徐州幼兒師范高等?？茖W(xué)?！稌乖O(shè)計綜合課題實踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)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頁徐州幼兒師范高等專科學(xué)校

《會展設(shè)計綜合課題實踐》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題2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、計算機視覺中的表情識別旨在判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開發(fā)一個用于在線教育的表情識別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情特征的提取，哪一項是需要重點關(guān)注的？（）A.提取面部肌肉的細微運動作為特征B.僅考慮眼睛和嘴巴的形狀變化C.忽略面部的整體輪廓，只關(guān)注局部特征D.不進行任何特征提取，直接使用原始圖像進行分類2、計算機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.特征點提取和匹配B.圖像融合和過渡處理C.相機參數(shù)估計和校正D.圖像的裁剪和縮放3、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)要檢測電子電路板上的微小缺陷，以下關(guān)于圖像采集設(shè)備的選擇，哪一項是最為關(guān)鍵的？（）A.選擇高分辨率的數(shù)碼相機，獲取清晰的圖像B.選用具有大景深的鏡頭，確保整個電路板都清晰成像C.采用高速攝像機，快速采集大量圖像D.選擇價格低廉的圖像采集設(shè)備，降低成本4、計算機視覺中的場景理解任務(wù)旨在理解圖像或視頻中的整體場景信息。假設(shè)要理解一張城市街道的圖片中的場景。以下關(guān)于場景理解的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過對物體、人物和環(huán)境的分析來理解場景的語義信息B.深度學(xué)習(xí)中的語義分割技術(shù)可以幫助區(qū)分場景中的不同區(qū)域和物體類別C.場景理解只需要考慮圖像中的視覺元素，不需要考慮上下文和先驗知識D.可以結(jié)合地理信息和時間信息，進一步豐富對場景的理解5、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設(shè)要估計一段視頻中物體的運動速度和方向，以下關(guān)于光流估計方法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計方法在復(fù)雜場景中能夠準確計算光流B.深度學(xué)習(xí)中的光流估計網(wǎng)絡(luò)不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練C.光流估計的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時空信息的深度學(xué)習(xí)光流估計方法能夠提高估計的準確性和魯棒性6、在計算機視覺的圖像特征提取中，假設(shè)要提取對光照、旋轉(zhuǎn)和縮放具有不變性的特征。以下關(guān)于特征提取方法的描述，正確的是：（）A.SIFT特征具有良好的不變性，但計算復(fù)雜度高，實時性差B.HOG特征對光照變化適應(yīng)性強，但對旋轉(zhuǎn)和縮放較敏感C.LBP特征能夠快速提取，但特征表達能力有限D(zhuǎn).沒有一種特征提取方法能夠同時滿足對光照、旋轉(zhuǎn)和縮放的不變性要求7、計算機視覺中的工業(yè)檢測任務(wù)需要檢測產(chǎn)品的缺陷和瑕疵。假設(shè)要在生產(chǎn)線上對一批電子產(chǎn)品的外觀進行檢測，要求快速準確地發(fā)現(xiàn)微小的缺陷。以下哪種工業(yè)檢測方法在處理這種高精度要求的任務(wù)時最為適用？（）A.機器視覺檢測B.人工目檢C.抽樣檢測D.基于統(tǒng)計的檢測8、在計算機視覺的圖像風(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、當(dāng)利用計算機視覺進行圖像檢索任務(wù)，例如在海量圖像庫中查找相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對檢索效果產(chǎn)生重要影響？（）A.全局特征B.局部特征C.深度學(xué)習(xí)特征D.以上都是10、在計算機視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中，假設(shè)要填補圖像中缺失或損壞的部分。以下哪種方法可能更有效地恢復(fù)圖像的完整性和真實性？（）A.基于擴散的修復(fù)方法B.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)模型，如ContextEncoderC.用固定的圖案或顏色填充缺失部分D.不進行修復(fù)，保留圖像的缺失部分11、目標(biāo)檢測是計算機視覺中的重要任務(wù)之一，旨在定位和識別圖像中的多個目標(biāo)。假設(shè)我們要在城市街道的圖像中檢測行人和車輛。對于處理這種復(fù)雜場景的目標(biāo)檢測任務(wù)，以下哪種技術(shù)通常能提供更準確的檢測結(jié)果？（）A.基于滑動窗口的傳統(tǒng)目標(biāo)檢測方法B.基于區(qū)域提議的目標(biāo)檢測算法，如R-CNN系列C.基于回歸的一階段目標(biāo)檢測算法，如YOLO系列D.基于聚類的目標(biāo)檢測方法12、在計算機視覺的場景理解任務(wù)中，需要對整個圖像場景進行分析和解釋。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13、在計算機視覺中，目標(biāo)檢測是一項重要任務(wù)。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠在交通場景中檢測車輛的系統(tǒng)。如果圖像中的車輛存在多種姿態(tài)、大小和光照條件的變化，以下哪種目標(biāo)檢測算法可能更適合應(yīng)對這種復(fù)雜情況？（）A.基于傳統(tǒng)特征的檢測算法，如HOG特征結(jié)合SVM分類器B.基于深度學(xué)習(xí)的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的檢測算法D.基于顏色特征的檢測算法14、在計算機視覺的表情識別任務(wù)中，判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開發(fā)一個用于在線教育的表情識別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情識別方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析面部肌肉的運動和特征點的變化來識別表情B.深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)不同表情的模式和特征，實現(xiàn)準確的表情分類C.表情識別系統(tǒng)需要考慮光照、頭部姿態(tài)和遮擋等因素的影響D.表情識別可以準確地識別出所有細微和復(fù)雜的表情，不受個體差異和文化背景的影響15、在計算機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）二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）計算機視覺中如何進行芯片制造中的缺陷檢測？2、（本題5分）解釋計算機視覺中的圖像哈希技術(shù)。3、（本題5分）計算機視覺中如何進行拍賣行業(yè)中的物品鑒定？三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用計算機視覺方法，檢測圖書館內(nèi)是否有占座行為。2、（本題5分）基于深度學(xué)習(xí)的圖像目標(biāo)檢測技術(shù)，檢測視頻中的多個目標(biāo)類別和位置。3、（本題5分）對天文望遠鏡拍攝的星系圖像進行分析和分類。4、（本題5分）運用計算機視覺技術(shù)，對太陽能電池板的表面缺陷進行檢測。5、（本題5分）使用計算機視覺方法，檢測機場跑道上是否有異物。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）