硅湖職業(yè)技術(shù)學院《立體構(gòu)成》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁硅湖職業(yè)技術(shù)學院

《立體構(gòu)成》2023-2024學年第一學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30個小題，每小題1分，共30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、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設要分析一段視頻中物體的運動速度和方向。以下關于光流計算的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過比較連續(xù)幀之間的像素差異來計算光流B.光流計算能夠為視頻中的目標跟蹤和行為分析提供重要信息C.無論視頻的幀率和分辨率如何，光流計算都能準確地估計像素運動D.深度學習方法也被應用于光流計算，提高了計算的準確性和效率2、計算機視覺是一門研究如何讓計算機從圖像或視頻中獲取信息和理解內(nèi)容的學科。在計算機視覺的應用中，目標檢測是一項重要任務。以下關于目標檢測的描述，不準確的是（）A.目標檢測能夠準確識別圖像或視頻中特定類別的物體，并確定其位置和大小B.深度學習技術(shù)的發(fā)展極大地提高了目標檢測的準確性和效率C.目標檢測只適用于靜態(tài)圖像，對于動態(tài)視頻的處理效果不佳D.目標檢測在自動駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領域有著廣泛的應用3、視頻分析是計算機視覺的一個重要領域。假設我們要分析一段監(jiān)控視頻，以檢測異常行為，如打架、盜竊等。對于這種實時性要求較高的視頻分析任務，以下哪種方法更適合用于快速處理和檢測？（）A.對每一幀圖像單獨進行分析B.基于光流的方法跟蹤對象運動C.利用深度學習模型直接對視頻進行分析D.采用傳統(tǒng)的圖像處理方法，如背景減除4、在計算機視覺的圖像配準任務中，假設要將兩張拍攝角度不同的同一物體的圖像進行對齊。以下關于特征匹配的方法，哪一項是不太可靠的？（）A.使用SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）特征進行匹配B.基于像素值的直接比較進行匹配C.利用SURF（SpeededUpRobustFeatures）特征進行匹配D.通過ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）特征進行匹配5、計算機視覺中的表情識別用于分析人臉的表情狀態(tài)。假設要在一個在線教育平臺中檢測學生的學習狀態(tài)。以下關于表情識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過提取面部肌肉的運動特征來判斷表情B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠自動學習表情的特征表示C.表情識別能夠準確區(qū)分細微的表情變化，如困惑和專注D.表情識別不受面部遮擋和光照變化的影響，始終能夠準確判斷6、計算機視覺中的行人重識別是在不同攝像頭拍攝的圖像或視頻中識別出特定的行人。以下關于行人重識別的敘述，不正確的是（）A.行人重識別需要提取具有判別性的行人特征，克服視角、光照和姿態(tài)的變化B.深度學習方法在行人重識別任務中取得了顯著的性能提升C.行人重識別在智能安防、視頻監(jiān)控和人員追蹤等領域有重要的應用D.行人重識別技術(shù)已經(jīng)能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上達到100%的準確率7、計算機視覺在文物保護和修復中的應用逐漸增多。假設要對一幅古老的繪畫進行數(shù)字化修復和增強，以下關于顏色恢復的挑戰(zhàn)，哪一項是最為顯著的？（）A.由于年代久遠，原畫作的顏色信息缺失嚴重B.不同區(qū)域的顏色褪色程度不一致，難以統(tǒng)一恢復C.缺乏對原畫作創(chuàng)作時所用顏料的了解，難以準確還原顏色D.修復過程中可能引入新的顏色偏差，影響修復效果8、對于圖像分類任務，假設需要對大量的自然風景圖像進行分類，包括山脈、森林、海灘和沙漠等場景。這些圖像在光照、拍攝角度和季節(jié)等方面存在較大差異。為了提高圖像分類的準確性和泛化能力，以下哪種策略是至關重要的？（）A.增加數(shù)據(jù)增強操作，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和顏色變換B.只使用少量具有代表性的圖像進行訓練C.選擇簡單的分類模型，避免過擬合D.不進行任何預處理，直接使用原始圖像訓練模型9、在計算機視覺的圖像質(zhì)量評估任務中，假設要評估一張經(jīng)過處理后的圖像的質(zhì)量。以下關于圖像質(zhì)量評估方法的描述，正確的是：（）A.主觀評估方法通過人的觀察和判斷來評價圖像質(zhì)量，結(jié)果準確可靠B.客觀評估方法中的全參考方法需要原始未失真圖像作為參考，計算復雜度低C.無參考圖像質(zhì)量評估方法能夠在沒有原始圖像的情況下準確評估圖像質(zhì)量D.