西安郵電大學(xué)《計(jì)算機(jī)視覺(jué)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線(xiàn)第2頁(yè)，共2頁(yè)西安郵電大學(xué)

《計(jì)算機(jī)視覺(jué)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在無(wú)人駕駛中的應(yīng)用至關(guān)重要。假設(shè)要通過(guò)車(chē)載攝像頭識(shí)別道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線(xiàn)，以下關(guān)于應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境變化的策略，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.利用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，如結(jié)合攝像頭和激光雷達(dá)的信息B.定期更新模型，適應(yīng)新出現(xiàn)的交通標(biāo)志和標(biāo)線(xiàn)C.只依靠單一攝像頭的圖像信息，不考慮其他傳感器D.對(duì)不同天氣和光照條件下的數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)訓(xùn)練3、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中，需要對(duì)車(chē)輛的類(lèi)型、速度和行駛軌跡進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)在車(chē)輛分析方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用？（）A.目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤B.車(chē)牌識(shí)別C.軌跡預(yù)測(cè)D.以上都是4、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像修復(fù)任務(wù)中，假設(shè)要填補(bǔ)圖像中缺失或損壞的部分。以下哪種方法可能更有效地恢復(fù)圖像的完整性和真實(shí)性？（）A.基于擴(kuò)散的修復(fù)方法B.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)模型，如ContextEncoderC.用固定的圖案或顏色填充缺失部分D.不進(jìn)行修復(fù)，保留圖像的缺失部分5、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6、目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的重要任務(wù)之一，旨在定位和識(shí)別圖像中的多個(gè)目標(biāo)。假設(shè)我們要在城市街道的圖像中檢測(cè)行人和車(chē)輛。對(duì)于處理這種復(fù)雜場(chǎng)景的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，以下哪種技術(shù)通常能提供更準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果？（）A.基于滑動(dòng)窗口的傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)方法B.基于區(qū)域提議的目標(biāo)檢測(cè)算法，如R-CNN系列C.基于回歸的一階段目標(biāo)檢測(cè)算法，如YOLO系列D.基于聚類(lèi)的目標(biāo)檢測(cè)方法7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的自動(dòng)駕駛應(yīng)用中，車(chē)輛需要準(zhǔn)確識(shí)別道路標(biāo)志、交通信號(hào)燈和其他車(chē)輛的狀態(tài)。對(duì)于實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性要求極高的場(chǎng)景，以下哪種傳感器融合技術(shù)能夠?yàn)檐?chē)輛提供更全面和可靠的環(huán)境感知？（）A.攝像頭與激光雷達(dá)的融合B.毫米波雷達(dá)與超聲波傳感器的融合C.多種攝像頭的融合D.以上都是8、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）中有重要作用。假設(shè)要在VR環(huán)境中實(shí)現(xiàn)真實(shí)感的物體交互，以下哪種技術(shù)可能對(duì)準(zhǔn)確感知物體的位置和姿態(tài)至關(guān)重要？（）A.立體視覺(jué)B.光場(chǎng)成像C.結(jié)構(gòu)光D.運(yùn)動(dòng)捕捉9、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，以下哪種方法常用于圖像的語(yǔ)義分割中的多尺度特征融合？（）A.特征金字塔B.空洞卷積C.注意力機(jī)制D.以上都是10、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在無(wú)人駕駛飛行器（UAV）中的應(yīng)用可以輔助飛行和導(dǎo)航。假設(shè)一架UAV需要依靠視覺(jué)信息避開(kāi)障礙物，以下關(guān)于UAV計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠單目視覺(jué)就能準(zhǔn)確估計(jì)障礙物的距離和速度B.視覺(jué)信息在UAV飛行中的作用有限，主要依靠其他傳感器如GPSC.多目視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)合可以為UAV提供更準(zhǔn)確的環(huán)境感知和障礙物避讓能力D.UAV的飛行速度和姿態(tài)對(duì)視覺(jué)系統(tǒng)的性能沒(méi)有影響11、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用于工業(yè)檢測(cè)中，需要檢測(cè)產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵。假設(shè)我們要檢測(cè)手機(jī)屏幕上的劃痕和亮點(diǎn)，以下哪種方法能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準(zhǔn)確的缺陷檢測(cè)，并且適應(yīng)不同的產(chǎn)品批次和生產(chǎn)環(huán)境？（）A.基于機(jī)器視覺(jué)的傳統(tǒng)檢測(cè)方法，結(jié)合閾值和形態(tài)學(xué)操作B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，針對(duì)缺陷進(jìn)行訓(xùn)練C.基于紋理分析和模式識(shí)別的方法D.基于光學(xué)原理和物理模型的檢測(cè)方法12、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像去噪任務(wù)中，假設(shè)要去除一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像中的噪聲。以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.中值濾波能夠有效地去除椒鹽噪聲，但會(huì)使圖像變得模糊B.均值濾波在去除噪聲的同時(shí)能夠很好地保留圖像的細(xì)節(jié)信息C.小波變換去噪方法計(jì)算復(fù)雜度高，不適合處理大規(guī)模圖像D.所有的圖像去噪方法都能夠完全恢復(fù)出原始的無(wú)噪圖像13、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的場(chǎng)景理解是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要理解一個(gè)城市街道的場(chǎng)景圖像，包括道路、建筑物、車(chē)輛和行人等元素。