常州工學(xué)院《機(jī)器視覺》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第2頁，共2頁常州工學(xué)院《機(jī)器視覺》

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(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、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(shí)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2、計算機(jī)視覺中的視頻分析需要對連續(xù)的圖像幀進(jìn)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(xué)習(xí)的行為識別模型3、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠?qū)嬜髌愤M(jìn)行真?zhèn)舞b定的計算機(jī)視覺系統(tǒng)，需要對作品的筆觸、線條和風(fēng)格等特征進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)在書畫鑒定中可能具有應(yīng)用前景？（）A.筆跡分析B.風(fēng)格遷移C.圖像風(fēng)格分析D.以上都是4、計算機(jī)視覺中的語義分割旨在為圖像中的每個像素分配一個類別標(biāo)簽。假設(shè)要對醫(yī)學(xué)影像中的腫瘤區(qū)域進(jìn)行語義分割，以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的選擇，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.準(zhǔn)確率，即正確分類的像素比例B.召回率，即正確分割出腫瘤像素的比例C.F1分?jǐn)?shù)，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.平均交并比（MIoU），衡量分割結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽的重合程度5、在計算機(jī)視覺的人臉識別任務(wù)中，需要應(yīng)對姿態(tài)、表情和光照等變化。假設(shè)要構(gòu)建一個能夠在不同環(huán)境下準(zhǔn)確識別人臉的系統(tǒng)，以下哪種人臉識別方法在處理這些變化時具有更高的準(zhǔn)確性和魯棒性？（）A.基于特征點(diǎn)的人臉識別B.基于模板匹配的人臉識別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別D.基于幾何形狀的人臉識別6、在計算機(jī)視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，需要將不同視角或時間拍攝的圖像進(jìn)行對齊。假設(shè)要將兩張具有一定旋轉(zhuǎn)和平移差異的圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點(diǎn)匹配的圖像配準(zhǔn)方法對圖像的變形和光照變化不敏感B.直接使用像素值的相似性度量就能實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的圖像配準(zhǔn)C.圖像配準(zhǔn)不需要考慮圖像的分辨率和比例尺差異D.深度學(xué)習(xí)在圖像配準(zhǔn)中的應(yīng)用還不成熟，不如傳統(tǒng)方法有效7、在計算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中，假設(shè)要去除一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像中的噪聲。以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.中值濾波能夠有效地去除椒鹽噪聲，但會使圖像變得模糊B.均值濾波在去除噪聲的同時能夠很好地保留圖像的細(xì)節(jié)信息C.小波變換去噪方法計算復(fù)雜度高，不適合處理大規(guī)模圖像D.所有的圖像去噪方法都能夠完全恢復(fù)出原始的無噪圖像8、在計算機(jī)視覺的行人重識別任務(wù)中，假設(shè)要在多個攝像頭拍攝的畫面中找到同一個行人。以下關(guān)于特征融合的方法，哪一項(xiàng)是不太合理的？（）A.將行人的外觀特征和步態(tài)特征進(jìn)行融合B.簡單地將不同特征進(jìn)行拼接，不考慮權(quán)重分配C.根據(jù)特征的重要性為其分配不同的權(quán)重進(jìn)行融合D.利用深度學(xué)習(xí)模型自動學(xué)習(xí)特征的融合方式9、計算機(jī)視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運(yùn)動。假設(shè)要在一個動態(tài)場景中準(zhǔn)確計算光流，以下哪種情況可能導(dǎo)致較大的誤差？（）A.物體的快速運(yùn)動B.光照的劇烈變化C.圖像的低分辨率D.以上都有可能10、計算機(jī)視覺中的全景圖像拼接是將多個視角的圖像組合成一個全景圖像。假設(shè)我們有一組用普通相機(jī)拍攝的場景照片，要拼接成一個無縫的全景圖，以下哪個步驟對于拼接的質(zhì)量影響最大？（）A.特征點(diǎn)提取和匹配B.圖像融合和過渡處理C.相機(jī)參數(shù)估計和校正D.圖像的裁剪和縮放11、在計算機(jī)視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中，恢復(fù)圖像中缺失或損壞的部分。假設(shè)要修復(fù)一張老照片中缺失的部分，以下關(guān)于圖像修復(fù)方法的描述，正確的是：（）A.基于紋理合成的圖像修復(fù)方法能夠完美恢復(fù)復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和細(xì)節(jié)B.深度學(xué)習(xí)中的自編碼器在圖像修復(fù)中無法學(xué)習(xí)到有效的特征表示C.圖像修復(fù)的結(jié)果不受缺失區(qū)域的大小和形狀的影響D.結(jié)合先驗(yàn)知識和上下文信息的深度學(xué)習(xí)方法可以產(chǎn)生更合理和自然的修復(fù)效果12、在計算機(jī)視覺的全景圖像拼接任務(wù)中，假設(shè)要將多張拍攝的局部圖像拼接成一幅完整的全景圖。以下關(guān)于圖像匹配和融合的步驟，哪一項(xiàng)是容易出錯的？（）A.準(zhǔn)確找到相鄰圖像之間的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配B.對匹配后的圖像進(jìn)行幾何校正和投影變換C.直接將圖像拼接在一起，不進(jìn)行任何過渡處理D.采用合適的融合算法，消除拼接處的明顯痕跡13、計算機(jī)視覺中的場景理解是理解圖像或視頻中的場景內(nèi)容和語義信息。