湖南科技大學(xué)《計(jì)算機(jī)視覺(jué)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫、漏寫或字跡不清者，成績(jī)按零分記?！堋狻€…………第1頁(yè)，共1頁(yè)湖南科技大學(xué)

《計(jì)算機(jī)視覺(jué)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、在圖像分類任務(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，以下關(guān)于圖像分類模型的描述，正確的是：（）A.模型的層數(shù)越多，分類準(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器，可以提高圖像分類的準(zhǔn)確性和魯棒性D.圖像分類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2、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3、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，需要將不同時(shí)間或視角拍攝的圖像進(jìn)行對(duì)齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進(jìn)行精確配準(zhǔn)，圖像中存在地形變化和云層遮擋。以下哪種圖像配準(zhǔn)方法在這種困難情況下能夠取得較好的效果？（）A.基于特征的配準(zhǔn)B.基于灰度的配準(zhǔn)C.基于變換模型的配準(zhǔn)D.基于深度學(xué)習(xí)的配準(zhǔn)4、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的人臉檢測(cè)和識(shí)別是熱門研究方向。假設(shè)要在一個(gè)大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行快速準(zhǔn)確的人臉識(shí)別，以下哪種特征提取方法可能更具優(yōu)勢(shì)？（）A.基于幾何特征的方法B.基于局部二值模式（LBP）的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于主成分分析（PCA）的方法5、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像增強(qiáng)技術(shù)可以改善圖像質(zhì)量。假設(shè)要對(duì)一張低光照條件下拍攝的圖像進(jìn)行增強(qiáng)，以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照?qǐng)D像的質(zhì)量B.直方圖均衡化方法總是能夠在不引入噪聲的情況下增強(qiáng)圖像對(duì)比度C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像增強(qiáng)方法能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)到適合的增強(qiáng)策略D.圖像增強(qiáng)不會(huì)改變圖像的原始信息和內(nèi)容6、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7、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的場(chǎng)景理解任務(wù)中，需要對(duì)整個(gè)圖像場(chǎng)景進(jìn)行分析和解釋。假設(shè)我們有一張城市街道的圖像，要理解其中的道路、建筑物、車輛和行人之間的關(guān)系。以下哪種方法能夠提供更全面和深入的場(chǎng)景理解？（）A.基于對(duì)象檢測(cè)和分類的方法B.基于語(yǔ)義分割和圖模型的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景解析網(wǎng)絡(luò)D.基于特征匹配和聚類的方法8、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)中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像。這些圖像可能在內(nèi)容、風(fēng)格和主題上存在差異。為了提高檢索的效率和準(zhǔn)確性，以下哪種方法通常被采用？（）A.基于全局特征的圖像表示和相似性度量B.只對(duì)圖像的標(biāo)簽進(jìn)行文本匹配，忽略圖像內(nèi)容C.隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像作為檢索結(jié)果D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接在原始圖像上進(jìn)行檢索9、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)車載攝像頭識(shí)別道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線，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10、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的動(dòng)作識(shí)別用于分析視頻中的人體動(dòng)作。假設(shè)要識(shí)別一段舞蹈視頻中的動(dòng)作類別。以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以基于時(shí)空特征提取的方法，捕捉動(dòng)作在時(shí)間和空間上的變化B.深度學(xué)習(xí)中的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）適用于動(dòng)作序列的分析C.動(dòng)作識(shí)別只需要關(guān)注人體的關(guān)節(jié)位置，不需要考慮人體的整體形態(tài)D.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，如結(jié)合音頻和視頻信息，可以提高動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確率11、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從海量的圖像庫(kù)中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像特征表示的選擇，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)考慮的？（）A.選擇具有高維度的特征向量，包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區(qū)分性的特征表示，提高檢索效率C.忽略特征的維度和區(qū)分性，隨機(jī)選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征，忽略形狀和紋理等特征12、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視頻分析中，假設(shè)要對(duì)一段監(jiān)控視頻中的異常行為進(jìn)行檢測(cè)。以下關(guān)于特征提取的方法，哪一項(xiàng)是不太適合的？（）A.提取每一幀圖像的顏色、紋理等低級(jí)特征B.利用光流信息來(lái)捕捉物體的運(yùn)動(dòng)特征C.僅分析視頻的音頻信息，忽略圖像內(nèi)容D.結(jié)合時(shí)空特征，同時(shí)考慮空間和時(shí)間維度的信息13、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)進(jìn)行圖像分類任務(wù)，例如區(qū)分不同種類的動(dòng)物圖片，為了提高模型的泛化能力和防止過(guò)擬合，以下哪種技術(shù)可能是有效的？（）A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.正則化C.模型融合D.以上都是14、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的表情識(shí)別用于分析人臉的表情狀態(tài)。假設(shè)要在一個(gè)在線教育平臺(tái)中檢測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)。以下關(guān)于表情識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)提取面部肌肉的運(yùn)動(dòng)特征來(lái)判斷表情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)表情的特征表示C.表情識(shí)別能夠準(zhǔn)確區(qū)分細(xì)微的表情變化，如困惑和專注D.表情識(shí)別不受面部遮擋和光照變化的影響，始終能夠準(zhǔn)確判斷15、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，特征提取是非常關(guān)鍵的一步。假設(shè)我們要對(duì)一組風(fēng)景圖像進(jìn)行特征提取，以便后續(xù)的圖像檢索和分類任務(wù)。以下哪種特征提取方法能夠捕捉到圖像的全局和局部特征，并且對(duì)圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放等變換具有較好的不變性？（）A.尺度不變特征變換（SIFT）B.方向梯度直方圖（HOG）C.局部二值模式（LBP）D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)的特征二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像分割技術(shù)。2、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何進(jìn)行跳蚤市場(chǎng)中的商品評(píng)估？3、（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。4、（本題5分）描述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用。三、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)可以識(shí)別不同種類企鵝的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用。2、（本題5分）運(yùn)用圖像分類技術(shù)，對(duì)不同種類的寶石進(jìn)行分類。3、（本題5分）基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的垃圾分類系統(tǒng)，自動(dòng)識(shí)別垃圾的種類并進(jìn)行分類。4、（本題5分）基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的智能售貨機(jī)系統(tǒng)，通過(guò)商品圖像識(shí)別實(shí)現(xiàn)自動(dòng)售貨。5、（本題5分）基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)，開(kāi)發(fā)一個(gè)可以檢測(cè)道路上車輛類型的系統(tǒng)。四、分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）探討某化妝品品牌的線上推廣頁(yè)面設(shè)計(jì)，研究其如何通過(guò)動(dòng)態(tài)效果、用戶互動(dòng)、產(chǎn)品展示等手段吸引消費(fèi)者在線購(gòu)買。2、（本