以下關(guān)于場(chǎng)景理解方法的描述，正確的是：（）A.基于語(yǔ)義分割的方法能夠?qū)D像中的每個(gè)像素分類(lèi)為不同的場(chǎng)景元素，但無(wú)法提供元素之間的關(guān)系B.目標(biāo)檢測(cè)結(jié)合語(yǔ)義分割可以實(shí)現(xiàn)對(duì)場(chǎng)景的初步理解，但對(duì)于復(fù)雜的場(chǎng)景結(jié)構(gòu)難以準(zhǔn)確描述C.基于圖模型的方法能夠很好地表示場(chǎng)景元素之間的關(guān)系，但建模過(guò)程復(fù)雜，計(jì)算量大D.場(chǎng)景理解只需要對(duì)圖像中的可見(jiàn)元素進(jìn)行分析，不需要考慮潛在的語(yǔ)義信息14、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。假設(shè)要估計(jì)一段視頻中物體的運(yùn)動(dòng)速度和方向，以下關(guān)于光流估計(jì)方法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計(jì)方法在復(fù)雜場(chǎng)景中能夠準(zhǔn)確計(jì)算光流B.深度學(xué)習(xí)中的光流估計(jì)網(wǎng)絡(luò)不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練C.光流估計(jì)的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時(shí)空信息的深度學(xué)習(xí)光流估計(jì)方法能夠提高估計(jì)的準(zhǔn)確性和魯棒性15、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(xiàn)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16、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)要識(shí)別不同種類(lèi)的水果。以下關(guān)于應(yīng)對(duì)類(lèi)內(nèi)差異和類(lèi)間相似性的策略，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具區(qū)分性的特征，減少類(lèi)內(nèi)差異和類(lèi)間相似性的影響C.降低模型的復(fù)雜度，避免過(guò)度擬合類(lèi)內(nèi)差異和類(lèi)間相似性D.忽略類(lèi)內(nèi)差異和類(lèi)間相似性，依靠模型的自動(dòng)適應(yīng)能力17、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像語(yǔ)義分割任務(wù)中，假設(shè)要處理具有多尺度特征的圖像，例如同時(shí)包含大物體和小物體的場(chǎng)景。以下關(guān)于處理多尺度特征的方法描述，正確的是：（）A.使用單一尺度的特征提取網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)對(duì)多尺度問(wèn)題，通過(guò)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)即可B.采用多尺度輸入圖像，分別進(jìn)行處理后再融合結(jié)果，能夠有效解決多尺度問(wèn)題，但計(jì)算量大C.空洞卷積在處理多尺度特征時(shí)會(huì)引入大量的噪聲，降低分割精度D.圖像語(yǔ)義分割中多尺度問(wèn)題無(wú)法解決，只能盡量避免處理這類(lèi)圖像18、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，假設(shè)要將兩張不同視角拍攝的同一物體的圖像進(jìn)行對(duì)齊。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)方法對(duì)圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和平移具有不變性，但特征點(diǎn)的提取容易出錯(cuò)B.基于灰度的配準(zhǔn)方法計(jì)算簡(jiǎn)單，但對(duì)光照變化和噪聲敏感C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在圖像配準(zhǔn)中無(wú)法學(xué)習(xí)到有效的特征表示D.圖像配準(zhǔn)的精度只取決于配準(zhǔn)算法的選擇，與圖像的質(zhì)量和特征無(wú)關(guān)19、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在無(wú)人駕駛中的應(yīng)用需要應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的環(huán)境和情況。假設(shè)無(wú)人駕駛汽車(chē)要在惡劣天氣下行駛，以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在無(wú)人駕駛中的挑戰(zhàn)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.惡劣天氣會(huì)影響圖像的質(zhì)量和清晰度，增加目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別的難度B.計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)需要與其他傳感器（如雷達(dá)和超聲波傳感器）融合，以提高在惡劣天氣下的感知能力C.深度學(xué)習(xí)模型在惡劣天氣條件下的性能會(huì)顯著下降，無(wú)法正常工作D.針對(duì)惡劣天氣，可以通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)和模型優(yōu)化等方法提高計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的魯棒性20、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中，當(dāng)需要對(duì)監(jiān)控視頻中的行人進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)和跟蹤，以實(shí)現(xiàn)智能安防系統(tǒng)的功能時(shí)，以下哪種方法在處理復(fù)雜場(chǎng)景和多目標(biāo)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(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)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)中多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的概念。2、（本題5分）說(shuō)明計(jì)算機(jī)視覺(jué)在留學(xué)服務(wù)中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述圖像銳化的目的和方法。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析某知名化妝品品牌的產(chǎn)品宣傳冊(cè)設(shè)計(jì)，思考其如何運(yùn)用攝影、插畫(huà)、文字描述等元素展示產(chǎn)品特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，吸引消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)。2、（本題5分）分析某化妝品品牌的廣告設(shè)計(jì)，討論其如何運(yùn)用美麗的模特、精致的畫(huà)面和吸引人的文案，傳達(dá)產(chǎn)品的功效和品牌形象，吸引消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)。3、（本題5分）分析某時(shí)尚美妝博主的社交媒體頁(yè)面設(shè)計(jì)，研究如何通過(guò)吸引人的圖片排版和色彩搭配增加粉絲關(guān)