云南警官學(xué)院《環(huán)境雕塑造型》2023-2024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)云南警官學(xué)院

《環(huán)境雕塑造型》2023-2024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)中，以下哪種方法常用于圖像的目標(biāo)檢測(cè)中的遮擋處理？（）A.上下文信息B.跟蹤歷史C.多視角融合D.以上都是2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像修復(fù)任務(wù)中，假設(shè)圖像中有大面積的損壞或缺失區(qū)域，以下哪種方法可能更依賴(lài)于對(duì)圖像全局結(jié)構(gòu)的理解？（）A.基于紋理合成的方法B.基于擴(kuò)散的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于樣例的方法3、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用中，人臉識(shí)別技術(shù)受到廣泛關(guān)注。假設(shè)一個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng)正在進(jìn)行身份驗(yàn)證，以下關(guān)于人臉識(shí)別的描述，正確的是：（）A.只依靠面部的幾何形狀信息就能實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識(shí)別B.光照變化和面部表情對(duì)人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率沒(méi)有影響C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型和多模態(tài)信息，如紅外圖像，可以提高人臉識(shí)別的性能和可靠性D.人臉識(shí)別系統(tǒng)不需要考慮數(shù)據(jù)的隱私和安全問(wèn)題4、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從一個(gè)大型圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像檢索方法的描述，正確的是：（）A.基于文本標(biāo)注的圖像檢索方法依賴(lài)于人工標(biāo)注的準(zhǔn)確性和完整性，檢索效果不穩(wěn)定B.基于內(nèi)容的圖像檢索通過(guò)提取圖像的特征進(jìn)行相似性比較，但特征的選擇對(duì)檢索結(jié)果影響不大C.哈希方法能夠?qū)⒏呔S的圖像特征映射為低維的哈希碼，大大提高檢索效率，但會(huì)損失一定的準(zhǔn)確性D.所有的圖像檢索方法都能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的檢索5、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像去模糊任務(wù)中，需要恢復(fù)由于相機(jī)抖動(dòng)或物體運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的模糊圖像。假設(shè)一張夜景照片由于長(zhǎng)時(shí)間曝光而模糊，同時(shí)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(shí)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(xué)習(xí)的去模糊模型D.頻域去模糊方法6、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像去霧任務(wù)中，假設(shè)要去除一張有霧圖像中的霧氣，恢復(fù)清晰的場(chǎng)景。以下關(guān)于圖像去霧方法的描述，正確的是：（）A.基于物理模型的去霧方法需要準(zhǔn)確估計(jì)霧的濃度和傳播參數(shù)，否則效果不佳B.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)霧的特征，但對(duì)濃霧的處理能力有限C.圖像去霧后，顏色和對(duì)比度會(huì)發(fā)生嚴(yán)重失真，影響視覺(jué)效果D.所有的圖像去霧方法都能夠在各種復(fù)雜的霧天條件下取得理想的效果7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的行人重識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)要在多個(gè)攝像頭拍攝的畫(huà)面中找到同一個(gè)行人。以下關(guān)于特征融合的方法，哪一項(xiàng)是不太合理的？（）A.將行人的外觀特征和步態(tài)特征進(jìn)行融合B.簡(jiǎn)單地將不同特征進(jìn)行拼接，不考慮權(quán)重分配C.根據(jù)特征的重要性為其分配不同的權(quán)重進(jìn)行融合D.利用深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)學(xué)習(xí)特征的融合方式8、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9、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的三維重建技術(shù)可以從多幅圖像中恢復(fù)物體的三維形狀。假設(shè)要對(duì)一個(gè)古老建筑進(jìn)行三維重建。以下關(guān)于三維重建方法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過(guò)立體視覺(jué)的方法，從不同角度拍攝的圖像中計(jì)算深度信息B.基于結(jié)構(gòu)光的方法能夠快速獲取物體表面的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)C.深度學(xué)習(xí)在三維重建中也有應(yīng)用，能夠?qū)W習(xí)從二維圖像到三維形狀的映射D.三維重建的結(jié)果總是非常精確，與真實(shí)物體的形狀完全一致10、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的場(chǎng)景理解是理解圖像或視頻中的場(chǎng)景內(nèi)容和語(yǔ)義信息。假設(shè)要理解一張城市街道的圖像，以下關(guān)于場(chǎng)景理解方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)對(duì)象檢測(cè)、語(yǔ)義分割和場(chǎng)景分類(lèi)等任務(wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景理解B.結(jié)合上下文信息和先驗(yàn)知識(shí)能夠提高場(chǎng)景理解的準(zhǔn)確性C.深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)場(chǎng)景中的全局特征和關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)場(chǎng)景的深入理解D.