中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）《計算機(jī)視覺與機(jī)器學(xué)習(xí)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2022-2023學(xué)年第一學(xué)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20個小題，每小題1分，共20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(jī)視覺的應(yīng)用中，人臉識別技術(shù)受到廣泛關(guān)注。假設(shè)一個人臉識別系統(tǒng)正在進(jìn)行身份驗證，以下關(guān)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(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識別B.光照變化和面部表情對人臉識別的準(zhǔn)確率沒有影響C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型和多模態(tài)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(tǒng)不需要考慮數(shù)據(jù)的隱私和安全問題2、當(dāng)進(jìn)行圖像的目標(biāo)計數(shù)任務(wù)時，假設(shè)要統(tǒng)計一張圖像中某種物體的數(shù)量，例如統(tǒng)計羊群中的羊的數(shù)量。以下哪種方法可能更準(zhǔn)確地完成計數(shù)任務(wù)？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)計數(shù)模型B.手動逐個計數(shù)C.估計圖像中物體的平均大小，然后計算總面積來推算數(shù)量D.隨機(jī)猜測物體的數(shù)量3、圖像分類是計算機(jī)視覺的基本任務(wù)之一。假設(shè)要對大量的動物圖像進(jìn)行分類，將其分為貓、狗、兔子等類別。在進(jìn)行圖像分類時，以下關(guān)于特征提取的描述，正確的是：（）A.手工設(shè)計的特征，如顏色直方圖、紋理特征等，總是比自動學(xué)習(xí)的特征更有效B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學(xué)習(xí)到具有判別性的圖像特征，無需人工干預(yù)C.特征提取的好壞對圖像分類的結(jié)果影響不大，主要取決于分類器的性能D.為了提高分類準(zhǔn)確率，應(yīng)該盡可能多地提取圖像的各種特征，而不考慮特征的冗余性4、計算機(jī)視覺中的姿態(tài)估計是確定物體在三維空間中的位置和方向。假設(shè)要估計一個機(jī)器人手臂的姿態(tài)，以下關(guān)于姿態(tài)估計方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于視覺的姿態(tài)估計可以通過分析物體在圖像中的特征點來計算其姿態(tài)B.可以結(jié)合多個攝像頭的圖像信息，提高姿態(tài)估計的精度和魯棒性C.姿態(tài)估計通常需要先對物體進(jìn)行建模，然后通過匹配圖像和模型來確定姿態(tài)D.姿態(tài)估計的結(jié)果總是非常準(zhǔn)確，不受圖像噪聲、遮擋和物體形狀變化的影響5、計算機(jī)視覺中的場景理解是一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要理解一個城市街道的場景圖像，包括道路、建筑物、車輛和行人等元素。以下關(guān)于場景理解方法的描述，正確的是：（）A.基于語義分割的方法能夠?qū)D像中的每個像素分類為不同的場景元素，但無法提供元素之間的關(guān)系B.目標(biāo)檢測結(jié)合語義分割可以實現(xiàn)對場景的初步理解，但對于復(fù)雜的場景結(jié)構(gòu)難以準(zhǔn)確描述C.基于圖模型的方法能夠很好地表示場景元素之間的關(guān)系，但建模過程復(fù)雜，計算量大D.場景理解只需要對圖像中的可見元素進(jìn)行分析，不需要考慮潛在的語義信息6、在計算機(jī)視覺的場景理解任務(wù)中，需要對整個圖像場景進(jìn)行分析和解釋。假設(shè)我們有一張城市街道的圖像，要理解其中的道路、建筑物、車輛和行人之間的關(guān)系。以下哪種方法能夠提供更全面和深入的場景理解？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于語義分割和圖模型的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的場景解析網(wǎng)絡(luò)D.基于特征匹配和聚類的方法7、在計算機(jī)視覺的場景理解任務(wù)中，假設(shè)要理解一個室內(nèi)場景的布局和物體關(guān)系。以下關(guān)于利用深度學(xué)習(xí)模型的方法，哪一項是不太恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取圖像特征B.運用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）處理場景的序列信息C.直接使用未經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，期望其自動學(xué)習(xí)場景理解D.結(jié)合CNN和RNN，構(gòu)建端到端的場景理解模型8、在計算機(jī)視覺的圖像風(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)中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在風(fēng)格遷移中無法生成多樣化的風(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義信息能夠提升風(fēng)格遷移的質(zhì)量9、假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)χ讣y進(jìn)行識別和認(rèn)證的計算機(jī)視覺系統(tǒng)，以下哪種特征提取和匹配方法可能在指紋識別中具有較高的準(zhǔn)確性？（）A.細(xì)節(jié)點提取B.方向場提取C.紋理特征提取D.以上都是10、計算機(jī)視覺在無人駕駛中的應(yīng)用至關(guān)重要。假設(shè)要通過車載攝像頭識別道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線，以下關(guān)于應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境變化的策略，哪一項是不正確的？（）A.利用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，如結(jié)合攝像頭和激光雷達(dá)的信息B.定期更新模型，適應(yīng)新出現(xiàn)的交通標(biāo)志和標(biāo)線C.只依靠單一攝像頭的圖像信息，不考慮其他傳感器D.對不同天氣和光照條件下的數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)訓(xùn)練11、在計算機(jī)視覺的視頻壓縮中，為了在保證視覺質(zhì)量的同時減少數(shù)據(jù)量，以下哪種技術(shù)可能被廣泛應(yīng)用？