北京郵電大學(xué)《計(jì)算機(jī)視覺(jué)》2022-2023學(xué)年第一學(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€…………第1頁(yè)，共1頁(yè)北京郵電大學(xué)

《計(jì)算機(jī)視覺(jué)》2022-2023學(xué)年第一學(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20個(gè)小題，每小題2分，共40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、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(duì)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(duì)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(guò)比較圖像的像素值來(lái)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(dòng)學(xué)習(xí)圖像之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系D.圖像配準(zhǔn)總是能夠達(dá)到像素級(jí)別的精確對(duì)齊，不存在任何誤差2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維重建任務(wù)中，例如從多視角圖像恢復(fù)物體的三維形狀，需要解決相機(jī)位姿估計(jì)、特征匹配等問(wèn)題。以下哪種方法在相機(jī)位姿估計(jì)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(diǎn)的方法D.基于深度學(xué)習(xí)的方法3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用廣泛。假設(shè)要在一個(gè)門(mén)禁系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識(shí)別，以下關(guān)于人臉識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的人臉識(shí)別方法對(duì)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(kù)，并且識(shí)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(shí)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(shí)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4、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的語(yǔ)義理解旨在理解圖像或視頻中的高層語(yǔ)義信息。以下關(guān)于語(yǔ)義理解的說(shuō)法，不正確的是（）A.語(yǔ)義理解需要將圖像中的物體、場(chǎng)景和事件等與先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行關(guān)聯(lián)和解釋B.知識(shí)圖譜可以為語(yǔ)義理解提供豐富的語(yǔ)義信息和關(guān)系C.語(yǔ)義理解在圖像描述生成、問(wèn)答系統(tǒng)等任務(wù)中發(fā)揮著重要作用D.語(yǔ)義理解已經(jīng)達(dá)到了非常完美的程度，能夠準(zhǔn)確理解任何復(fù)雜的圖像或視頻內(nèi)容5、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)6、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的動(dòng)作識(shí)別旨在識(shí)別視頻中的人體動(dòng)作。假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的人員動(dòng)作進(jìn)行分類(lèi)，以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征和傳統(tǒng)分類(lèi)器的方法能夠處理復(fù)雜的動(dòng)作變化，準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在動(dòng)作識(shí)別中無(wú)法捕捉動(dòng)作的時(shí)空特征C.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠同時(shí)處理空間和時(shí)間維度的信息，適用于動(dòng)作識(shí)別任務(wù)D.動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)對(duì)視頻的拍攝角度和背景變化不敏感，具有很強(qiáng)的通用性7、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、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像去霧是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。假設(shè)要去除一張有濃霧的風(fēng)景圖像中的霧氣，以下哪種方法可能需要對(duì)大氣散射模型有深入的了解？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法B.基于物理模型的去霧方法C.基于圖像增強(qiáng)的去霧方法D.基于濾波的去霧方法10、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的實(shí)際應(yīng)用中，光照變化會(huì)對(duì)圖像的處理和分析產(chǎn)生影響。以下關(guān)于光照變化的描述，不正確的是（）A.光照變化可能導(dǎo)致圖像的亮度、對(duì)比度和顏色發(fā)生改變，增加了圖像處理的難度B.一些預(yù)處理技術(shù)，如直方圖均衡化，可以在一定程度上減輕光照變化的影響C.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)適應(yīng)各種光照變化，無(wú)需進(jìn)行額外的處理D.光照變化對(duì)于目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤等任務(wù)的準(zhǔn)確性可能會(huì)產(chǎn)生較大的影響11、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中，除了識(shí)別目標(biāo)的類(lèi)別，還需要確定目標(biāo)的位置和大小。假設(shè)我們要在一幅復(fù)雜的圖像中識(shí)別多個(gè)不同大小的物體，以下哪種目標(biāo)識(shí)別算法能夠適應(yīng)不同尺度的目標(biāo)？（）A.基于滑動(dòng)窗口的目標(biāo)識(shí)別算法B.基于特征金字塔的目標(biāo)識(shí)別算法C.基于注意力機(jī)制的目標(biāo)識(shí)別算法D.基于模板匹配的目標(biāo)識(shí)別算法12、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的紋理分析用于描述圖像中重復(fù)出現(xiàn)的模式和結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對(duì)一塊布料的紋理進(jìn)行分析，以判斷其材質(zhì)和質(zhì)量，同時(shí)布料可能存在褶皺和變形。以下哪種紋理分析方法在處理這種復(fù)雜情況時(shí)更為準(zhǔn)確？（）A.統(tǒng)計(jì)紋理分析B.結(jié)構(gòu)紋理分析C.基于模型的紋理分析D.