場(chǎng)景理解可以在沒(méi)有任何先驗(yàn)知識(shí)和上下文信息的情況下，準(zhǔn)確地推斷出場(chǎng)景的語(yǔ)義11、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視頻壓縮中，為了在保證視覺(jué)質(zhì)量的同時(shí)減少數(shù)據(jù)量，以下哪種技術(shù)可能被廣泛應(yīng)用？（）A.運(yùn)動(dòng)估計(jì)和補(bǔ)償B.圖像分割C.特征點(diǎn)檢測(cè)D.邊緣檢測(cè)12、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)正在道路上行駛，需要識(shí)別各種交通標(biāo)志、車(chē)輛和行人。以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中計(jì)算機(jī)視覺(jué)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.計(jì)算機(jī)視覺(jué)可以通過(guò)攝像頭實(shí)時(shí)獲取道路信息，為車(chē)輛的決策和控制提供依據(jù)B.它能夠準(zhǔn)確識(shí)別不同光照和天氣條件下的交通對(duì)象，不受任何干擾C.深度學(xué)習(xí)算法在自動(dòng)駕駛的計(jì)算機(jī)視覺(jué)中被廣泛應(yīng)用，用于目標(biāo)檢測(cè)和語(yǔ)義分割D.計(jì)算機(jī)視覺(jué)需要與其他傳感器（如雷達(dá)、激光雷達(dá)）的數(shù)據(jù)融合，以提高感知的可靠性13、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在衛(wèi)星遙感圖像分析中的應(yīng)用可以幫助監(jiān)測(cè)地球環(huán)境和資源。假設(shè)要通過(guò)衛(wèi)星圖像分析森林的覆蓋面積變化。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在衛(wèi)星遙感中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)圖像分類(lèi)和分割技術(shù)區(qū)分森林、草地和建筑物等不同地物類(lèi)型B.能夠?qū)Χ鄷r(shí)相的衛(wèi)星圖像進(jìn)行比較，監(jiān)測(cè)森林的生長(zhǎng)和砍伐情況C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在衛(wèi)星遙感中的應(yīng)用不受衛(wèi)星圖像的分辨率和光譜信息的限制D.可以結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）數(shù)據(jù)，進(jìn)行更深入的空間分析和決策支持14、在三維計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，重建物體的三維形狀是一個(gè)重要任務(wù)。假設(shè)要從多視角的圖像中重建一個(gè)建筑物的三維模型，以下關(guān)于三維重建方法的描述，正確的是：（）A.基于立體視覺(jué)的方法能夠直接從兩張圖像中準(zhǔn)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(xué)習(xí)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15、在圖像分類(lèi)任務(wù)中，深度學(xué)習(xí)模型取得了顯著的成果。假設(shè)要對(duì)一組包含不同動(dòng)物的圖像進(jìn)行分類(lèi)，以下關(guān)于圖像分類(lèi)模型的描述，正確的是：（）A.模型的層數(shù)越多，分類(lèi)準(zhǔn)確率一定越高B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、裁剪等，對(duì)模型的性能提升沒(méi)有幫助C.結(jié)合多種特征提取方法和分類(lèi)器，可以提高圖像分類(lèi)的準(zhǔn)確性和魯棒性D.圖像分類(lèi)模型不需要考慮圖像的空間信息，只關(guān)注像素值的統(tǒng)計(jì)特征16、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)物體的外觀形狀進(jìn)行估計(jì)D.隨機(jī)猜測(cè)物體的姿態(tài)17、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的工業(yè)質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)中，需要檢測(cè)產(chǎn)品表面的微小缺陷，如劃痕、凹坑等。由于缺陷的尺寸較小且形態(tài)多樣，以下哪種圖像處理算法可能對(duì)缺陷檢測(cè)最為有效？（）A.邊緣檢測(cè)算法B.形態(tài)學(xué)操作C.閾值分割算法D.霍夫變換18、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的人臉識(shí)別任務(wù)中，需要應(yīng)對(duì)姿態(tài)、表情和光照等變化。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠在不同環(huán)境下準(zhǔn)確識(shí)別人臉的系統(tǒng)，以下哪種人臉識(shí)別方法在處理這些變化時(shí)具有更高的準(zhǔn)確性和魯棒性？（）A.基于特征點(diǎn)的人臉識(shí)別B.基于模板匹配的人臉識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別D.基于幾何形狀的人臉識(shí)別19、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠?qū)χ讣y進(jìn)行識(shí)別和認(rèn)證的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，以下哪種特征提取和匹配方法可能在指紋識(shí)別中具有較高的準(zhǔn)確性？（）A.細(xì)節(jié)點(diǎn)提取B.方向場(chǎng)提取C.紋理特征提取D.以上都是20、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的智能零售系統(tǒng)中，需要對(duì)顧客的購(gòu)物行為進(jìn)行分析，如拿起商品、放回商品等動(dòng)作的識(shí)別。以下哪種技術(shù)在動(dòng)作識(shí)別方面可能發(fā)揮重要作用？（）A.光流分析B.目標(biāo)跟蹤C(jī).動(dòng)作捕捉D.以上都是21、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22、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的醫(yī)學(xué)圖像分析任務(wù)中，假設(shè)要檢測(cè)醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤區(qū)域。以下哪種方法可能更適合處理醫(yī)學(xué)圖像的特殊性？（）A.結(jié)合先驗(yàn)醫(yī)學(xué)知識(shí)和圖像特征B.使用通用的圖像檢測(cè)算法，不考慮醫(yī)學(xué)背景C.只對(duì)圖像的部分區(qū)域進(jìn)行分析，忽略其他部分D.