三峽電力職業(yè)學(xué)院《計(jì)算機(jī)視覺》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁
三峽電力職業(yè)學(xué)院《計(jì)算機(jī)視覺》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁
三峽電力職業(yè)學(xué)院《計(jì)算機(jī)視覺》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁
三峽電力職業(yè)學(xué)院《計(jì)算機(jī)視覺》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第4頁
三峽電力職業(yè)學(xué)院《計(jì)算機(jī)視覺》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第5頁
已閱讀5頁,還剩3頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁,共3頁三峽電力職業(yè)學(xué)院

《計(jì)算機(jī)視覺》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、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(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、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(jì)特征2、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像配準(zhǔn)任務(wù)是將不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的城市風(fēng)景照片進(jìn)行配準(zhǔn)。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以基于特征點(diǎn)匹配的方法,找到兩張圖像中的對應(yīng)點(diǎn),然后計(jì)算變換矩陣B.基于灰度信息的配準(zhǔn)方法通過比較圖像的像素值來實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以用于圖像配準(zhǔn),自動學(xué)習(xí)圖像之間的對應(yīng)關(guān)系D.圖像配準(zhǔn)總是能夠達(dá)到像素級別的精確對齊,不存在任何誤差3、計(jì)算機(jī)視覺中的醫(yī)學(xué)圖像分析對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X光、CT、MRI等醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行病灶檢測、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)知識不再重要4、計(jì)算機(jī)視覺中的姿態(tài)估計(jì)是確定物體在三維空間中的位置和方向。假設(shè)要估計(jì)一個機(jī)器人手臂的姿態(tài),以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于視覺的姿態(tài)估計(jì)可以通過分析物體在圖像中的特征點(diǎn)來計(jì)算其姿態(tài)B.可以結(jié)合多個攝像頭的圖像信息,提高姿態(tài)估計(jì)的精度和魯棒性C.姿態(tài)估計(jì)通常需要先對物體進(jìn)行建模,然后通過匹配圖像和模型來確定姿態(tài)D.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果總是非常準(zhǔn)確,不受圖像噪聲、遮擋和物體形狀變化的影響5、計(jì)算機(jī)視覺中的光流估計(jì)是計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動信息。以下關(guān)于光流估計(jì)的敘述,不正確的是()A.光流估計(jì)可以用于視頻中的運(yùn)動分析、目標(biāo)跟蹤和動作識別等任務(wù)B.基于深度學(xué)習(xí)的光流估計(jì)方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估計(jì)只對勻速運(yùn)動的物體有效,對于復(fù)雜的非勻速運(yùn)動估計(jì)不準(zhǔn)確D.光流估計(jì)的結(jié)果可以為后續(xù)的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)提供重要的運(yùn)動線索6、在計(jì)算機(jī)視覺的立體視覺中,需要通過兩個或多個相機(jī)獲取的圖像來計(jì)算深度信息。假設(shè)要為一個自動駕駛汽車構(gòu)建立體視覺系統(tǒng),以測量與前方障礙物的距離,同時(shí)要考慮實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的要求。以下哪種立體匹配算法在這種應(yīng)用場景中表現(xiàn)最優(yōu)?()A.基于區(qū)域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度學(xué)習(xí)的匹配D.全局優(yōu)化匹配7、在計(jì)算機(jī)視覺中,以下哪種方法常用于圖像的顯著目標(biāo)檢測中的高層語義信息利用?