雜度,越低越好C.算法是否能夠處理多個同時移動的目標D.算法在處理靜態(tài)場景時的性能22、計算機視覺中的視頻分析需要對連續(xù)的圖像幀進行處理和理解。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.深度學習的行為識別模型23、在計算機視覺的表情識別任務(wù)中,判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開發(fā)一個用于在線教育的表情識別系統(tǒng),以下關(guān)于表情識別方法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過分析面部肌肉的運動和特征點的變化來識別表情B.深度學習模型能夠?qū)W習不同表情的模式和特征,實現(xiàn)準確的表情分類C.表情識別系統(tǒng)需要考慮光照、頭部姿態(tài)和遮擋等因素的影響D.表情識別可以準確地識別出所有細微和復(fù)雜的表情,不受個體差異和文化背景的影響24、在計算機視覺的目標跟蹤任務(wù)中,持續(xù)跟蹤視頻中的特定目標。假設(shè)要跟蹤一個在人群中行走的人,以下關(guān)于目標跟蹤方法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于濾波的方法,如卡爾曼濾波和粒子濾波,可以預(yù)測目標的位置和狀態(tài)B.基于深度學習的方法能夠?qū)W習目標的外觀特征,提高跟蹤的準確性和魯棒性C.目標跟蹤過程中,目標的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素不會對跟蹤結(jié)果產(chǎn)生影響D.結(jié)合多種特征和算法的融合跟蹤方法,可以綜合利用不同方法的優(yōu)勢,提高跟蹤性能25、在計算機視覺的三維重建任務(wù)中,例如從多視角圖像恢復(fù)物體的三維形狀,需要解決相機位姿估計、特征匹配等問題。以下哪種方法在相機位姿估計方面可能具有更高的精度?()A.基于直接線性變換的方法B.基于BundleAdjustment的方法C.基于特征點的方法D.基于深度學習的方法26、在計算機視覺的三維重建任務(wù)中,假設(shè)要從一系列二維圖像重建出物體的三維模型。以下關(guān)于相機參數(shù)校準的重要性,哪一項是不正確的?()A.準確的相機參數(shù)有助于提高三維重建的精度B.相機參數(shù)校準可以減少重建過程中的誤差累積C.即使相機參數(shù)不準確,也能通過后續(xù)處理得到精確的三維模型D.不同相機的參數(shù)差異會影響三維重建的結(jié)果27、計算機視覺在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用中,例如對農(nóng)作物的生長監(jiān)測。假設(shè)要通過圖像分析評估農(nóng)作物的健康狀況,以下哪種特征可能對判斷病蟲害的存在較為敏感?()A.農(nóng)作物的顏色和紋理B.農(nóng)作物的高度和形狀C.農(nóng)田的土壤濕度D.農(nóng)田的地理位置28、計算機視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要通過監(jiān)控攝像頭實時檢測人群中的異常行為,以下關(guān)于實時性和準確性的平衡,哪一項是最為關(guān)鍵的?()A.優(yōu)先保證實時性,即使準確性略有降低B.優(yōu)先保證準確性,允許一定的延遲C.不考慮實時性和準確性,只要能檢測出異常行為即可D.完全無法平衡實時性和準確性,只能根據(jù)具體情況選擇其一29、當進行圖像的顯著性檢測時,假設(shè)要從一張復(fù)雜的圖像中突出顯示出人們視覺上最關(guān)注的區(qū)域,例如在一張風景圖像中突出顯示出一座顯眼的山峰。以下哪種方法在計算圖像的顯著性時可能更準確?()A.基于頻率域分析的方法,計算圖像的頻譜特征B.基于對比度的方法,比較區(qū)域與周圍的差異C.隨機選擇圖像中的部分區(qū)域作為顯著性區(qū)域D.不進行任何計算,主觀判斷顯著性區(qū)域30、在計算機視覺的圖像超分辨率重建中,提高低分辨率圖像的清晰度。假設(shè)要將一張模糊的圖像重建為清晰的高分辨率圖像,以下關(guān)于圖像超分辨率重建方法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于插值的方法通過在像素之間插入新的值來增加圖像的分辨率,但可能會導(dǎo)致圖像模糊B.基于深度學習的方法能夠?qū)W習低分辨率圖像和高分辨率圖像之間的映射關(guān)系,重建出更清晰的圖像C.圖像超分辨率重建可以無限制地提高圖像的分辨率,不受原始圖像信息的限制D.為了獲得更好的重建效果,可以結(jié)合多種超分辨率重建方法或使用先驗知識二、應(yīng)用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)使用目標檢測技術(shù),從環(huán)保監(jiān)測圖像中檢測出非法排放的污水口。2、(本題5分)利用目標檢測算法,在海洋監(jiān)測圖像中檢測漏油區(qū)域。3、(本題5分)對電視劇中的畫面構(gòu)圖和色彩搭配進行視覺分析和評價。4、(本題5分)運用圖像分割技術(shù),將人物從背景中分離出來。5、(本題5分)通過圖像分割技術(shù),將醫(yī)學圖像中的腫瘤區(qū)域和正常組織進行精確分割。三、簡答題(本大
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