西安理工大學(xué)《三維影像設(shè)計(jì)Ⅲ》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專(zhuān)業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€(xiàn)…………第1頁(yè)，共1頁(yè)西安理工大學(xué)

《三維影像設(shè)計(jì)Ⅲ》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(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、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維重建任務(wù)中，假設(shè)要從一系列二維圖像重建出物體的三維模型。以下關(guān)于相機(jī)參數(shù)校準(zhǔn)的重要性，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確的相機(jī)參數(shù)有助于提高三維重建的精度B.相機(jī)參數(shù)校準(zhǔn)可以減少重建過(guò)程中的誤差累積C.即使相機(jī)參數(shù)不準(zhǔn)確，也能通過(guò)后續(xù)處理得到精確的三維模型D.不同相機(jī)的參數(shù)差異會(huì)影響三維重建的結(jié)果2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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)3、對(duì)于視頻中的異常檢測(cè)任務(wù)，假設(shè)要在一段監(jiān)控視頻中檢測(cè)出異常事件，如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準(zhǔn)確檢測(cè)異常？（）A.建立正常行為模型，對(duì)比檢測(cè)異常B.只關(guān)注視頻中的顯著運(yùn)動(dòng)區(qū)域C.隨機(jī)判斷視頻中的幀是否異常D.不進(jìn)行異常檢測(cè)，直接忽略異常事件4、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的目標(biāo)計(jì)數(shù)任務(wù)，例如統(tǒng)計(jì)圖像中物體的數(shù)量。假設(shè)要計(jì)算一張果園圖片中蘋(píng)果的數(shù)量，以下關(guān)于目標(biāo)計(jì)數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)的圖像分割和對(duì)象識(shí)別方法可以準(zhǔn)確快速地完成目標(biāo)計(jì)數(shù)B.深度學(xué)習(xí)中的回歸模型不適合用于目標(biāo)計(jì)數(shù)任務(wù)C.目標(biāo)的大小、形狀和分布對(duì)計(jì)數(shù)結(jié)果沒(méi)有影響D.結(jié)合深度學(xué)習(xí)的密度估計(jì)方法能夠有效地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)計(jì)數(shù)5、圖像壓縮是為了減少圖像的數(shù)據(jù)量，同時(shí)保持可接受的視覺(jué)質(zhì)量。假設(shè)我們需要在網(wǎng)絡(luò)上傳輸大量的圖像，以下哪種圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)能夠在保證較高壓縮比的同時(shí)，提供較好的圖像質(zhì)量？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP6、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)行圖像分類(lèi)任務(wù)，例如區(qū)分不同種類(lèi)的動(dòng)物圖片，為了提高模型的泛化能力和防止過(guò)擬合，以下哪種技術(shù)可能是有效的？（）A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.正則化C.模型融合D.以上都是7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)重要的任務(wù)。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在城市交通場(chǎng)景中檢測(cè)車(chē)輛和行人的系統(tǒng)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的選擇，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)考慮的因素？（）A.算法的檢測(cè)速度，以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求B.算法在小目標(biāo)檢測(cè)上的性能，因?yàn)檐?chē)輛和行人在圖像中可能較小C.算法的模型復(fù)雜度，越復(fù)雜的模型效果越好D.算法是否開(kāi)源，開(kāi)源的算法更易于使用8、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的場(chǎng)景理解任務(wù)中，需要對(duì)圖像中的物體、關(guān)系和上下文進(jìn)行綜合分析。假設(shè)要理解一個(gè)室內(nèi)場(chǎng)景的布局和功能，以下哪種信息可能是最關(guān)鍵的？（）A.物體的形狀和顏色B.物體之間的空間位置關(guān)系C.圖像的亮度和對(duì)比度D.圖像的拍攝角度9、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視頻分析中，假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的異常行為進(jìn)行檢測(cè)。以下關(guān)于特征提取的方法，哪一項(xiàng)是不太適合的？（）A.提取每一幀圖像的顏色、紋理等低級(jí)特征B.利用光流信息來(lái)捕捉物體的運(yùn)動(dòng)特征C.僅分析視頻的音頻信息，忽略圖像內(nèi)容D.結(jié)合時(shí)空特征，同時(shí)考慮空間和時(shí)間維度的信息10、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的姿態(tài)估計(jì)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(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài)，以實(shí)現(xiàn)精確的控制和操作。以下哪種姿態(tài)估計(jì)方法在處理這種機(jī)械結(jié)構(gòu)時(shí)準(zhǔn)確性更高？（）A.基于模型的姿態(tài)估計(jì)B.基于深度學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計(jì)C.基于視覺(jué)慣性里程計(jì)的姿態(tài)估計(jì)D.基于幾何約束的姿態(tài)估計(jì)11、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的立體視覺(jué)中，需要通過(guò)兩個(gè)或多個(gè)相機(jī)獲取的圖像來(lái)計(jì)算深度信息。假設(shè)要為一個(gè)自動(dòng)駕駛汽車(chē)構(gòu)建立體視覺(jué)系統(tǒng)，以測(cè)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(chǎng)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12、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(gè)微創(chuàng)手術(shù)中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)用于引導(dǎo)手術(shù)器械。