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自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁青島黃海學(xué)院《視覺導(dǎo)向設(shè)計(jì)》
2023-2024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30個(gè)小題,每小題1分,共30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)視覺中的姿態(tài)估計(jì)是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)的說法,錯(cuò)誤的是()A.姿態(tài)估計(jì)可以通過單目相機(jī)、雙目相機(jī)或深度相機(jī)來實(shí)現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法在姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中表現(xiàn)出了較高的精度C.姿態(tài)估計(jì)在機(jī)器人操作、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價(jià)值D.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果總是非常精確,不受物體形狀和遮擋的影響2、目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺中的重要任務(wù)之一,旨在定位和識(shí)別圖像中的多個(gè)目標(biāo)。假設(shè)我們要在城市街道的圖像中檢測(cè)行人和車輛。對(duì)于處理這種復(fù)雜場(chǎng)景的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù),以下哪種技術(shù)通常能提供更準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果?()A.基于滑動(dòng)窗口的傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)方法B.基于區(qū)域提議的目標(biāo)檢測(cè)算法,如R-CNN系列C.基于回歸的一階段目標(biāo)檢測(cè)算法,如YOLO系列D.基于聚類的目標(biāo)檢測(cè)方法3、計(jì)算機(jī)視覺在智能零售中的應(yīng)用可以改善購物體驗(yàn)和提高運(yùn)營效率。假設(shè)一個(gè)超市需要通過計(jì)算機(jī)視覺實(shí)現(xiàn)自動(dòng)結(jié)賬和庫存管理。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在智能零售中的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過商品識(shí)別技術(shù)自動(dòng)識(shí)別顧客購買的商品,實(shí)現(xiàn)快速結(jié)賬B.能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)貨架上商品的庫存水平,及時(shí)提醒補(bǔ)貨C.計(jì)算機(jī)視覺系統(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,為營銷策略提供數(shù)據(jù)支持4、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的無人駕駛系統(tǒng)中,需要對(duì)道路場(chǎng)景進(jìn)行理解和預(yù)測(cè),例如判斷前方是否有行人橫穿馬路。為了實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的場(chǎng)景理解和預(yù)測(cè),以下哪種技術(shù)可能是關(guān)鍵?()A.語義分割B.實(shí)例分割C.場(chǎng)景圖生成D.以上都是5、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像配準(zhǔn)是將不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行匹配和對(duì)齊。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)的敘述,不正確的是()A.圖像配準(zhǔn)需要找到圖像之間的對(duì)應(yīng)點(diǎn)或特征,然后進(jìn)行變換和對(duì)齊B.圖像配準(zhǔn)在醫(yī)學(xué)圖像分析、遙感圖像處理和三維重建等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用C.圖像配準(zhǔn)的精度和魯棒性受到圖像質(zhì)量、噪聲和幾何變形等因素的影響D.圖像配準(zhǔn)是一個(gè)簡單的過程,不需要復(fù)雜的算法和優(yōu)化6、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,跟蹤一個(gè)移動(dòng)的物體具有挑戰(zhàn)性。假設(shè)要在一段視頻中跟蹤一個(gè)快速移動(dòng)的車輛,以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述,正確的是:()A.基于卡爾曼濾波的目標(biāo)跟蹤算法在處理非線性運(yùn)動(dòng)時(shí)效果最佳B.深度學(xué)習(xí)中的相關(guān)濾波方法能夠快速適應(yīng)目標(biāo)的外觀變化和遮擋情況C.目標(biāo)跟蹤算法不需要考慮目標(biāo)的尺度變化和旋轉(zhuǎn)D.目標(biāo)跟蹤的準(zhǔn)確性只取決于初始幀中目標(biāo)的定位精度7、計(jì)算機(jī)視覺中的全景圖像拼接是將多個(gè)視角的圖像組合成一個(gè)全景圖像。假設(shè)我們有一組用普通相機(jī)拍攝的場(chǎng)景照片,要拼接成一個(gè)無縫的全景圖,以下哪個(gè)步驟對(duì)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(jì)和校正D.圖像的裁剪和縮放8、在計(jì)算機(jī)視覺中,圖像分類是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們要對(duì)大量的動(dòng)物圖片進(jìn)行分類,將其分為貓、狗、鳥等類別。以下關(guān)于圖像分類方法的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色,能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征B.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法如支持向量機(jī)(SVM)在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時(shí),性能通常不如深度學(xué)習(xí)方法C.圖像分類只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征,高層語義信息對(duì)分類結(jié)果影響不大D.為了提高分類準(zhǔn)確率,可以使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作來擴(kuò)充數(shù)據(jù)集9、計(jì)算機(jī)視覺中的醫(yī)學(xué)圖像分析對(duì)于疾病的診斷和治療具有重要意義。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析的描述,不準(zhǔn)確的是()A.可以對(duì)X光、CT、MRI等醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行病灶檢測(cè)、器官分割和疾病分類B.