北京郵電大學世紀學院《計算機視覺》2021-2022學年第一學期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第2頁，共2頁北京郵電大學世紀學院《計算機視覺》

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20個小題，每小題2分，共40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、計算機視覺在無人駕駛中的應(yīng)用需要對周圍環(huán)境進行快速準確的感知。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B.攝像頭與毫米波雷達C.激光雷達與超聲波傳感器D.以上都有可能2、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用可以提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。假設(shè)要檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷，以下關(guān)于工業(yè)檢測中的計算機視覺技術(shù)的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的機器視覺方法在檢測復(fù)雜的表面缺陷時比深度學習方法更可靠B.深度學習模型需要大量的有缺陷和無缺陷樣本進行訓練，才能準確檢測出各種缺陷C.工業(yè)檢測中的計算機視覺系統(tǒng)不需要考慮實時性和準確性的平衡D.產(chǎn)品的顏色和材質(zhì)對表面缺陷檢測的結(jié)果沒有影響3、在計算機視覺領(lǐng)域中，當需要對監(jiān)控視頻中的行人進行實時檢測和跟蹤，以實現(xiàn)智能安防系統(tǒng)的功能時，以下哪種方法在處理復(fù)雜場景和多目標跟蹤方面可能表現(xiàn)更為出色？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學習的目標檢測算法C.基于特征匹配的跟蹤算法D.基于光流法的跟蹤算法4、在計算機視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中，恢復(fù)圖像中缺失或損壞的部分。假設(shè)要修復(fù)一張老照片中缺失的部分，以下關(guān)于圖像修復(fù)方法的描述，正確的是：（）A.基于紋理合成的圖像修復(fù)方法能夠完美恢復(fù)復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和細節(jié)B.深度學習中的自編碼器在圖像修復(fù)中無法學習到有效的特征表示C.圖像修復(fù)的結(jié)果不受缺失區(qū)域的大小和形狀的影響D.結(jié)合先驗知識和上下文信息的深度學習方法可以產(chǎn)生更合理和自然的修復(fù)效果5、計算機視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更深入的比賽洞察。假設(shè)要分析一場足球比賽中球員的跑位和傳球模式，以下關(guān)于體育賽事計算機視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠球員的位置信息就能全面分析比賽中的戰(zhàn)術(shù)和策略B.球員的速度和加速度等動態(tài)信息對比賽分析的價值不大C.結(jié)合深度學習和軌跡分析技術(shù)可以更有效地挖掘比賽中的關(guān)鍵模式和趨勢D.比賽場地的光照和攝像機視角對計算機視覺分析的結(jié)果沒有影響6、計算機視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲，同時保留圖像的細節(jié)和結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們有一張受到嚴重噪聲污染的醫(yī)學圖像，以下哪種圖像去噪方法能夠在去除噪聲的同時，最大程度地保留圖像的邊緣和紋理信息？（）A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.基于小波變換的去噪方法7、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的語義分割中的邊界優(yōu)化？（）A.條件隨機場B.全連接條件隨機場C.深度學習D.以上都是8、在計算機視覺中，圖像去霧是提高有霧圖像質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像去霧的描述，不準確的是（）A.圖像去霧可以基于物理模型或深度學習方法來實現(xiàn)B.深度學習方法在圖像去霧中能夠有效地恢復(fù)圖像的細節(jié)和顏色C.圖像去霧只對輕度有霧的圖像有效，對于濃霧圖像效果不佳D.圖像去霧可以提高圖像的清晰度和可視性，有助于后續(xù)的處理和分析9、計算機視覺在自動駕駛領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)車輛需要根據(jù)攝像頭采集的圖像來識別道路上的交通標志，并且要在不同天氣和光照條件下都能準確識別。以下哪種方法可能有助于提高交通標志識別的魯棒性？（）A.使用多個不同類型的攝像頭獲取圖像B.僅依賴顏色特征進行識別C.采用簡單的線性分類器進行標志分類D.減少訓練數(shù)據(jù)中的交通標志種類10、在計算機視覺的目標識別任務(wù)中，假設(shè)目標物體被部分遮擋，以下哪種模型架構(gòu)可能更有助于恢復(fù)被遮擋部分的信息？（）A.多層感知機（MLP）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.注意力機制（AttentionMechanism）11、圖像檢索是計算機視覺的一個重要應(yīng)用。假設(shè)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12、在計算機視覺的圖像質(zhì)量評估任務(wù)中，假設(shè)要評估一張經(jīng)過處理后的圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像質(zhì)量評估方法的描述，正確的是：（）A.