江南大學(xué)《計(jì)算機(jī)視覺(jué)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第2頁(yè)，共2頁(yè)江南大學(xué)《計(jì)算機(jī)視覺(jué)》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要在一張包含多種物體的圖像中準(zhǔn)確檢測(cè)出汽車的位置和類別。以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于特征提取和分類器的方法在復(fù)雜場(chǎng)景下檢測(cè)效果優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的FasterR-CNN算法通過(guò)生成候選區(qū)域和分類回歸，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的目標(biāo)檢測(cè)C.目標(biāo)檢測(cè)算法只關(guān)注物體的外觀特征，不考慮物體之間的空間關(guān)系D.所有的目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)于小目標(biāo)的檢測(cè)都具有同樣出色的性能2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的立體視覺(jué)任務(wù)中，通過(guò)兩個(gè)或多個(gè)相機(jī)獲取的圖像來(lái)計(jì)算深度信息。以下哪種立體匹配算法在精度和效率方面可能表現(xiàn)較好？（）A.基于區(qū)域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度學(xué)習(xí)的匹配算法D.以上都是3、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維重建任務(wù)中，我們需要從多幅二維圖像中恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們只有少量的、視角有限的圖像，以下哪種重建方法可能面臨較大挑戰(zhàn)？（）A.基于立體視覺(jué)的重建方法B.基于運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（StructurefromMotion）的方法C.利用激光掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行重建D.基于模型擬合的重建方法4、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，假設(shè)要在一段視頻中持續(xù)跟蹤一個(gè)移動(dòng)的物體，例如跟蹤一只飛行的鳥(niǎo)。物體可能會(huì)被其他物體遮擋，并且外觀可能會(huì)發(fā)生變化。以下哪種目標(biāo)跟蹤方法在這種復(fù)雜情況下更有可能成功？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤方法，預(yù)測(cè)物體的位置和速度B.基于深度學(xué)習(xí)的Siamese網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.只在視頻的起始幀確定目標(biāo)位置，后續(xù)幀不再跟蹤D.隨機(jī)選擇視頻中的區(qū)域作為跟蹤目標(biāo)5、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像風(fēng)格遷移任務(wù)中，將一張圖像的風(fēng)格應(yīng)用到另一張圖像上。假設(shè)要將一幅油畫(huà)的風(fēng)格遷移到一張照片上，以下關(guān)于圖像風(fēng)格遷移方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征提取和風(fēng)格轉(zhuǎn)換的方法能夠?qū)崿F(xiàn)自然逼真的風(fēng)格遷移B.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在風(fēng)格遷移中無(wú)法生成多樣化的風(fēng)格效果C.圖像的內(nèi)容和風(fēng)格可以完全獨(dú)立地進(jìn)行處理，互不影響D.考慮圖像的局部和全局特征以及語(yǔ)義信息能夠提升風(fēng)格遷移的質(zhì)量6、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像分割任務(wù)旨在將圖像分割成不同的區(qū)域。假設(shè)要對(duì)一張風(fēng)景圖片進(jìn)行分割，區(qū)分天空、陸地和水面。以下關(guān)于圖像分割方法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.基于閾值的分割方法簡(jiǎn)單快速，但對(duì)于復(fù)雜圖像效果不佳B.區(qū)域生長(zhǎng)法從種子點(diǎn)開(kāi)始，逐步合并相似的區(qū)域C.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）在圖像分割中表現(xiàn)出色，能夠生成精確的分割結(jié)果D.圖像分割的結(jié)果總是清晰明確，不存在模糊或錯(cuò)誤的邊界7、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的醫(yī)學(xué)圖像分析中，假設(shè)要對(duì)腫瘤進(jìn)行檢測(cè)和分割。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析方法的描述，正確的是：（）A.由于醫(yī)學(xué)圖像的特殊性，傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法無(wú)法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析B.深度學(xué)習(xí)方法在醫(yī)學(xué)圖像分析中能夠準(zhǔn)確檢測(cè)腫瘤，但對(duì)小腫瘤容易漏檢C.多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合可以提供更豐富的信息，但融合算法復(fù)雜，效果不穩(wěn)定D.醫(yī)學(xué)圖像分析的結(jié)果不需要經(jīng)過(guò)醫(yī)生的審核和確認(rèn)，可以直接用于診斷8、圖像分割是將圖像細(xì)分為不同的區(qū)域或?qū)ο蟆＜僭O(shè)我們需要對(duì)醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤進(jìn)行精確分割，以輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。在這種對(duì)精度要求很高的應(yīng)用中，以下哪種圖像分割方法可能更合適？（）A.基于閾值的圖像分割B.基于邊緣檢測(cè)的圖像分割C.基于區(qū)域生長(zhǎng)的圖像分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割算法，如U-Net9、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的動(dòng)作識(shí)別旨在識(shí)別視頻中的人物動(dòng)作。假設(shè)我們要對(duì)一段包含復(fù)雜背景和多人交互的視頻進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別，以下哪種特征表示可能對(duì)提高識(shí)別準(zhǔn)確率有幫助？（）A.基于光流的特征B.基于圖像直方圖的特征C.基于像素值的原始特征D.基于圖像邊緣的特征10、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像分割任務(wù)中，需要將圖像中的不同物體或區(qū)域準(zhǔn)確地劃分出來(lái)。