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(guò)實(shí)時(shí)圖像分析，為醫(yī)生提供器械與組織的相對(duì)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(shí)別關(guān)鍵結(jié)構(gòu)C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)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13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像檢索任務(wù)中，根據(jù)用戶(hù)的需求從圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中查找相關(guān)圖像。假設(shè)要從一個(gè)大型的圖像庫(kù)中檢索包含特定物體的圖像，以下關(guān)于圖像檢索方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以基于圖像的內(nèi)容特征，如顏色、形狀和紋理等，進(jìn)行相似性度量和檢索B.深度學(xué)習(xí)模型能夠提取更具語(yǔ)義和判別力的特征，提高圖像檢索的準(zhǔn)確性C.圖像檢索的結(jié)果只取決于圖像的特征表示，與檢索算法的效率無(wú)關(guān)D.可以結(jié)合用戶(hù)的反饋和交互，不斷優(yōu)化圖像檢索的結(jié)果14、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(wú)損壓縮方法，如PNGC.不進(jìn)行任何壓縮，直接存儲(chǔ)原始圖像D.隨機(jī)刪除圖像中的部分像素15、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(gè)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(jué)的姿態(tài)估計(jì)可以通過(guò)分析物體在圖像中的特征點(diǎn)來(lái)計(jì)算其姿態(tài)B.可以結(jié)合多個(gè)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(duì)物體進(jìn)行建模，然后通過(guò)匹配圖像和模型來(lái)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16、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域具有相似的特征。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行器官分割，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于閾值的分割方法簡(jiǎn)單直接，但對(duì)于復(fù)雜圖像效果往往不佳B.基于邊緣檢測(cè)的分割方法通過(guò)尋找圖像中的邊緣來(lái)劃分區(qū)域，但容易受到噪聲影響C.基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割方法能夠?qū)崿F(xiàn)像素級(jí)別的分類(lèi)，效果較好，但計(jì)算量較大D.圖像分割只適用于灰度圖像，對(duì)于彩色圖像無(wú)法進(jìn)行有效的分割17、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率和細(xì)節(jié)。假設(shè)要將一張低分辨率的老照片重建為高分辨率的清晰圖像，同時(shí)要保持圖像的自然度和真實(shí)性。以下哪種圖像超分辨率重建方法最為適合？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于學(xué)習(xí)字典的方法18、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的深度估計(jì)是確定場(chǎng)景中物體距離相機(jī)的遠(yuǎn)近。假設(shè)要為機(jī)器人導(dǎo)航提供深度信息，以下關(guān)于深度估計(jì)方法的精度要求，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.能夠區(qū)分不同物體的大致距離范圍即可B.提供精確到毫米級(jí)別的深度信息，確保機(jī)器人安全導(dǎo)航C.深度估計(jì)的精度對(duì)機(jī)器人導(dǎo)航影響不大，可以忽略D.精度要求取決于機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)速度，速度越快要求精度越低19、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的視頻理解任務(wù)包括對(duì)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(guò)對(duì)視頻中的幀進(jìn)行分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤來(lái)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(jué)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(shí)圖譜和語(yǔ)義理解技術(shù)，對(duì)視頻中的內(nèi)容進(jìn)行更深入的分析和解釋20、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，圖像分割旨在將圖像劃分為不同的區(qū)域，每個(gè)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(dòng)駕駛場(chǎng)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(lái)21、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，需要將不同時(shí)間或視角拍攝的圖像進(jìn)行對(duì)齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進(jìn)行精確配準(zhǔn)，圖像中存在地形變化和云層遮擋。以下哪種圖像配準(zhǔn)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(zhǔn)B.基于灰度的配準(zhǔn)C.基于變換模型的配準(zhǔn)D.基于深度學(xué)習(xí)的配準(zhǔn)22、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用可以幫助監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況。假設(shè)要通過(guò)圖像分析判斷農(nóng)作物的病蟲(chóng)害程度，以下關(guān)于農(nóng)業(yè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠農(nóng)作物的顏色特征就能準(zhǔn)確判斷病蟲(chóng)害的程度B.不同農(nóng)作物品種和生長(zhǎng)階段對(duì)病蟲(chóng)害判斷的影響不大C.結(jié)合圖像的紋理、形狀和顏色等多特征，可以更準(zhǔn)確地評(píng)估農(nóng)作物的健康狀況D.農(nóng)業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用沒(méi)有挑戰(zhàn)23、圖像分類(lèi)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的常見(jiàn)應(yīng)用之一。