基于深度學(xué)習(xí)的紋理分析13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，目標(biāo)檢測(cè)是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)要在一張包含多種物體的圖像中準(zhǔn)確檢測(cè)出汽車(chē)的位置和類(lèi)別。以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于特征提取和分類(lèi)器的方法在復(fù)雜場(chǎng)景下檢測(cè)效果優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的FasterR-CNN算法通過(guò)生成候選區(qū)域和分類(lèi)回歸，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的目標(biāo)檢測(cè)C.目標(biāo)檢測(cè)算法只關(guān)注物體的外觀特征，不考慮物體之間的空間關(guān)系D.所有的目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)于小目標(biāo)的檢測(cè)都具有同樣出色的性能14、視頻理解是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。以下關(guān)于視頻理解的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內(nèi)容，還需要考慮幀之間的時(shí)間關(guān)系B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在處理視頻序列數(shù)據(jù)時(shí)具有優(yōu)勢(shì)C.視頻理解在視頻監(jiān)控、行為分析和內(nèi)容推薦等方面具有廣泛的應(yīng)用前景D.目前的視頻理解技術(shù)已經(jīng)能夠完全理解復(fù)雜場(chǎng)景下的視頻內(nèi)容，不存在任何挑戰(zhàn)15、在進(jìn)行圖像配準(zhǔn)（ImageRegistration）時(shí)，即對(duì)齊兩幅或多幅圖像，假設(shè)我們要將不同時(shí)間拍攝的同一地區(qū)的衛(wèi)星圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，由于地形變化和拍攝角度的差異，以下哪個(gè)因素可能對(duì)配準(zhǔn)精度產(chǎn)生最大影響？（）A.圖像的分辨率B.選擇的特征點(diǎn)數(shù)量C.圖像的灰度值D.地理坐標(biāo)信息的準(zhǔn)確性16、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的姿態(tài)估計(jì)是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.姿態(tài)估計(jì)可以通過(guò)單目相機(jī)、雙目相機(jī)或深度相機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)B.基于深度學(xué)習(xí)的方法在姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中表現(xiàn)出了較高的精度C.姿態(tài)估計(jì)在機(jī)器人操作、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價(jià)值D.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果總是非常精確，不受物體形狀和遮擋的影響17、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流計(jì)算用于估計(jì)圖像中像素的運(yùn)動(dòng)。假設(shè)要分析一段視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向。以下關(guān)于光流計(jì)算的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)比較連續(xù)幀之間的像素差異來(lái)計(jì)算光流B.光流計(jì)算能夠?yàn)橐曨l中的目標(biāo)跟蹤和行為分析提供重要信息C.無(wú)論視頻的幀率和分辨率如何，光流計(jì)算都能準(zhǔn)確地估計(jì)像素運(yùn)動(dòng)D.深度學(xué)習(xí)方法也被應(yīng)用于光流計(jì)算，提高了計(jì)算的準(zhǔn)確性和效率18、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在安防監(jiān)控領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要通過(guò)監(jiān)控?cái)z像頭實(shí)時(shí)檢測(cè)人群中的異常行為，以下哪種方法可能需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練？（）A.基于規(guī)則的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于背景減除的方法D.基于幀差法的方法19、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的目標(biāo)重識(shí)別任務(wù)旨在在不同的攝像頭視角中識(shí)別出同一目標(biāo)。假設(shè)要在一個(gè)大型商場(chǎng)的多個(gè)攝像頭中尋找一個(gè)特定的人物。以下關(guān)于目標(biāo)重識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)提取目標(biāo)的特征，如顏色、形狀和紋理，來(lái)進(jìn)行重識(shí)別B.深度學(xué)習(xí)中的特征學(xué)習(xí)方法能夠提高目標(biāo)重識(shí)別的準(zhǔn)確率C.目標(biāo)重識(shí)別不受攝像頭視角、光照和人物姿態(tài)變化的影響D.可以通過(guò)建立目標(biāo)的特征庫(kù)，快速在多個(gè)攝像頭中進(jìn)行匹配和搜索20、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的立體視覺(jué)任務(wù)中，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。以下哪種立體匹配算法在精度和效率方面可能表現(xiàn)較好？（）A.基于區(qū)域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度學(xué)習(xí)的匹配算法D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的三維重建技術(shù)。2、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的多視圖幾何原理。3、（本題5分）說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在藝術(shù)創(chuàng)作和設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）觀察某音樂(lè)節(jié)的周邊產(chǎn)品設(shè)計(jì)，分析其如何利用音樂(lè)節(jié)的品牌形象，設(shè)計(jì)出具有紀(jì)念意義和實(shí)用性的商品，增加品牌收益。2、（本題5分）以某品牌的宣傳海報(bào)手繪設(shè)計(jì)為例，說(shuō)明其如何運(yùn)用手繪風(fēng)格和藝術(shù)感，傳達(dá)品牌的個(gè)性和情感，吸引用戶(hù)的關(guān)注。3、（本題5分）解析某藝術(shù)展覽的線上宣傳頁(yè)面設(shè)計(jì)，探討其如何運(yùn)用視覺(jué)元素和交互設(shè)計(jì)吸引觀眾在線上了解展覽，提高展覽