重慶理工大學(xué)《計(jì)算機(jī)視覺》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺遵守考場(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)重慶理工大學(xué)

《計(jì)算機(jī)視覺》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20個(gè)小題，每小題2分，共40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、計(jì)算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用可以幫助監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況。假設(shè)要通過圖像分析判斷農(nóng)作物的病蟲害程度，以下關(guān)于農(nóng)業(yè)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠農(nóng)作物的顏色特征就能準(zhǔn)確判斷病蟲害的程度B.不同農(nóng)作物品種和生長(zhǎng)階段對(duì)病蟲害判斷的影響不大C.結(jié)合圖像的紋理、形狀和顏色等多特征，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估農(nóng)作物的健康狀況D.農(nóng)業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性對(duì)計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用沒有挑戰(zhàn)2、計(jì)算機(jī)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?cái)z像頭實(shí)時(shí)檢測(cè)人群中的異常行為，以下關(guān)于實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的平衡，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.優(yōu)先保證實(shí)時(shí)性，即使準(zhǔn)確性略有降低B.優(yōu)先保證準(zhǔn)確性，允許一定的延遲C.不考慮實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，只要能檢測(cè)出異常行為即可D.完全無(wú)法平衡實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，只能根據(jù)具體情況選擇其一3、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率和細(xì)節(jié)。假設(shè)要將一張低分辨率的老照片重建為高分辨率的清晰圖像，同時(shí)要保持圖像的自然度和真實(shí)性。以下哪種圖像超分辨率重建方法最為適合？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于學(xué)習(xí)字典的方法4、在計(jì)算機(jī)視覺中，以下哪種方法常用于圖像的語(yǔ)義分割中的邊界優(yōu)化？（）A.條件隨機(jī)場(chǎng)B.全連接條件隨機(jī)場(chǎng)C.深度學(xué)習(xí)D.以上都是5、計(jì)算機(jī)視覺中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。假設(shè)我們要分析一個(gè)視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向，以下哪種光流估計(jì)算法在復(fù)雜場(chǎng)景下能夠提供更準(zhǔn)確的結(jié)果？（）A.Lucas-Kanade算法B.Horn-Schunck算法C.Farneback算法D.DeepFlow算法6、在計(jì)算機(jī)視覺的行人重識(shí)別任務(wù)中，需要在不同攝像頭拍攝的圖像中識(shí)別出同一個(gè)行人。假設(shè)我們要在一個(gè)大型商場(chǎng)的監(jiān)控系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)行人重識(shí)別，以下哪種特征和模型能夠提高識(shí)別的準(zhǔn)確率和跨攝像頭的泛化能力？（）A.基于顏色和紋理的特征B.基于深度學(xué)習(xí)的全局特征和度量學(xué)習(xí)C.基于形狀和輪廓的特征D.基于步態(tài)和姿勢(shì)的特征7、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，根據(jù)用戶提供的圖像或特征在數(shù)據(jù)庫(kù)中查找相似的圖像。假設(shè)要從一個(gè)大型圖像庫(kù)中找到與給定圖像相似的圖片，以下關(guān)于圖像檢索方法的描述，正確的是：（）A.基于圖像的顏色和紋理特征進(jìn)行檢索能夠滿足所有的檢索需求B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的特征在圖像檢索中不如手工設(shè)計(jì)的特征有效C.考慮圖像的語(yǔ)義信息和高層特征可以提高圖像檢索的準(zhǔn)確性和相關(guān)性D.圖像檢索的速度和效率不受數(shù)據(jù)庫(kù)大小和特征維度的影響8、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中，去除圖像中的噪聲。假設(shè)要對(duì)一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像進(jìn)行去噪處理，以下關(guān)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(shí)很好地保留圖像的細(xì)節(jié)B.中值濾波對(duì)椒鹽噪聲的去除效果不佳C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪方法可以自適應(yīng)地學(xué)習(xí)噪聲模式和圖像特征D.圖像去噪不會(huì)引入任何新的失真或模糊9、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，需要根據(jù)用戶提供的查詢圖像找到相似的圖像。假設(shè)我們有一個(gè)大型的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，以下哪種圖像表示方法能夠提高圖像檢索的效率和準(zhǔn)確性？（）A.基于全局特征的圖像表示B.基于局部特征的圖像表示C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像嵌入表示D.基于顏色直方圖的圖像表示10、在計(jì)算機(jī)視覺的立體視覺中，需要通過兩個(gè)或多個(gè)相機(jī)獲取的圖像來(lái)計(jì)算深度信息。假設(shè)要為一個(gè)自動(dòng)駕駛汽車構(gòu)建立體視覺系統(tǒng)，以測(cè)量與前方障礙物的距離，同時(shí)要考慮實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的要求。以下哪種立體匹配算法在這種應(yīng)用場(chǎng)景中表現(xiàn)最優(yōu)？（）A.基于區(qū)域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度學(xué)習(xí)的匹配D.