安徽工程大學《計算機視覺基礎》2021-2022學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第2頁，共2頁安徽工程大學

《計算機視覺基礎》2021-2022學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、在計算機視覺的醫(yī)學影像分析中，例如對腫瘤的檢測和分割，需要高精度和可靠性。假設我們有一組磁共振成像（MRI）數(shù)據(jù)，以下哪種技術能夠有效地輔助醫(yī)生進行準確的診斷和治療規(guī)劃？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學習的分割網(wǎng)絡，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)C.基于聚類和分類的方法D.基于形態(tài)學操作和閾值分割的方法2、在三維計算機視覺中，重建物體的三維形狀是一個重要任務。假設要從多視角的圖像中重建一個建筑物的三維模型，以下關于三維重建方法的描述，正確的是：（）A.基于立體視覺的方法能夠直接從兩張圖像中準確重建出物體的三維形狀B.結(jié)構(gòu)光方法在室外環(huán)境中比在室內(nèi)環(huán)境中更適用C.多視圖幾何和深度學習相結(jié)合的方法可以提高三維重建的精度和完整性D.三維重建的結(jié)果不受圖像拍攝角度和距離的影響3、在計算機視覺的圖像風格遷移任務中，將一張圖像的風格應用到另一張圖像上。假設要將一幅油畫的風格遷移到一張照片上，以下關于圖像風格遷移方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征提取和風格轉(zhuǎn)換的方法能夠?qū)崿F(xiàn)自然逼真的風格遷移B.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）在風格遷移中無法生成多樣化的風格效果C.圖像的內(nèi)容和風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格遷移的質(zhì)量4、在計算機視覺的圖像壓縮任務中，需要在減少數(shù)據(jù)量的同時盡量保持圖像的質(zhì)量。假設要對一組高清圖像進行壓縮，以節(jié)省存儲空間和傳輸帶寬，同時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5、計算機視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人物動作。假設我們要對一段包含復雜背景和多人交互的視頻進行動作識別，以下哪種特征表示可能對提高識別準確率有幫助？（）A.基于光流的特征B.基于圖像直方圖的特征C.基于像素值的原始特征D.基于圖像邊緣的特征6、圖像檢索是計算機視覺的一個重要應用。假設我們要在一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對提高檢索效率有幫助？（）A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度學習的特征表示D.基于顏色直方圖的特征表示7、在計算機視覺的三維重建任務中，例如從多視角圖像恢復物體的三維形狀，需要解決相機位姿估計、特征匹配等問題。以下哪種方法在相機位姿估計方面可能具有更高的精度？（）A.基于直接線性變換的方法B.基于BundleAdjustment的方法C.基于特征點的方法D.基于深度學習的方法8、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。假設要將一張模糊的圖像重建為清晰的高分辨率圖像，以下關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，但可能會導致圖像模糊B.基于深度學習的方法能夠?qū)W習低分辨率圖像和高分辨率圖像之間的映射關系，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9、計算機視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人體動作。假設要對一段監(jiān)控視頻中的人員動作進行分類，以下關于動作識別方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征和傳統(tǒng)分類器的方法能夠處理復雜的動作變化，準確率高B.深度學習中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）在動作識別中無法捕捉動作的時空特征C.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠同時處理空間和時間維度的信息，適用于動作識別任務D.