()A.深度學(xué)習(xí)B.圖模型C.注意力機(jī)制D.以上都是8、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像壓縮任務(wù)中,假設(shè)要在保證一定圖像質(zhì)量的前提下,盡可能減少圖像的數(shù)據(jù)量。以下哪種圖像壓縮方法可能更有效?()A.基于離散余弦變換(DCT)的壓縮算法,如JPEGB.無損壓縮方法,如PNGC.不進(jìn)行任何壓縮,直接存儲原始圖像D.隨機(jī)刪除圖像中的部分像素9、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中,去除圖像中的噪聲。假設(shè)要處理一張被噪聲嚴(yán)重污染的天文圖像,以下關(guān)于圖像去噪方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.均值濾波和中值濾波等傳統(tǒng)方法可以在一定程度上去除噪聲,但可能會模糊圖像細(xì)節(jié)B.基于小波變換的方法能夠在去除噪聲的同時(shí)較好地保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)C.深度學(xué)習(xí)方法通過學(xué)習(xí)噪聲和干凈圖像之間的映射關(guān)系,實(shí)現(xiàn)有效的去噪D.圖像去噪可以完全恢復(fù)被噪聲破壞的原始圖像信息,沒有任何損失10、在計(jì)算機(jī)視覺中,圖像分割旨在將圖像劃分為不同的區(qū)域,每個區(qū)域具有相似的特征。以下關(guān)于圖像分割的敘述,不正確的是()A.圖像分割可以基于像素的顏色、紋理等特征進(jìn)行B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像分割中取得了顯著的成果,如全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)C.圖像分割在醫(yī)學(xué)影像分析、自動駕駛場景理解等方面具有重要作用D.圖像分割的結(jié)果總是完美的,能夠準(zhǔn)確地將圖像中的所有物體都分割出來11、計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)療手術(shù)中的應(yīng)用可以為醫(yī)生提供輔助和支持。假設(shè)在一個微創(chuàng)手術(shù)中,計(jì)算機(jī)視覺用于引導(dǎo)手術(shù)器械。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)療手術(shù)中的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過實(shí)時(shí)圖像分析,為醫(yī)生提供器械與組織的相對位置和姿態(tài)信息B.能夠?qū)κ中g(shù)區(qū)域進(jìn)行精準(zhǔn)的分割和標(biāo)注,幫助醫(yī)生識別關(guān)鍵結(jié)構(gòu)C.計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)療手術(shù)中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟,不存在任何風(fēng)險(xiǎn)和誤差D.可以與機(jī)器人手術(shù)系統(tǒng)結(jié)合,實(shí)現(xiàn)更精確和穩(wěn)定的手術(shù)操作12、在計(jì)算機(jī)視覺的場景理解任務(wù)中,假設(shè)要理解一個室內(nèi)場景的布局和物體關(guān)系。以下關(guān)于利用深度學(xué)習(xí)模型的方法,哪一項(xiàng)是不太恰當(dāng)?shù)模浚ǎ〢.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)提取圖像特征B.運(yùn)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)處理場景的序列信息C.直接使用未經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),期望其自動學(xué)習(xí)場景理解D.結(jié)合CNN和RNN,構(gòu)建端到端的場景理解模型13、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)要在一個室內(nèi)環(huán)境中跟蹤一個移動的機(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)使用多個相機(jī)進(jìn)行觀測不能提高跟蹤與定位的性能D.環(huán)境的光照變化和動態(tài)障礙物對視覺跟蹤與定位的結(jié)果影響較小14、計(jì)算機(jī)視覺在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用可以優(yōu)化交通流量和提高安全性。假設(shè)要通過計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)測道路上的車輛擁堵情況。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在智能交通中的描述,哪一項(xiàng)是錯誤的?()A.可以通過車輛檢測和計(jì)數(shù)來評估道路的擁堵程度B.能夠識別車輛的類型和行駛方向,為交通管理提供數(shù)據(jù)支持C.