深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像分析中取得了顯著的成果,但也面臨數(shù)據(jù)標(biāo)注困難和模型泛化能力不足的問題C.醫(yī)學(xué)圖像分析需要遵循嚴(yán)格的醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)和倫理規(guī)范,確保結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性D.醫(yī)學(xué)圖像分析完全依賴于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)不再重要10、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,以下哪種方法可能需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練?()A.基于規(guī)則的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于背景減除的方法D.基于幀差法的方法11、在計(jì)算機(jī)視覺的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中,例如估計(jì)人體關(guān)節(jié)的位置和姿態(tài),以下哪種方法可能在精度和實(shí)時(shí)性之間取得較好的平衡?()A.基于模型的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的回歸方法C.基于深度學(xué)習(xí)的分類方法D.以上都不是12、在計(jì)算機(jī)視覺的全景圖像生成任務(wù)中,將多幅局部圖像拼接成一幅全景圖像。假設(shè)要生成一個(gè)城市景觀的全景圖像,以下關(guān)于全景圖像生成方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.首先需要對(duì)局部圖像進(jìn)行特征提取和匹配,找到它們之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系B.可以使用圖像變形和融合技術(shù)來消除拼接處的縫隙和色差C.全景圖像生成不受拍攝角度、光照條件和相機(jī)參數(shù)的影響,能夠完美拼接任何圖像D.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)全景圖像的生成規(guī)律,提高拼接效果13、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分割任務(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。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)的語義分割14、在計(jì)算機(jī)視覺的視覺跟蹤與定位任務(wù)中,實(shí)時(shí)跟蹤物體并確定其在空間中的位置。假設(shè)要在一個(gè)室內(nèi)環(huán)境中跟蹤一個(gè)移動(dòng)的機(jī)器人并確定其位置,以下關(guān)于視覺跟蹤與定位方法的描述,正確的是:()A.基于標(biāo)志物的跟蹤與定位方法在標(biāo)志物被遮擋時(shí)仍能準(zhǔn)確工作B.視覺里程計(jì)方法能夠獨(dú)立實(shí)現(xiàn)高精度的長期跟蹤與定位C.同時(shí)使用多個(gè)相機(jī)進(jìn)行觀測(cè)不能提高跟蹤與定位的性能D.環(huán)境的光照變化和動(dòng)態(tài)障礙物對(duì)視覺跟蹤與定位的結(jié)果影響較小15、在計(jì)算機(jī)視覺中,圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像超分辨率重建的敘述,不正確的是()A.圖像超分辨率重建可以通過插值、基于模型的方法或深度學(xué)習(xí)方法來實(shí)現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細(xì)節(jié)C.圖像超分辨率重建在醫(yī)學(xué)圖像、衛(wèi)星圖像和監(jiān)控圖像等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.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16、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,持續(xù)跟蹤視頻中的特定目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在人群中行走的人,以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤方法的描述,哪一項(xiàng)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(cè)目標(biāo)的位置和狀態(tài)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠?qū)W習(xí)目標(biāo)的外觀特征,提高跟蹤的準(zhǔn)確性和魯棒性C.目標(biāo)跟蹤過程中,目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素不會(huì)對(duì)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(shì),提高跟蹤性能17、在計(jì)算機(jī)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(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SFM)D.基于投影的方法18、對(duì)于視頻中的目標(biāo)跟蹤任務(wù),假設(shè)目標(biāo)在視頻中經(jīng)歷了快速的外觀變化和嚴(yán)重的遮擋。以下哪種策略有助于保持跟蹤的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性?()A.結(jié)合目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)模型和外觀模型進(jìn)行預(yù)測(cè)B.僅依賴目標(biāo)的初始外觀特征進(jìn)行跟蹤C(jī).當(dāng)出現(xiàn)遮擋時(shí),停止跟蹤并等待目標(biāo)重新出現(xiàn)D.隨機(jī)調(diào)整跟蹤算法的參數(shù)19、當(dāng)進(jìn)行圖像的風(fēng)格遷移任務(wù)時(shí),假設(shè)要將一張照片的風(fēng)格轉(zhuǎn)換為著名繪畫的風(fēng)格,同時(shí)保留照片的內(nèi)容結(jié)構(gòu)。以下哪種方法在實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)時(shí)可能更有效?()A.使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)格遷移算法,如Gatys等人提出的方法B.對(duì)圖像進(jìn)行簡單的色彩變換和濾鏡處理C.隨機(jī)改變圖像的像素值來模擬風(fēng)格遷移D.只對(duì)圖像的邊緣進(jìn)行處理,忽略內(nèi)部區(qū)域20、在計(jì)算機(jī)視覺中,目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜的城市交通場(chǎng)景中準(zhǔn)確檢測(cè)出各種車輛類型的系統(tǒng),需要考慮車輛的不同尺寸、形狀和姿態(tài),以及光照、陰影和遮擋等因素的影響。