（）A.運動估計和補(bǔ)償B.圖像分割C.特征點檢測D.邊緣檢測12、計算機(jī)視覺在安防領(lǐng)域的應(yīng)用可以加強(qiáng)監(jiān)控和預(yù)警能力。假設(shè)要通過攝像頭實時監(jiān)測公共場所的異常行為，以下關(guān)于安防計算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.簡單的運動檢測算法就能準(zhǔn)確識別各種異常行為B.不考慮人群密度和環(huán)境背景對異常行為檢測的影響C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和行為分析模型可以提高異常行為檢測的準(zhǔn)確性和及時性D.安防領(lǐng)域的計算機(jī)視覺系統(tǒng)不需要考慮隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全問題13、在計算機(jī)視覺中，目標(biāo)檢測是一項重要的任務(wù)。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在城市交通場景中檢測車輛和行人的系統(tǒng)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測算法的選擇，哪一項是需要重點考慮的因素？（）A.算法的檢測速度，以滿足實時性要求B.算法在小目標(biāo)檢測上的性能，因為車輛和行人在圖像中可能較小C.算法的模型復(fù)雜度，越復(fù)雜的模型效果越好D.算法是否開源，開源的算法更易于使用14、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.基于邊緣檢測的圖像分割C.基于區(qū)域生長的圖像分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法，如U-Net15、計算機(jī)視覺中的圖像配準(zhǔn)任務(wù)是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的城市風(fēng)景照片進(jìn)行配準(zhǔn)。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于特征點匹配的方法，找到兩張圖像中的對應(yīng)點，然后計算變換矩陣B.基于灰度信息的配準(zhǔn)方法通過比較圖像的像素值來實現(xiàn)配準(zhǔn)C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以用于圖像配準(zhǔn)，自動學(xué)習(xí)圖像之間的對應(yīng)關(guān)系D.圖像配準(zhǔn)總是能夠達(dá)到像素級別的精確對齊，不存在任何誤差16、計算機(jī)視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設(shè)要檢測生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷，以下關(guān)于工業(yè)檢測中的計算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用機(jī)器視覺系統(tǒng)對零件進(jìn)行實時檢測，快速發(fā)現(xiàn)缺陷B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動學(xué)習(xí)正常零件和缺陷零件的特征差異，實現(xiàn)準(zhǔn)確的缺陷檢測C.工業(yè)檢測中的計算機(jī)視覺系統(tǒng)需要具備高度的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，能夠適應(yīng)不同的生產(chǎn)環(huán)境D.計算機(jī)視覺在工業(yè)檢測中只能檢測外觀缺陷，對于零件的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和性能無法進(jìn)行評估17、計算機(jī)視覺在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）中有重要作用。假設(shè)要在VR環(huán)境中實現(xiàn)真實感的物體交互，以下哪種技術(shù)可能對準(zhǔn)確感知物體的位置和姿態(tài)至關(guān)重要？（）A.立體視覺B.光場成像C.結(jié)構(gòu)光D.運動捕捉18、在計算機(jī)視覺中，以下哪種技術(shù)常用于圖像的超分辨率重建的上采樣方法？（）A.反卷積B.亞像素卷積C.最近鄰插值D.以上都是19、計算機(jī)視覺中的視頻理解任務(wù)包括對視頻內(nèi)容的分析和解釋。假設(shè)要理解一段新聞視頻的主要內(nèi)容和事件發(fā)展。以下關(guān)于視頻理解的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對視頻中的幀進(jìn)行分類、目標(biāo)檢測和跟蹤來實現(xiàn)視頻理解B.深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制可以幫助聚焦視頻中的關(guān)鍵信息，提高理解的準(zhǔn)確性C.視頻理解只需要關(guān)注視覺信息，不需要考慮音頻和文字等其他模態(tài)的信息D.可以結(jié)合知識圖譜和語義理解技術(shù)，對視頻中的內(nèi)容進(jìn)行更深入的分析和解釋20、在計算機(jī)視覺的姿態(tài)估計任務(wù)中，需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設(shè)要估計一個機(jī)器人手臂的姿態(tài)，以實現(xiàn)精確的控制和操作。以下哪種姿態(tài)估計方法在處理這種機(jī)械結(jié)構(gòu)時準(zhǔn)確性更高？（）A.基于模型的姿態(tài)估計B.基于深度學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計C.基于視覺慣性里程計的姿態(tài)估計D.基于幾何約束的姿態(tài)估計二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋計算機(jī)視覺中的半監(jiān)督學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡述計算機(jī)視覺在少數(shù)民族服務(wù)中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡述圖像去噪的常見方法。4、（本題5分）解釋計算機(jī)視覺中的圖像配準(zhǔn)的含義。5、（本題5分）簡述計算機(jī)視覺在電商中的商品推薦和圖像搜索。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究某電子產(chǎn)品的說明書設(shè)計，分析其簡潔明了的排版、清晰的圖片、易懂的文字如何幫助用戶正確使用產(chǎn)品。2、（本題5分）解析某電影節(jié)的海報設(shè)計，探討其如何傳達(dá)電影節(jié)的主題、氛圍和特色，吸引電影愛好者和專業(yè)人士的關(guān)注。3、（本題5分）某公益活動的T恤設(shè)計簡潔有力，主題圖案醒目。請研究此T恤設(shè)計如何傳播公益理念，如何吸引志愿者和公眾參與，以及在提升活動影響力方面的作用。4、（本題5分）分析某酒店的宣傳冊設(shè)計，研究其如何通過圖