計(jì)算機(jī)視覺在智能交通中的應(yīng)用完全不受惡劣天氣和光照條件的影響D.可以與交通信號控制系統(tǒng)聯(lián)動,實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)的交通信號配時(shí)15、計(jì)算機(jī)視覺中的顯著性檢測旨在找出圖像中引人注目的區(qū)域。假設(shè)要在一張復(fù)雜的自然風(fēng)景圖像中檢測顯著性區(qū)域,以下關(guān)于顯著性檢測方法的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.基于對比度的方法通過計(jì)算圖像區(qū)域與周圍區(qū)域的差異來確定顯著性B.基于頻域分析的方法可以從圖像的頻譜中提取顯著性信息C.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)圖像的全局和局部特征,實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的顯著性檢測D.顯著性檢測的結(jié)果總是與人類的視覺注意力機(jī)制完全一致,沒有偏差16、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像壓縮任務(wù)中,需要在減少數(shù)據(jù)量的同時(shí)盡量保持圖像的質(zhì)量。假設(shè)要對一組高清圖像進(jìn)行壓縮,以節(jié)省存儲空間和傳輸帶寬,同時(shí)要求解壓后的圖像能夠滿足一定的視覺要求。以下哪種圖像壓縮算法在這種情況下效果較好?()A.JPEG壓縮算法B.PNG壓縮算法C.WebP壓縮算法D.BPG壓縮算法17、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設(shè)要對醫(yī)學(xué)影像中的腫瘤區(qū)域進(jìn)行精確分割,以下關(guān)于圖像分割方法的描述,正確的是:()A.手動分割是最準(zhǔn)確的方法,不需要借助計(jì)算機(jī)算法B.基于閾值的圖像分割方法能夠適用于所有類型的醫(yī)學(xué)影像分割問題C.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)及其變體在醫(yī)學(xué)圖像分割中具有很大的潛力D.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的分割算法,與圖像的預(yù)處理無關(guān)18、計(jì)算機(jī)視覺在自動駕駛領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動駕駛汽車需要識別道路上的交通標(biāo)志,以下關(guān)于自動駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)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(biāo)志識別的準(zhǔn)確性B.深度學(xué)習(xí)模型可以實(shí)時(shí)處理攝像頭采集的圖像,快速準(zhǔn)確地識別交通標(biāo)志C.除了交通標(biāo)志識別,計(jì)算機(jī)視覺還可以用于車道檢測、行人檢測和障礙物檢測等任務(wù)D.自動駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)完全不需要其他傳感器(如雷達(dá)、激光雷達(dá))的輔助,僅依靠圖像信息就能實(shí)現(xiàn)安全可靠的駕駛19、計(jì)算機(jī)視覺在文物保護(hù)和數(shù)字化中的應(yīng)用可以幫助記錄和分析文物信息。假設(shè)要對一件古老的雕塑進(jìn)行三維數(shù)字化和表面紋理分析,以下關(guān)于文物保護(hù)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的攝影測量方法在文物數(shù)字化中比基于深度學(xué)習(xí)的方法更精確B.文物的復(fù)雜形狀和表面材質(zhì)對數(shù)字化和分析過程沒有挑戰(zhàn)C.結(jié)合多種成像技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺算法能夠更全面地獲取文物的信息D.文物保護(hù)中的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用不需要考慮對文物的非接觸性和無損性要求20、計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛中的應(yīng)用需要對周圍環(huán)境進(jìn)行快速準(zhǔn)確的感知。假設(shè)車輛要在復(fù)雜的城市道路環(huán)境中行駛,以下哪種傳感器的數(shù)據(jù)融合可能對提高環(huán)境感知的可靠性至關(guān)重要?()A.攝像頭與激光雷達(dá)B.攝像頭與毫米波雷達(dá)C.激光雷達(dá)與超聲波傳感器D.以上都有可能21、計(jì)算機(jī)視覺中的人臉識別技術(shù)應(yīng)用廣泛。假設(shè)要在一個門禁系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識別,以下關(guān)于人臉識別方法的描述,正確的是:()A.基于幾何特征的人臉識別方法對姿態(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22、在計(jì)算機(jī)視覺的醫(yī)學(xué)圖像分析中,輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。