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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2頁,共2頁重慶對外經(jīng)貿(mào)學(xué)院《U設(shè)計》
2023-2024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、圖像分類是計算機視覺中的常見任務(wù)之一。對于圖像分類模型的訓(xùn)練,以下說法錯誤的是()A.需要大量有標注的圖像數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)不同類別的特征B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色C.模型的訓(xùn)練過程是不斷調(diào)整參數(shù)以最小化預(yù)測誤差的過程D.圖像分類模型一旦訓(xùn)練完成,就無法再對新的類別進行學(xué)習(xí)和分類2、在計算機視覺的圖像配準任務(wù)中,需要將不同時間或視角拍攝的圖像進行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進行精確配準,圖像中存在地形變化和云層遮擋。以下哪種圖像配準方法在這種困難情況下能夠取得較好的效果?()A.基于特征的配準B.基于灰度的配準C.基于變換模型的配準D.基于深度學(xué)習(xí)的配準3、計算機視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個商場需要通過監(jiān)控攝像頭進行人員異常行為檢測。以下關(guān)于安防監(jiān)控中的計算機視覺的描述,哪一項是不正確的?()A.可以實時監(jiān)測人群的流動情況,發(fā)現(xiàn)擁堵和異常聚集B.能夠識別人員的打斗、摔倒等異常行為,并及時發(fā)出警報C.計算機視覺系統(tǒng)能夠完全取代人工監(jiān)控,不需要人類保安的參與D.可以與其他安防設(shè)備(如門禁系統(tǒng))聯(lián)動,提高安防水平4、在計算機視覺中,圖像生成是創(chuàng)建新的圖像內(nèi)容。以下關(guān)于圖像生成的說法,錯誤的是()A.可以通過生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、變分自編碼器(VAE)等模型進行圖像生成B.圖像生成可以用于藝術(shù)創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強和虛擬場景構(gòu)建等任務(wù)C.生成的圖像質(zhì)量和真實性在不斷提高,但仍然存在一些缺陷和不完美之處D.圖像生成可以完全根據(jù)用戶的任意想象生成任何內(nèi)容,不受任何限制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)要對一段視頻中的物體運動進行分析,以下關(guān)于光流估計的描述,正確的是:()A.稀疏光流估計只計算圖像中部分特征點的運動,無法反映整體的運動趨勢B.稠密光流估計能夠得到圖像中每個像素的運動向量,但計算復(fù)雜度較高C.光流估計的結(jié)果不受光照變化和噪聲的影響,具有很高的準確性D.光流估計只能用于分析勻速直線運動的物體,對于復(fù)雜的運動模式無法處理6、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(shè)要對一個快速運動的物體進行光流估計,同時場景中存在光照變化和噪聲干擾。在這種情況下,以下哪種光流計算方法能夠提供更準確和穩(wěn)定的結(jié)果?()A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法7、計算機視覺中的行人重識別是指在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人。假設(shè)要在一個大型商場的監(jiān)控系統(tǒng)中實現(xiàn)行人重識別,以下關(guān)于行人重識別方法的描述,正確的是:()A.基于顏色和紋理特征的方法對行人的姿態(tài)和光照變化不敏感,識別準確率高B.深度學(xué)習(xí)中的度量學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)到行人的判別性特征,但容易受到背景干擾C.行人重識別系統(tǒng)只需要關(guān)注行人的外觀特征,不需要考慮行人的行為特征D.行人重識別在不同場景和攝像頭視角下的性能始終保持穩(wěn)定,不受影響8、在一個基于計算機視覺的機器人導(dǎo)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(dǎo)航方法可能更適合復(fù)雜動態(tài)環(huán)境?()A.基于地圖的導(dǎo)航B.基于視覺里程計的導(dǎo)航C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端導(dǎo)航D.