假設(shè)要理解一張城市街道的圖像，以下關(guān)于場景理解方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過對象檢測、語義分割和場景分類等任務(wù)來實(shí)現(xiàn)場景理解B.結(jié)合上下文信息和先驗(yàn)知識能夠提高場景理解的準(zhǔn)確性C.深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)場景中的全局特征和關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對場景的深入理解D.場景理解可以在沒有任何先驗(yàn)知識和上下文信息的情況下，準(zhǔn)確地推斷出場景的語義14、在計算機(jī)視覺的圖像語義分割任務(wù)中，假設(shè)要處理具有多尺度特征的圖像，例如同時包含大物體和小物體的場景。以下關(guān)于處理多尺度特征的方法描述，正確的是：（）A.使用單一尺度的特征提取網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)對多尺度問題，通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)即可B.采用多尺度輸入圖像，分別進(jìn)行處理后再融合結(jié)果，能夠有效解決多尺度問題，但計算量大C.空洞卷積在處理多尺度特征時會引入大量的噪聲，降低分割精度D.圖像語義分割中多尺度問題無法解決，只能盡量避免處理這類圖像15、計算機(jī)視覺在虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）中的應(yīng)用可以提供更沉浸式的體驗(yàn)。假設(shè)要在VR環(huán)境中實(shí)時跟蹤用戶的頭部運(yùn)動并相應(yīng)地更新場景，以下關(guān)于VR/AR計算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.簡單的基于傳感器的跟蹤方法能夠滿足VR中高精度的頭部運(yùn)動跟蹤需求B.計算機(jī)視覺在VR/AR中的應(yīng)用主要關(guān)注圖像生成，而不是跟蹤和定位C.結(jié)合視覺特征提取和深度學(xué)習(xí)的頭部運(yùn)動跟蹤算法可以實(shí)現(xiàn)低延遲和高精度的跟蹤D.VR/AR環(huán)境中的光照條件和物體遮擋對計算機(jī)視覺算法的性能沒有影響16、在圖像分類任務(wù)中，深度學(xué)習(xí)模型取得了顯著的成果。假設(shè)要對一組包含不同動物的圖像進(jìn)行分類，以下關(guān)于圖像分類模型的描述，正確的是：（）A.模型的層數(shù)越多，分類準(zhǔn)確率一定越高B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、裁剪等，對模型的性能提升沒有幫助C.結(jié)合多種特征提取方法和分類器，可以提高圖像分類的準(zhǔn)確性和魯棒性D.圖像分類模型不需要考慮圖像的空間信息，只關(guān)注像素值的統(tǒng)計特征17、在計算機(jī)視覺的三維重建中，從多幅二維圖像恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對一個古建筑進(jìn)行三維重建，以下關(guān)于三維重建方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于立體視覺的方法通過匹配不同視角下的圖像特征點(diǎn)來計算深度信息，實(shí)現(xiàn)三維重建B.運(yùn)動恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）算法可以從一系列無序的圖像中重建場景的三維結(jié)構(gòu)C.激光掃描技術(shù)能夠直接獲取物體表面的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，是一種高精度的三維重建方法D.三維重建的結(jié)果只取決于輸入的圖像質(zhì)量，與重建算法的選擇無關(guān)18、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠?qū)Ψb進(jìn)行款式和顏色識別的計算機(jī)視覺系統(tǒng)，用于時尚推薦和庫存管理。在處理服裝圖像時，由于服裝的款式和顏色變化多樣，以下哪種特征表示方法可能更適合？（）A.手工設(shè)計的特征B.基于深度學(xué)習(xí)的自動特征C.顏色直方圖D.以上都是19、在計算機(jī)視覺的圖像超分辨率重建中，假設(shè)我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像，同時保持圖像的細(xì)節(jié)和紋理。以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在這方面表現(xiàn)較好？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）D.自動編碼器（Autoencoder）20、計算機(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)控攝像頭實(shí)時檢測人群中的異常行為，以下關(guān)于實(shí)時性和準(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)時性和準(zhǔn)確性，只要能檢測出異常行為即可D.完全無法平衡實(shí)時性和準(zhǔn)確性，只能根據(jù)具體情況選擇其一二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）說明計算機(jī)視覺在旅游行業(yè)中的景點(diǎn)推薦和游客行為分析。2、（本題5分）解釋計算機(jī)視覺在刑偵中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋計算機(jī)視覺在太陽能發(fā)電中的作用。4、（本題5分）解釋計算機(jī)視覺中的手勢識別技術(shù)。5、（本題5分）計算機(jī)視覺中如何協(xié)助地震救援和災(zāi)害評估？三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以一個文化活動的宣傳海報設(shè)計為對象，分析設(shè)計師如何運(yùn)用視覺元素傳達(dá)活動的主題、內(nèi)容和文化內(nèi)涵，吸引參與者。2、（本題5分）某科技公司的新品發(fā)布會邀請函設(shè)計簡約高端，采用了創(chuàng)新的材質(zhì)和工藝。請解析此邀請函設(shè)計如何體現(xiàn)公司的科技實(shí)力和新品的獨(dú)特性，如何邀請到重要嘉賓，以及在提升發(fā)布會期待值方面的效果。3、（本題5分）以某品牌的宣傳海報插畫設(shè)計為例，闡述其如何運(yùn)用插畫風(fēng)格和藝術(shù)感，傳達(dá)品牌的情感和個性，吸引用戶的關(guān)注。4、（本題5分）分析某品牌的宣傳海報系列設(shè)計，探討其如何通過