考慮一個(gè)需要對(duì)大量自然風(fēng)景圖片進(jìn)行分類(lèi)的任務(wù)，這些圖片包含了不同的季節(jié)、地理位置和天氣條件。為了提高分類(lèi)準(zhǔn)確率，以下哪種預(yù)處理操作可能最為有效？（）A.對(duì)圖像進(jìn)行裁剪和縮放，使其具有統(tǒng)一的尺寸B.對(duì)圖像進(jìn)行直方圖均衡化，增強(qiáng)對(duì)比度C.將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，減少顏色信息的干擾D.對(duì)圖像進(jìn)行隨機(jī)旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn)，增加數(shù)據(jù)多樣性24、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中，假設(shè)要估計(jì)一個(gè)物體在三維空間中的姿態(tài)，例如估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的關(guān)節(jié)角度。以下哪種技術(shù)或方法可能被用于實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.基于立體視覺(jué)的方法，通過(guò)多個(gè)相機(jī)的觀(guān)測(cè)B.利用深度學(xué)習(xí)模型直接預(yù)測(cè)姿態(tài)參數(shù)C.僅根據(jù)物體的外觀(guān)形狀進(jìn)行估計(jì)D.隨機(jī)猜測(cè)物體的姿態(tài)25、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的語(yǔ)義分割旨在為圖像中的每個(gè)像素分配一個(gè)類(lèi)別標(biāo)簽。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)影像中的腫瘤區(qū)域進(jìn)行語(yǔ)義分割，以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的選擇，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.準(zhǔn)確率，即正確分類(lèi)的像素比例B.召回率，即正確分割出腫瘤像素的比例C.F1分?jǐn)?shù)，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.平均交并比（MIoU），衡量分割結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽的重合程度26、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的行人重識(shí)別任務(wù)中，即在不同攝像頭拍攝的圖像中識(shí)別出同一個(gè)行人，假設(shè)行人的姿態(tài)和服裝發(fā)生了較大變化，以下哪種特征可能具有更強(qiáng)的魯棒性？（）A.基于全局特征的描述B.基于局部特征的描述C.基于顏色特征的描述D.基于形狀特征的描述27、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的深度估計(jì)是計(jì)算場(chǎng)景中物體與相機(jī)的距離。假設(shè)我們要為一個(gè)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用估計(jì)場(chǎng)景的深度信息，以下哪種深度估計(jì)方法能夠在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性之間取得較好的平衡？（）A.基于立體視覺(jué)的方法B.基于結(jié)構(gòu)光的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的單目深度估計(jì)方法D.基于飛行時(shí)間（ToF）原理的方法28、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)計(jì)數(shù)任務(wù)中，統(tǒng)計(jì)圖像或視頻中目標(biāo)的數(shù)量。假設(shè)要統(tǒng)計(jì)一個(gè)果園中蘋(píng)果的數(shù)量，以下關(guān)于目標(biāo)計(jì)數(shù)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以基于圖像分割和對(duì)象識(shí)別的方法，先分割出每個(gè)蘋(píng)果，然后進(jìn)行計(jì)數(shù)B.利用深度學(xué)習(xí)中的回歸模型直接預(yù)測(cè)蘋(píng)果的數(shù)量C.目標(biāo)計(jì)數(shù)不受蘋(píng)果的大小、形狀和分布的影響，任何情況下都能準(zhǔn)確計(jì)數(shù)D.結(jié)合多視角圖像或視頻序列可以提高目標(biāo)計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性29、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的實(shí)際應(yīng)用中，模型的實(shí)時(shí)性是一個(gè)重要的考慮因素。以下關(guān)于實(shí)時(shí)性的描述，不正確的是（）A.對(duì)于一些需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的應(yīng)用，如自動(dòng)駕駛和工業(yè)檢測(cè)，模型的處理速度至關(guān)重要B.模型的復(fù)雜度、計(jì)算資源和算法效率都會(huì)影響實(shí)時(shí)性C.可以通過(guò)模型壓縮、硬件加速和優(yōu)化算法等方法來(lái)提高模型的實(shí)時(shí)性D.實(shí)時(shí)性只與模型本身有關(guān)，與硬件設(shè)備和系統(tǒng)架構(gòu)無(wú)關(guān)30、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)車(chē)輛需要根據(jù)攝像頭采集的圖像來(lái)識(shí)別道路上的交通標(biāo)志，并且要在不同天氣和光照條件下都能準(zhǔn)確識(shí)別。以下哪種方法可能有助于提高交通標(biāo)志識(shí)別的魯棒性？（）A.使用多個(gè)不同類(lèi)型的攝像頭獲取圖像B.僅依賴(lài)顏色特征進(jìn)行識(shí)別C.采用簡(jiǎn)單的線(xiàn)性分類(lèi)器進(jìn)行標(biāo)志分類(lèi)D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的交通標(biāo)志種類(lèi)二、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用圖像識(shí)別技術(shù)，設(shè)計(jì)一個(gè)能夠識(shí)別不同種類(lèi)水果的程序。2、（本題5分）使用目標(biāo)跟蹤算法，跟蹤舞臺(tái)上演員的動(dòng)作。3、（本題5分）基于深度學(xué)習(xí)的圖像風(fēng)格遷移技術(shù)，將一張照片轉(zhuǎn)換為指定的藝術(shù)風(fēng)格。4、（本題5分）運(yùn)用圖像識(shí)別技術(shù)，對(duì)圖書(shū)館的書(shū)籍封面進(jìn)行快速檢索和分類(lèi)。5、（本題5分）基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的智能安防監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)時(shí)檢測(cè)異常人員和行為。三