全局優(yōu)化匹配11、在計(jì)算機(jī)視覺的人臉識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)要在一個(gè)大型數(shù)據(jù)庫(kù)中快速準(zhǔn)確地識(shí)別出特定人物的面部。數(shù)據(jù)庫(kù)中的人臉圖像可能存在表情、光照和姿態(tài)的變化。為了提高人臉識(shí)別的性能，以下哪種方法是常用且有效的？（）A.提取人臉的全局特征，如整體形狀和輪廓B.僅關(guān)注人臉的局部特征，如眼睛和嘴巴C.使用多模態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合人臉的紋理和深度信息D.隨機(jī)選擇人臉特征進(jìn)行匹配12、計(jì)算機(jī)視覺中的醫(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)過醫(yī)生的審核和確認(rèn)，可以直接用于診斷13、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺的基礎(chǔ)任務(wù)之一。假設(shè)要對(duì)大量的自然風(fēng)景圖片進(jìn)行分類，包括山脈、森林、海灘等不同類型，同時(shí)圖片可能存在不同的拍攝角度、光照條件和季節(jié)變化。為了能夠準(zhǔn)確地對(duì)這些圖片進(jìn)行分類，以下哪種特征提取方法與分類算法的組合最為有效？（）A.SIFT特征+支持向量機(jī)B.HOG特征+決策樹C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取特征+深度學(xué)習(xí)分類器D.顏色直方圖特征+樸素貝葉斯14、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像超分辨率任務(wù)中，假設(shè)要將一張低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像。以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的方法簡(jiǎn)單快速，但恢復(fù)出的圖像細(xì)節(jié)不夠清晰B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠生成逼真的高分辨率圖像，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源C.圖像超分辨率技術(shù)可以無(wú)限制地提高圖像的分辨率，不受硬件限制D.所有的圖像超分辨率方法都能夠完全恢復(fù)出原始高分辨率圖像的所有信息15、在計(jì)算機(jī)視覺的行人檢測(cè)任務(wù)中，假設(shè)要在一個(gè)擁擠的街道場(chǎng)景中準(zhǔn)確檢測(cè)出行人，場(chǎng)景中存在光照變化、人群遮擋和復(fù)雜背景。以下哪種特征表示方法在這種情況下可能更具魯棒性？（）A.基于形狀的特征，如行人的輪廓B.基于顏色的特征，如行人衣服的顏色C.基于深度學(xué)習(xí)的特征，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)D.不提取任何特征，直接對(duì)原始圖像進(jìn)行檢測(cè)16、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像生成任務(wù)中，假設(shè)要生成逼真的人臉圖像。以下關(guān)于生成模型的架構(gòu)選擇，哪一項(xiàng)是需要特別關(guān)注的？（）A.選擇傳統(tǒng)的多層感知機(jī)（MLP）架構(gòu)B.采用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）架構(gòu)，通過對(duì)抗訓(xùn)練生成高質(zhì)量圖像C.運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）架構(gòu)，但不使用池化層D.構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）架構(gòu)，處理圖像的序列信息17、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)目標(biāo)物體被部分遮擋，以下哪種模型架構(gòu)可能更有助于恢復(fù)被遮擋部分的信息？（）A.多層感知機(jī)（MLP）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.注意力機(jī)制（AttentionMechanism）18、在進(jìn)行圖像增強(qiáng)時(shí)，我們常常需要在保持圖像細(xì)節(jié)的同時(shí)改善圖像質(zhì)量。假設(shè)一張低光照條件下拍攝的圖像存在大量噪聲，以下哪種圖像增強(qiáng)方法可能不太適合處理這種情況？（）A.直方圖均衡化B.基于小波變換的去噪方法C.中值濾波D.高斯濾波19、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像增強(qiáng)旨在改善圖像的質(zhì)量和視覺效果。假設(shè)一張低對(duì)比度、有噪聲的醫(yī)學(xué)圖像需要進(jìn)行增強(qiáng)處理，以突出病變區(qū)域并減少噪聲的影響。以下哪種圖像增強(qiáng)技術(shù)最為適合？（）A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.銳化濾波20、當(dāng)進(jìn)行圖像的目標(biāo)計(jì)數(shù)任務(wù)時(shí)，假設(shè)要統(tǒng)計(jì)一張圖像中某種物體的數(shù)量，例如統(tǒng)計(jì)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(jì)數(shù)任務(wù)？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)計(jì)數(shù)模型B.手動(dòng)逐個(gè)計(jì)數(shù)C.估計(jì)圖像中物體的平均大小，然后計(jì)算總面積來(lái)推算數(shù)量D.隨機(jī)猜測(cè)物體的數(shù)量二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺中的圖像融合技術(shù)。2、（本題5分）描述計(jì)算機(jī)視覺在橋梁檢測(cè)中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺中目標(biāo)檢測(cè)的概念和主要步驟。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析某知名品牌的標(biāo)志設(shè)計(jì)，探討其圖形、色彩、字體等元素的運(yùn)用如何準(zhǔn)確傳達(dá)品牌的核心價(jià)值和個(gè)性，以及在不同媒介和尺寸下的適應(yīng)性和識(shí)別度。2、（本題5分）以某品牌的汽車廣告為例，分析其在畫面設(shè)計(jì)、文案撰寫、音樂搭配等方面如何突出汽車的性能和品牌形象，吸引消費(fèi)者購(gòu)買。3、（本題5分）分析某企業(yè)的標(biāo)志設(shè)計(jì)，探討其形狀、顏色、寓意等方面如何體現(xiàn)企業(yè)的核心價(jià)值觀和業(yè)務(wù)特點(diǎn)，以及在品牌傳播中的作用。4、（本題5分）研究某