所有的圖像質(zhì)量評估方法都能夠完全反映人對圖像質(zhì)量的主觀感受10、計算機視覺中的目標重識別任務旨在在不同的攝像頭視角中識別出同一目標。假設要在一個大型商場的多個攝像頭中尋找一個特定的人物。以下關于目標重識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過提取目標的特征，如顏色、形狀和紋理，來進行重識別B.深度學習中的特征學習方法能夠提高目標重識別的準確率C.目標重識別不受攝像頭視角、光照和人物姿態(tài)變化的影響D.可以通過建立目標的特征庫，快速在多個攝像頭中進行匹配和搜索11、在計算機視覺的醫(yī)學圖像分析中，例如對腫瘤的檢測和分割。假設醫(yī)學圖像的質(zhì)量較差，存在噪聲和偽影，以下哪種預處理方法可能有助于提高后續(xù)分析的準確性？（）A.圖像平滑B.圖像銳化C.圖像二值化D.圖像翻轉(zhuǎn)12、在計算機視覺的圖像修復任務中，假設圖像中有大面積的損壞或缺失區(qū)域，以下哪種方法可能更依賴于對圖像全局結(jié)構(gòu)的理解？（）A.基于紋理合成的方法B.基于擴散的方法C.基于深度學習的方法D.基于樣例的方法13、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，假設要跟蹤一個在人群中移動的物體。以下關于跟蹤算法的選擇，哪一項是需要著重考慮的？（）A.算法對目標外觀變化的適應性B.算法的計算復雜度，越低越好C.算法是否能夠處理多個同時移動的目標D.算法在處理靜態(tài)場景時的性能14、計算機視覺中的動作識別是一個具有挑戰(zhàn)性的任務。假設要識別一段體育比賽視頻中的運動員動作，以下關于特征選擇的方法，哪一項是不太可行的？（）A.提取運動員的身體輪廓和關節(jié)位置作為特征B.僅使用視頻的音頻信息來判斷運動員的動作C.計算視頻幀之間的光流變化作為動作特征D.結(jié)合空間和時間維度的特征來描述動作15、在醫(yī)學圖像分析中，計算機視覺技術(shù)有助于疾病的診斷和治療。假設醫(yī)生需要對一組肺部CT圖像進行分析，以檢測是否存在腫瘤。以下關于醫(yī)學圖像分析中的計算機視覺的描述，哪一項是不準確的？（）A.計算機視覺算法可以自動檢測和定位肺部腫瘤，提高診斷的效率和準確性B.能夠?qū)D像進行增強和預處理，突出病變區(qū)域，便于醫(yī)生觀察和判斷C.由于醫(yī)學圖像的復雜性和個體差異，計算機視覺的結(jié)果總是完全準確無誤的D.可以通過大量標注的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)進行訓練，學習正常和異常的圖像特征16、在計算機視覺的視頻理解任務中，例如理解一段體育比賽視頻中的精彩瞬間和戰(zhàn)術(shù)，需要對視頻中的時空信息進行有效建模。以下哪種方法在時空建模方面可能具有優(yōu)勢？（）A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡B.長短時記憶網(wǎng)絡C.注意力機制D.以上都是17、圖像分類是計算機視覺的基礎任務之一。假設要對大量的自然風景圖片進行分類，包括山脈、森林、海灘等不同類型，同時圖片可能存在不同的拍攝角度、光照條件和季節(jié)變化。為了能夠準確地對這些圖片進行分類，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B.HOG特征+決策樹C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡自動提取特征+深度學習分類器D.顏色直方圖特征+樸素貝葉斯18、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要的任務。假設要開發(fā)一個能夠在城市交通場景中檢測車輛和行人的系統(tǒng)。以下關于目標檢測算法的選擇，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.算法的模型復雜度，越復雜的模型效果越好D.算法是否開源，開源的算法更易于使用19、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要在連續(xù)的圖像幀中持續(xù)跟蹤一個特定的目標。假設要跟蹤一個在運動場上快速移動且形狀變化的運動員，同時存在其他相似物體的干擾。以下哪種目標跟蹤算法在這種具有挑戰(zhàn)性的場景下表現(xiàn)更佳？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤B.基于粒子濾波的跟蹤C.基于深度學習的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤20、計算機視覺中的行人重識別任務是在不同攝像頭中識別出特定的行人。假設要在一個大型火車站中尋找一個走失的兒童。以下關于行人重識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以利用行人的服裝顏色、款式和攜帶物品等特征進行重識別B.深度學習中的度量學習方法可以學習行人的特征表示，提高重識別的準確率C.