以下哪種目標(biāo)檢測(cè)算法在處理這種復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)具有較好的性能和魯棒性?()A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO21、計(jì)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(shí)別道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線,以下關(guān)于應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境變化的策略,哪一項(xiàng)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(duì)不同天氣和光照條件下的數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)訓(xùn)練22、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行視頻監(jiān)控中的異常行為檢測(cè),例如打架、盜竊等,以下哪種方法可能有助于準(zhǔn)確識(shí)別異常行為?()A.建立正常行為模型B.運(yùn)動(dòng)軌跡分析C.人群密度估計(jì)D.以上都是23、計(jì)算機(jī)視覺中的行人重識(shí)別任務(wù)是在不同攝像頭中識(shí)別出特定的行人。假設(shè)要在一個(gè)大型火車站中尋找一個(gè)走失的兒童。以下關(guān)于行人重識(shí)別的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以利用行人的服裝顏色、款式和攜帶物品等特征進(jìn)行重識(shí)別B.深度學(xué)習(xí)中的度量學(xué)習(xí)方法可以學(xué)習(xí)行人的特征表示,提高重識(shí)別的準(zhǔn)確率C.行人重識(shí)別不受行人姿態(tài)變化和攝像頭視角差異的影響D.可以通過構(gòu)建大規(guī)模的行人數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練,提升模型的泛化能力24、在計(jì)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,同時(shí)盡可能保留圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息。以下哪種去噪方法可能更適合?()A.中值濾波,用鄰域中值代替像素值B.均值濾波,用鄰域平均值代替像素值C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪模型,如DnCNND.不進(jìn)行任何去噪處理,保留原始噪聲圖像25、在計(jì)算機(jī)視覺的車牌識(shí)別任務(wù)中,假設(shè)要從不同角度和光照條件下拍攝的車輛圖像中準(zhǔn)確識(shí)別出車牌號(hào)碼。以下哪種技術(shù)可能有助于提高識(shí)別準(zhǔn)確率?()A.字符分割和單獨(dú)識(shí)別B.利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行端到端的識(shí)別C.只關(guān)注車牌的顏色特征D.隨機(jī)猜測(cè)車牌號(hào)碼26、在計(jì)算機(jī)視覺中,圖像增強(qiáng)技術(shù)用于改善圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像增強(qiáng)的描述,不正確的是()A.圖像增強(qiáng)可以包括對(duì)比度增強(qiáng)、銳化、去噪等操作B.圖像增強(qiáng)的目的是使圖像更適合人類視覺觀察或后續(xù)的處理任務(wù)C.過度的圖像增強(qiáng)可能會(huì)導(dǎo)致圖像失真或引入噪聲D.圖像增強(qiáng)只對(duì)低質(zhì)量的圖像有效果,對(duì)于高質(zhì)量的圖像沒有必要進(jìn)行增強(qiáng)27、在圖像去噪中,BM3D(Block-Matchingand3DFiltering)算法的優(yōu)勢(shì)在于()A.去噪效果好B.保持圖像細(xì)節(jié)C.計(jì)算效率高D.以上都是28、計(jì)算機(jī)視覺中的人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用廣泛。假設(shè)要在一個(gè)門禁系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識(shí)別,以下關(guān)于人臉識(shí)別方法的描述,正確的是:()A.基于幾何特征的人臉識(shí)別方法對(duì)姿態(tài)和光照變化具有很強(qiáng)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(shí)別速度快C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識(shí)別中能夠?qū)W習(xí)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(shí)別系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成,就不需要更新和優(yōu)化,能夠一直保持高準(zhǔn)確率29、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)要估計(jì)一段視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向,以下關(guān)于光流估計(jì)方法的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計(jì)方法在復(fù)雜場(chǎng)景中能夠準(zhǔn)確計(jì)算光流B.深度學(xué)習(xí)中的光流估計(jì)網(wǎng)絡(luò)不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.光流估計(jì)的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時(shí)空信息的深度學(xué)習(xí)光流估計(jì)方法能夠提高估計(jì)的準(zhǔn)確性和魯棒性30、對(duì)于圖像的邊緣檢測(cè)任務(wù),假設(shè)要準(zhǔn)確檢測(cè)出圖像中物體的邊緣,同時(shí)抑制噪聲的影響。以下哪種邊緣檢測(cè)算子可能表現(xiàn)更好?()A.Sobel算子B.Roberts算子C.Prewitt算子D.隨機(jī)生成邊緣檢測(cè)結(jié)果二、應(yīng)用題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)使用目標(biāo)跟蹤算法,對(duì)游泳比賽中的運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行軌跡跟蹤和速度分析。2、(本題5分)在工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)中,使用計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)產(chǎn)品的組裝是否合格。3、(本題5分)設(shè)計(jì)一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的掌紋識(shí)別系統(tǒng)。4、(本題5分)利用圖像識(shí)別技術(shù),對(duì)食品包裝上的生產(chǎn)日期和保質(zhì)期進(jìn)行識(shí)別。5、(本題5分)設(shè)計(jì)一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的
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