假設(shè)要通過分析CT圖像檢測腫瘤的位置和大小,以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.計(jì)算機(jī)視覺算法可以完全替代醫(yī)生的診斷,不需要醫(yī)生的進(jìn)一步判斷B.不同患者的個體差異和掃描參數(shù)的變化對腫瘤檢測結(jié)果沒有影響C.結(jié)合醫(yī)生的先驗(yàn)知識和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)能夠提高腫瘤檢測的準(zhǔn)確性和可靠性D.醫(yī)學(xué)圖像中的噪聲和偽影對計(jì)算機(jī)視覺算法的性能沒有影響23、當(dāng)進(jìn)行圖像的顯著性檢測時(shí),假設(shè)要從一張復(fù)雜的圖像中突出顯示出人們視覺上最關(guān)注的區(qū)域,例如在一張風(fēng)景圖像中突出顯示出一座顯眼的山峰。以下哪種方法在計(jì)算圖像的顯著性時(shí)可能更準(zhǔn)確?()A.基于頻率域分析的方法,計(jì)算圖像的頻譜特征B.基于對比度的方法,比較區(qū)域與周圍的差異C.隨機(jī)選擇圖像中的部分區(qū)域作為顯著性區(qū)域D.不進(jìn)行任何計(jì)算,主觀判斷顯著性區(qū)域24、計(jì)算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)。假設(shè)一個農(nóng)場需要通過計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)中的描述,哪一項(xiàng)是錯誤的?()A.可以檢測農(nóng)作物的病蟲害,及時(shí)采取防治措施B.能夠評估農(nóng)作物的生長階段和成熟度,指導(dǎo)收獲時(shí)間C.計(jì)算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用完全不受天氣和光照條件的影響D.可以通過無人機(jī)搭載攝像頭進(jìn)行大面積的農(nóng)田監(jiān)測25、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像修復(fù)旨在恢復(fù)圖像中缺失或損壞的部分。假設(shè)一張珍貴的老照片有部分區(qū)域損壞,需要進(jìn)行修復(fù)以還原其完整的內(nèi)容。以下哪種圖像修復(fù)方法在處理這種情況時(shí)能夠生成更自然和逼真的結(jié)果?()A.基于擴(kuò)散的圖像修復(fù)B.基于紋理合成的圖像修復(fù)C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)D.基于樣例的圖像修復(fù)26、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分類任務(wù)中,假設(shè)要處理類別不均衡的數(shù)據(jù)集,即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下關(guān)于處理類別不均衡的方法描述,正確的是:()A.直接使用傳統(tǒng)的分類算法,類別不均衡不會對結(jié)果產(chǎn)生明顯影響B(tài).過采樣少數(shù)類別的樣本可以增加其數(shù)量,但可能導(dǎo)致過擬合C.欠采樣多數(shù)類別的樣本能夠平衡數(shù)據(jù)集,但會丟失部分有用信息D.類別不均衡問題無法通過數(shù)據(jù)處理方法解決,只能通過改進(jìn)分類算法來應(yīng)對27、在計(jì)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(shí)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28、計(jì)算機(jī)視覺中的視頻理解任務(wù)包括對視頻內(nèi)容的分析和解釋。假設(shè)要理解一段新聞視頻的主要內(nèi)容和事件發(fā)展。以下關(guān)于視頻理解的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過對視頻中的幀進(jìn)行分類、目標(biāo)檢測和跟蹤來實(shí)現(xiàn)視頻理解B.深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制可以幫助聚焦視頻中的關(guān)鍵信息,提高理解的準(zhǔn)確性C.視頻理解只需要關(guān)注視覺信息,不需要考慮音頻和文字等其他模態(tài)的信息D.可以結(jié)合知識圖譜和語義理解技術(shù),對視頻中的內(nèi)容進(jìn)行更深入的分析和解釋29、計(jì)算機(jī)視覺中的醫(yī)學(xué)圖像分析具有重要的臨床應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)要從一組X光片中檢測出病變區(qū)域,同時(shí)要區(qū)分不同類型的病變。以下哪種技術(shù)和方法在醫(yī)學(xué)圖像分析中最為常用和有效?()A.形態(tài)學(xué)操作B.圖像分割與分類C.特征提取與選擇D.以上方法綜合運(yùn)用30、計(jì)算機(jī)視覺中的表情識別旨在判斷圖像或視頻中人物

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論