行人重識別不受行人姿態(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)集進行訓練，提升模型的泛化能力21、在計算機視覺的圖像檢索任務中，假設要從一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關于圖像檢索方法的描述，正確的是：（）A.基于文本標注的圖像檢索方法依賴于人工標注的準確性和完整性，檢索效果不穩(wěn)定B.基于內(nèi)容的圖像檢索通過提取圖像的特征進行相似性比較，但特征的選擇對檢索結(jié)果影響不大C.哈希方法能夠?qū)⒏呔S的圖像特征映射為低維的哈希碼，大大提高檢索效率，但會損失一定的準確性D.所有的圖像檢索方法都能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中實現(xiàn)實時、準確的檢索22、在計算機視覺中，特征提取是非常關鍵的一步。假設我們要從圖像中提取有意義的特征，用于后續(xù)的處理和分析，以下關于特征提取方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.SIFT（尺度不變特征變換）和SURF（加速穩(wěn)健特征）是常用的局部特征描述子，對圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和光照變化具有一定的不變性B.HOG（方向梯度直方圖）特征通過計算圖像局部區(qū)域的梯度方向分布來描述圖像，常用于行人檢測C.深度學習中的自動特征提取，例如通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡學習到的特征，比手工設計的特征更具有代表性和判別力D.特征提取的結(jié)果對后續(xù)的圖像處理任務影響不大，不同的特征提取方法可以得到相似的處理效果23、在計算機視覺的視頻目標跟蹤中，假設目標在視頻中被短暫遮擋。以下關于處理遮擋情況的方法，哪一項是不太有效的？（）A.利用目標在遮擋前的運動軌跡預測其位置B.完全放棄對被遮擋目標的跟蹤，等待其重新出現(xiàn)C.結(jié)合目標的外觀特征和運動信息進行跟蹤D.借助周圍背景和其他相關物體的信息輔助跟蹤24、計算機視覺中，以下哪個任務通常需要對圖像中的目標進行定位和分類？（）A.圖像生成B.目標檢測C.圖像超分辨率D.圖像去噪25、在計算機視覺的目標識別任務中，除了識別目標的類別，還需要確定目標的位置和大小。假設我們要在一幅復雜的圖像中識別多個不同大小的物體，以下哪種目標識別算法能夠適應不同尺度的目標？（）A.基于滑動窗口的目標識別算法B.基于特征金字塔的目標識別算法C.基于注意力機制的目標識別算法D.基于模板匹配的目標識別算法26、當利用計算機視覺進行圖像超分辨率重建任務，將低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像，以下哪種深度學習模型可能在重建效果上表現(xiàn)出色？（）A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是27、計算機視覺在自動駕駛領域有廣泛的應用。假設一輛自動駕駛汽車需要識別道路上的交通標志，以下關于自動駕駛中的計算機視覺應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.多攝像頭融合可以提供更全面的道路信息，提高交通標志識別的準確性B.深度學習模型可以實時處理攝像頭采集的圖像，快速準確地識別交通標志C.除了交通標志識別，計算機視覺還可以用于車道檢測、行人檢測和障礙物檢測等任務D.自動駕駛中的計算機視覺系統(tǒng)完全不需要其他傳感器（如雷達、激光雷達）的輔助，僅依靠圖像信息就能實現(xiàn)安全可靠的駕駛28、圖像超分辨率是指從低分辨率圖像生成高分辨率圖像。假設我們有一張模糊的低分辨率老照片，想要將其清晰化并提高分辨率。以下哪種圖像超分辨率方法能夠生成更逼真的細節(jié)和更清晰的邊緣？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值B.基于重建的方法，如基于字典學習的方法C.基于深度學習的方法，如SRCNND.基于小波變換的方法29、在一個基于計算機視覺的機器人導航系統(tǒng)中，需要根據(jù)環(huán)境圖像來規(guī)劃機器人的路徑。以下哪種視覺導航方法可能更適合復雜動態(tài)環(huán)境？（）A.基于地圖的導航B.基于視覺里程計的導航C.基于深度學習的端到端導航D.以上都是30、在計算機視覺的視覺跟蹤任務中，目標在運動過程中可能會發(fā)生形變、遮擋和光照變化等情況。為了提高跟蹤的穩(wěn)定性和準確性，以下哪種策略可能是有效的？（）A.模型更新機制B.多特征融合C.抗遮擋處理D.以上都是二、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）基于計算機視覺的疲勞駕駛檢測系統(tǒng)，及時提醒駕駛員注意休息。2、（本題5分）開發(fā)一個可以識別不同種類真菌的計算機視覺應用。3、（本題5分）利用目標檢測算法，在地質(zhì)圖像中檢測礦脈。4、（本題5分）使用目標跟蹤算法，對足球訓練中的球員動作進行分析和改進建議。5、（本題5分）通過圖像分割技術(shù)，將醫(yī)學圖像