隨機(jī)標(biāo)記圖像中的區(qū)域?yàn)槟[瘤區(qū)域23、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像去噪任務(wù)中，去除圖像中的噪聲。假設(shè)要處理一張被噪聲嚴(yán)重污染的天文圖像，以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.均值濾波和中值濾波等傳統(tǒng)方法可以在一定程度上去除噪聲，但可能會(huì)模糊圖像細(xì)節(jié)B.基于小波變換的方法能夠在去除噪聲的同時(shí)較好地保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)C.深度學(xué)習(xí)方法通過(guò)學(xué)習(xí)噪聲和干凈圖像之間的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)有效的去噪D.圖像去噪可以完全恢復(fù)被噪聲破壞的原始圖像信息，沒(méi)有任何損失24、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的特征提取是非常關(guān)鍵的步驟。假設(shè)要從一組圖像中提取具有代表性的特征，以下關(guān)于特征提取方法的描述，正確的是：（）A.手工設(shè)計(jì)的特征，如SIFT和HOG，在任何情況下都比深度學(xué)習(xí)自動(dòng)學(xué)習(xí)的特征更有效B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到圖像的多層次特征，具有很強(qiáng)的表達(dá)能力C.特征提取的結(jié)果對(duì)后續(xù)的圖像分類(lèi)和目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)沒(méi)有影響D.特征提取只需要考慮圖像的局部信息，全局信息不重要25、當(dāng)處理低光照條件下拍攝的圖像時(shí)，為了增強(qiáng)圖像的亮度和對(duì)比度，同時(shí)減少噪聲，以下哪種圖像處理方法可能更合適？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.簡(jiǎn)單地增加圖像的整體亮度值D.不進(jìn)行任何處理，保留低光照效果26、圖像分類(lèi)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的常見(jiàn)任務(wù)之一。對(duì)于圖像分類(lèi)模型的訓(xùn)練，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.需要大量有標(biāo)注的圖像數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)不同類(lèi)別的特征B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類(lèi)任務(wù)中表現(xiàn)出色C.模型的訓(xùn)練過(guò)程是不斷調(diào)整參數(shù)以最小化預(yù)測(cè)誤差的過(guò)程D.圖像分類(lèi)模型一旦訓(xùn)練完成，就無(wú)法再對(duì)新的類(lèi)別進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類(lèi)27、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，深度估計(jì)是確定場(chǎng)景中物體距離相機(jī)的距離。以下關(guān)于深度估計(jì)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.可以通過(guò)立體視覺(jué)、結(jié)構(gòu)光或飛行時(shí)間等技術(shù)來(lái)獲取深度信息B.深度學(xué)習(xí)方法在單目深度估計(jì)中取得了顯著進(jìn)展C.深度估計(jì)對(duì)于三維重建、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用具有重要意義D.深度估計(jì)的結(jié)果總是非常精確，不需要進(jìn)行后處理和優(yōu)化28、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像生成任務(wù)中，假設(shè)要生成具有真實(shí)感的自然圖像。以下關(guān)于圖像生成方法的描述，正確的是：（）A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）能夠生成逼真的圖像，但訓(xùn)練過(guò)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(shí)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(shí)世界完全一致的圖像29、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，目標(biāo)可能會(huì)被遮擋、變形或快速移動(dòng)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在人群中快速移動(dòng)的人物，以下哪種跟蹤算法可能更適合應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜情況？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于均值漂移的跟蹤算法D.基于模板匹配的跟蹤算法30、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的場(chǎng)景理解需要從圖像中推斷出物體之間的關(guān)系和場(chǎng)景的語(yǔ)義信息。假設(shè)要理解一張室內(nèi)辦公室場(chǎng)景的圖像，包括家具的布局、人員的活動(dòng)等。以下哪種方法在進(jìn)行場(chǎng)景理解時(shí)最為有效？（）A.基于對(duì)象檢測(cè)和分類(lèi)的方法B.基于圖模型的場(chǎng)景表示C.基于深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景解析D.基于規(guī)則推理的方法二、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別不同樂(lè)器的計(jì)算機(jī)視覺(jué)程序。2、（本題5分）開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別不同種類(lèi)反芻動(dòng)物的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)。3、（本題5分）開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別不同種類(lèi)鳥(niǎo)類(lèi)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用。4、（本題5分）開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別不同種類(lèi)候鳥(niǎo)的程序。5、（本題5分）通過(guò)圖像分割技術(shù)，將細(xì)胞圖像中的不同細(xì)胞類(lèi)型進(jìn)行分離和計(jì)數(shù)。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)