假設(shè)要對(duì)一張包含多個(gè)水果的圖像進(jìn)行精確分割，每個(gè)水果的邊界可能不清晰，且存在部分重疊和陰影。以下哪種圖像分割算法在處理這種具有挑戰(zhàn)性的情況時(shí)表現(xiàn)更為出色？（）A.基于閾值的分割B.基于區(qū)域的分割C.基于邊緣檢測(cè)的分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割11、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能零售中的應(yīng)用可以改善購(gòu)物體驗(yàn)和提高運(yùn)營(yíng)效率。假設(shè)一個(gè)超市需要通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)結(jié)賬和庫(kù)存管理。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能零售中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)商品識(shí)別技術(shù)自動(dòng)識(shí)別顧客購(gòu)買的商品，實(shí)現(xiàn)快速結(jié)賬B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)貨架上商品的庫(kù)存水平，及時(shí)提醒補(bǔ)貨C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別所有商品的包裝和標(biāo)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(yíng)銷策略提供數(shù)據(jù)支持12、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像超分辨率技術(shù)用于提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)成高分辨率圖像，以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的圖像超分辨率方法能夠生成清晰逼真的高分辨率圖像B.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像超分辨率任務(wù)中無(wú)法發(fā)揮作用C.圖像超分辨率的效果不受原始低分辨率圖像的質(zhì)量和內(nèi)容的限制D.結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)和深度學(xué)習(xí)的方法可以改善圖像超分辨率的效果13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視頻目標(biāo)跟蹤中，假設(shè)目標(biāo)在視頻中被短暫遮擋。以下關(guān)于處理遮擋情況的方法，哪一項(xiàng)是不太有效的？（）A.利用目標(biāo)在遮擋前的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)其位置B.完全放棄對(duì)被遮擋目標(biāo)的跟蹤，等待其重新出現(xiàn)C.結(jié)合目標(biāo)的外觀特征和運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行跟蹤D.借助周圍背景和其他相關(guān)物體的信息輔助跟蹤14、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的動(dòng)作識(shí)別任務(wù)中，識(shí)別視頻中的人物動(dòng)作。假設(shè)要識(shí)別一段舞蹈視頻中的動(dòng)作，以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以提取視頻中的時(shí)空特征，如光流和運(yùn)動(dòng)軌跡，來(lái)描述動(dòng)作B.基于深度學(xué)習(xí)的方法，如3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠直接處理視頻數(shù)據(jù)，進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別C.動(dòng)作識(shí)別需要考慮動(dòng)作的速度、幅度和節(jié)奏等特征D.動(dòng)作識(shí)別只適用于簡(jiǎn)單的、規(guī)范化的動(dòng)作，對(duì)于復(fù)雜的、個(gè)性化的動(dòng)作無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別15、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有著至關(guān)重要的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車正在道路上行駛，需要識(shí)別各種交通標(biāo)志和障礙物。以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的描述，正確的是：（）A.只需對(duì)前方物體進(jìn)行簡(jiǎn)單的圖像分類，就能實(shí)現(xiàn)安全的自動(dòng)駕駛B.準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測(cè)和語(yǔ)義分割對(duì)于理解復(fù)雜的道路場(chǎng)景至關(guān)重要C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛中作用不大，主要依靠其他傳感器如雷達(dá)D.對(duì)于交通標(biāo)志的識(shí)別，顏色信息比形狀和圖案信息更重要二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述圖像的均值漂移算法的用途。2、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何進(jìn)行芯片制造中的缺陷檢測(cè)？3、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在志愿者服務(wù)中的應(yīng)用。4、（本題5分）說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在海洋生態(tài)監(jiān)測(cè)中的作用。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)，設(shè)計(jì)一個(gè)車牌識(shí)別系統(tǒng)，能夠準(zhǔn)確提取車牌信息。2、（本題5分）基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的智能商場(chǎng)導(dǎo)航系統(tǒng)，通過(guò)實(shí)時(shí)圖像識(shí)別為顧客提供導(dǎo)航。3、（本題5分）在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)檢測(cè)農(nóng)作物的病蟲(chóng)害情況。4、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)程序，能夠從監(jiān)控視頻中檢測(cè)出異常行為。5、（本題5分）使用特征提取算法，從大量的圖像中篩選出相似的圖像。四、分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）以一個(gè)電子產(chǎn)品品牌的電子產(chǎn)品配件包裝設(shè)計(jì)為例，分析其如何運(yùn)用視覺(jué)元素展示配件的特點(diǎn)和與主產(chǎn)品的搭配性。2、（本題10分）一家咖啡店的外賣杯設(shè)計(jì)簡(jiǎn)約有格調(diào)，品牌