動作識別系統(tǒng)對視頻的拍攝角度和背景變化不敏感，具有很強的通用性10、在計算機視覺的視覺跟蹤與定位任務中，實時跟蹤物體并確定其在空間中的位置。假設要在一個室內(nèi)環(huán)境中跟蹤一個移動的機器人并確定其位置，以下關于視覺跟蹤與定位方法的描述，正確的是：（）A.基于標志物的跟蹤與定位方法在標志物被遮擋時仍能準確工作B.視覺里程計方法能夠獨立實現(xiàn)高精度的長期跟蹤與定位C.同時使用多個相機進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11、計算機視覺中的語義理解旨在理解圖像或視頻中的高層語義信息。以下關于語義理解的說法，不正確的是（）A.語義理解需要將圖像中的物體、場景和事件等與先驗知識進行關聯(lián)和解釋B.知識圖譜可以為語義理解提供豐富的語義信息和關系C.語義理解在圖像描述生成、問答系統(tǒng)等任務中發(fā)揮著重要作用D.語義理解已經(jīng)達到了非常完美的程度，能夠準確理解任何復雜的圖像或視頻內(nèi)容12、計算機視覺中的圖像配準是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進行配準，以下關于圖像配準方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于特征的圖像配準方法通過提取圖像中的顯著特征，并進行匹配來實現(xiàn)配準B.基于灰度的圖像配準方法直接比較圖像的灰度值，計算相似性度量來完成配準C.圖像配準的精度主要取決于特征提取的準確性和匹配算法的性能D.圖像配準總是能夠完美地將兩張圖像對齊，不存在任何誤差13、在計算機視覺的圖像生成任務中，假設要生成具有真實感的自然圖像。以下關于圖像生成方法的描述，正確的是：（）A.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）能夠生成逼真的圖像，但訓練過程不穩(wěn)定，容易模式崩潰B.變分自編碼器（VAE）生成的圖像多樣性好，但真實感不如GAN生成的圖像C.自回歸模型在圖像生成中效率高，能夠快速生成高質(zhì)量的圖像D.所有的圖像生成方法都能夠生成與真實世界完全一致的圖像14、計算機視覺中的語義分割任務旨在為圖像中的每個像素分配一個類別標簽。假設要對醫(yī)學圖像中的病變區(qū)域進行精確分割，以下哪種技術可能對提高分割精度有較大幫助？（）A.使用更深的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)B.引入多尺度特征融合C.增加訓練數(shù)據(jù)中的噪聲D.減少網(wǎng)絡中的參數(shù)數(shù)量15、計算機視覺中的視頻壓縮是為了減少視頻數(shù)據(jù)的存儲空間和傳輸帶寬。假設要對一段高清視頻進行壓縮，同時保持較好的視覺質(zhì)量。以下關于視頻壓縮方法的描述，正確的是：（）A.幀內(nèi)壓縮通過去除圖像內(nèi)部的冗余信息實現(xiàn)壓縮，對圖像質(zhì)量影響較小B.幀間壓縮利用相鄰幀之間的相似性進行壓縮，但會引入明顯的失真C.運動估計在幀間壓縮中不重要，對壓縮效率提升作用不大D.視頻壓縮的碼率越低，壓縮效果越好，視覺質(zhì)量也越高16、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務。假設要在一張包含眾多物體的復雜圖像中準確檢測出不同類型的車輛，例如轎車、卡車和摩托車。圖像中的車輛可能具有不同的顏色、大小和姿態(tài)，而且背景也較為復雜。為了實現(xiàn)高精度的車輛檢測，以下哪種方法通常被認為是最有效的？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理技術，如邊緣檢測和形態(tài)學操作B.使用基于深度學習的目標檢測算法，如FasterR-CNNC.采用簡單的模板匹配方法，根據(jù)預先定義的車輛模板進行匹配D.對圖像進行全局特征提取，然后基于這些特征進行分類17、計算機視覺中的工業(yè)檢測任務需要檢測產(chǎn)品的缺陷和瑕疵。假設要在生產(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18、當進行圖像的目標計數(shù)任務時，假設要統(tǒng)計一張圖像中某種物體的數(shù)量，例如統(tǒng)計羊群中的羊的數(shù)量。以下哪種方法可能更準確地完成計數(shù)任務？（）A.基于深度學習的目標計數(shù)模型B.手動逐個計數(shù)C.估計圖像中物體的平均大小，然后計算總面積來推算數(shù)量D.隨機猜測物體的數(shù)量19、對于圖像的超分辨率重建任務，假設要將一張低分辨率的圖像恢復為高分辨率圖像，同時保留圖像的細節(jié)和清晰度。這張低分辨率圖像可能存在模糊和失真。以下哪種方法在處理這種情況時可能表現(xiàn)更好？