以上都是9、當進行圖像的去霧處理時,假設(shè)要去除圖像中由于霧氣導(dǎo)致的模糊和低對比度。以下哪種方法可能更有效?()A.基于物理模型的去霧方法,估計大氣光和透射率B.對圖像進行簡單的對比度增強C.不進行去霧處理,保留有霧的效果D.隨機調(diào)整圖像的亮度和飽和度10、計算機視覺中的圖像超分辨率技術(shù)用于提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)成高分辨率圖像,以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述,正確的是:()A.基于插值的圖像超分辨率方法能夠生成清晰逼真的高分辨率圖像B.深度學(xué)習(xí)中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)在圖像超分辨率任務(wù)中無法發(fā)揮作用C.圖像超分辨率的效果不受原始低分辨率圖像的質(zhì)量和內(nèi)容的限制D.結(jié)合先驗知識和深度學(xué)習(xí)的方法可以改善圖像超分辨率的效果11、計算機視覺在無人駕駛中的應(yīng)用需要應(yīng)對各種復(fù)雜的環(huán)境和情況。假設(shè)無人駕駛汽車要在惡劣天氣下行駛,以下關(guān)于計算機視覺在無人駕駛中的挑戰(zhàn)的描述,哪一項是不正確的?()A.惡劣天氣會影響圖像的質(zhì)量和清晰度,增加目標檢測和識別的難度B.計算機視覺系統(tǒng)需要與其他傳感器(如雷達和超聲波傳感器)融合,以提高在惡劣天氣下的感知能力C.深度學(xué)習(xí)模型在惡劣天氣條件下的性能會顯著下降,無法正常工作D.針對惡劣天氣,可以通過數(shù)據(jù)增強和模型優(yōu)化等方法提高計算機視覺系統(tǒng)的魯棒性12、在計算機視覺的姿態(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)要估計一個機器人手臂的姿態(tài),以實現(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械結(jié)構(gòu)時準確性更高?()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13、在計算機視覺的圖像超分辨率重建中,提高低分辨率圖像的清晰度。假設(shè)要將一張模糊的圖像重建為清晰的高分辨率圖像,以下關(guān)于圖像超分辨率重建方法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于插值的方法通過在像素之間插入新的值來增加圖像的分辨率,但可能會導(dǎo)致圖像模糊B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠?qū)W習(xí)低分辨率圖像和高分辨率圖像之間的映射關(guān)系,重建出更清晰的圖像C.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D.為了獲得更好的重建效果,可以結(jié)合多種超分辨率重建方法或使用先驗知識14、在計算機視覺的圖像分割任務(wù)中,假設(shè)要對細胞圖像進行精細分割。以下關(guān)于模型選擇的考慮因素,哪一項是不準確的?()A.模型對細胞邊界的捕捉能力B.模型在小樣本數(shù)據(jù)上的泛化能力C.模型的訓(xùn)練時間和計算資源需求D.模型的知名度和在學(xué)術(shù)圈的引用次數(shù)15、在計算機視覺的視頻壓縮中,為了在保證視覺質(zhì)量的同時減少數(shù)據(jù)量,以下哪種技術(shù)可能被廣泛應(yīng)用?()A.運動估計和補償B.圖像分割C.特征點檢測D.邊緣檢測二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)說明計算機視覺在環(huán)境監(jiān)測中的作用。2、(本題5分)說明計算機視覺在文化遺產(chǎn)數(shù)字化中的作用。3、(本題5分)解釋計算機視覺在環(huán)境保護中的用途。三、應(yīng)用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)使用目標跟蹤算法,跟蹤馬戲表演中空中飛人的軌跡。2、(本題5分)在物流配送中,使用計算機視覺識別包裹的目的地和收件人信息。3、(本題5分)在物流倉儲中,使用計算機視覺優(yōu)化貨物的存儲布局和揀選路徑。4、(本題5分)基于深度學(xué)習(xí),實現(xiàn)對羽毛球比賽中發(fā)球是否違規(guī)的檢測。5、(本題5分)通過圖像分割技術(shù),將衛(wèi)星圖像中的沙漠和綠洲區(qū)域進行劃分。四、分析題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題10分)分
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