主觀評估方法通過人的觀察和判斷來評價圖像質(zhì)量，結(jié)果準確可靠B.客觀評估方法中的全參考方法需要原始未失真圖像作為參考，計算復(fù)雜度低C.無參考圖像質(zhì)量評估方法能夠在沒有原始圖像的情況下準確評估圖像質(zhì)量D.所有的圖像質(zhì)量評估方法都能夠完全反映人對圖像質(zhì)量的主觀感受13、在計算機視覺的表情識別任務(wù)中，判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開發(fā)一個用于在線教育的表情識別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情識別方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析面部肌肉的運動和特征點的變化來識別表情B.深度學習模型能夠?qū)W習不同表情的模式和特征，實現(xiàn)準確的表情分類C.表情識別系統(tǒng)需要考慮光照、頭部姿態(tài)和遮擋等因素的影響D.表情識別可以準確地識別出所有細微和復(fù)雜的表情，不受個體差異和文化背景的影響14、計算機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，哪一項是不正確的？（）A.基于對比度的方法通過計算圖像區(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.深度學習方法能夠?qū)W習圖像的全局和局部特征，實現(xiàn)更準確的顯著性檢測D.顯著性檢測的結(jié)果總是與人類的視覺注意力機制完全一致，沒有偏差15、計算機視覺在自動駕駛領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個能夠識別道路標志的系統(tǒng)，以下關(guān)于應(yīng)對不同光照條件的策略，哪一項是最為有效的？（）A.使用固定的閾值對圖像進行二值化處理B.采用自適應(yīng)的圖像增強算法，根據(jù)光照情況調(diào)整圖像C.忽略光照變化，依靠模型的泛化能力D.只在特定的光照條件下收集訓練數(shù)據(jù)16、計算機視覺中的車牌識別是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分。假設(shè)要在一個高速公路收費站實現(xiàn)準確的車牌識別，以下關(guān)于車牌識別方法的描述，正確的是：（）A.基于邊緣檢測和字符分割的方法對車牌的變形和污漬具有很強的適應(yīng)性B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠直接從車牌圖像中識別出字符，但對車牌的傾斜和光照不均敏感C.車牌識別系統(tǒng)只需要在白天光照良好的條件下工作，夜間和惡劣天氣下無法正常運行D.車牌識別的準確率只取決于車牌圖像的清晰度，與車牌的顏色和字體無關(guān)17、計算機視覺中的目標跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標。以下關(guān)于目標跟蹤的敘述，不正確的是（）A.目標跟蹤可以基于特征匹配、濾波算法或深度學習方法來實現(xiàn)B.目標的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會給目標跟蹤帶來挑戰(zhàn)C.目標跟蹤在智能監(jiān)控、人機交互和自動駕駛等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用D.目標跟蹤算法能夠在任何情況下都準確地跟蹤目標，不受復(fù)雜環(huán)境的影響18、在計算機視覺的圖像去模糊任務(wù)中，需要恢復(fù)由于相機抖動或物體運動導(dǎo)致的模糊圖像。假設(shè)一張夜景照片由于長時間曝光而模糊，同時存在噪聲和低光照條件。以下哪種圖像去模糊算法在處理這種情況時效果較好？（）A.盲去卷積算法B.基于正則化的去模糊算法C.深度學習的去模糊模型D.頻域去模糊方法19、計算機視覺中的圖像風格遷移是一項有趣的任務(wù)。假設(shè)要將一幅油畫的風格應(yīng)用到一張照片上，以下關(guān)于模型訓練的要點，哪一項是不正確的？（）A.學習油畫和照片的特征表示，找到風格和內(nèi)容的分離方式B.只關(guān)注風格的遷移，不考慮照片原始內(nèi)容的保留C.采用對抗訓練，使生成的圖像在風格和內(nèi)容上達到平衡D.調(diào)整模型參數(shù)，控制風格遷移的強度和效果20、在計算機視覺中，視頻摘要生成是從長視頻中提取關(guān)鍵內(nèi)容并生成簡潔的摘要。以下關(guān)于視頻摘要生成的敘述，不正確的是（）A.視頻摘要生成可以基于關(guān)鍵幀提取、內(nèi)容分析和故事線構(gòu)建等方法B.深度學習方法能夠?qū)W習視頻的語義信息，生成更有代表性的摘要C.視頻摘要生成在視頻瀏覽、檢索和存儲等方面具有實用價值D.視頻摘要生成能夠完全準確地反映視頻的所有重要內(nèi)容，沒有任何信息丟失二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明計算機視覺在儀器儀表制造中的質(zhì)量檢測。2、（本題5分）簡述圖像的色彩校正工具。3、（本題5分）說明計算機視覺在沙漠化監(jiān)測中的應(yīng)用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析某大學的校慶活動海報設(shè)計，探討其如何通過色彩、圖形、文字等元素傳達校慶的主題和學校的歷史文化底蘊，吸引校友和師生參加。2、（本題5分）某城市的公共交通卡設(shè)計更新，新卡面融合了城市地標和文化符號。請研究此交通卡設(shè)計如何體現(xiàn)城市特色，如何方便用戶識別和使用，以及在傳播城市形象方面的作用。3、（本題5分）分析亞馬遜的Prime會員廣告設(shè)計，從會員權(quán)益、專屬服務(wù)到品牌形象傳達。討論其如何吸引消費者加入Pr