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值和雙三次插值B.基于深度學習的超分辨率重建模型，如SRCNNC.對低分辨率圖像進行簡單的銳化處理D.不進行任何處理，直接使用低分辨率圖像20、計算機視覺在文物保護和數(shù)字化中的應用可以幫助記錄和分析文物信息。假設要對一件古老的雕塑進行三維數(shù)字化和表面紋理分析，以下關于文物保護計算機視覺應用的描述，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習的方法更精確B.文物的復雜形狀和表面材質(zhì)對數(shù)字化和分析過程沒有挑戰(zhàn)C.結(jié)合多種成像技術和計算機視覺算法能夠更全面地獲取文物的信息D.文物保護中的計算機視覺應用不需要考慮對文物的非接觸性和無損性要求21、在計算機視覺的圖像分類任務中，假設數(shù)據(jù)集存在類別不平衡問題，某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別。以下哪種方法可以緩解這種不平衡對分類模型的影響？（）A.對少數(shù)類進行過采樣或?qū)Χ鄶?shù)類進行欠采樣B.只使用多數(shù)類的樣本進行訓練C.不考慮類別不平衡，直接訓練模型D.隨機選擇樣本進行訓練22、在計算機視覺的應用于工業(yè)檢測中，需要檢測產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵。假設我們要檢測手機屏幕上的劃痕和亮點，以下哪種方法能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準確的缺陷檢測，并且適應不同的產(chǎn)品批次和生產(chǎn)環(huán)境？（）A.基于機器視覺的傳統(tǒng)檢測方法，結(jié)合閾值和形態(tài)學操作B.基于深度學習的目標檢測算法，針對缺陷進行訓練C.基于紋理分析和模式識別的方法D.基于光學原理和物理模型的檢測方法23、在計算機視覺的車牌識別任務中，假設要從不同角度和光照條件下拍攝的車輛圖像中準確識別出車牌號碼。以下哪種技術可能有助于提高識別準確率？（）A.字符分割和單獨識別B.利用深度學習模型進行端到端的識別C.只關注車牌的顏色特征D.隨機猜測車牌號碼24、在計算機視覺中，圖像分類是一項重要任務。假設我們要對大量的動物圖片進行分類，將其分為貓、狗、鳥等類別。以下關于圖像分類方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于深度學習的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在圖像分類任務中表現(xiàn)出色，能夠自動學習圖像的特征B.傳統(tǒng)的機器學習方法如支持向量機（SVM）在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時，性能通常不如深度學習方法C.圖像分類只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征，高層語義信息對分類結(jié)果影響不大D.為了提高分類準確率，可以使用數(shù)據(jù)增強技術，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作來擴充數(shù)據(jù)集25、在計算機視覺的特征提取中，SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不變特征變換）特征是一種經(jīng)典的方法。假設我們要對一組包含不同視角和縮放比例的物體圖像進行匹配，SIFT特征的哪個特性使其在這種情況下表現(xiàn)出色？（）A.對旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.計算速度快，效率高C.特征維度低，易于存儲和處理D.對光照變化不敏感二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）描述計算機視覺在旱災監(jiān)測中的應用。2、（本題5分）說明計算機視覺在租賃行業(yè)中的應用。3、（本題5分）描述計算機視覺在物流倉儲中的應用。4、（本題5分）描述計算機視覺在森林防火中的應用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析某運動品牌的品牌形象廣告視頻設計，研究其如何運用視覺語言和音樂傳達運動精神、品牌理念和產(chǎn)品特點，提升品牌形象。2、（本題5分）某圖書館的兒童閱讀區(qū)設計充滿趣味和互動性。請?zhí)接憙和喿x區(qū)在書架造型、裝飾圖案、閱讀桌椅設計上的創(chuàng)意，以及如何培養(yǎng)兒童的閱讀興趣。3、（本題5分）觀察某圖書館的標識系統(tǒng)設計，思考如何通過清晰的圖形和文