長沙理工大學《機器視覺與應用》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁長沙理工大學

《機器視覺與應用》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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用需要對周圍環(huán)境進行快速準確的感知。假設車輛要在復雜的城市道路環(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、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標。假設我們要跟蹤一個在人群中快速移動的人物，以下哪種目標跟蹤算法能夠更好地處理目標的外觀變化和遮擋情況？（）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.基于深度學習的跟蹤算法，如Siamese網絡D.基于均值漂移的跟蹤算法3、在計算機視覺的場景理解任務中，假設要理解一個室內場景的布局和功能，例如判斷是辦公室還是客廳。以下哪種信息對于準確理解場景是至關重要的？（）A.物體的類別和位置B.圖像的顏色分布C.圖像的拍攝角度D.隨機選擇圖像中的部分區(qū)域進行分析4、在計算機視覺的圖像生成任務中，假設要生成具有真實感的自然圖像。以下關于圖像生成方法的描述，正確的是：（）A.生成對抗網絡（GAN）能夠生成逼真的圖像，但訓練過程不穩(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，能夠快速生成高質量的圖像D.所有的圖像生成方法都能夠生成與真實世界完全一致的圖像5、在計算機視覺的圖像生成任務中，假設要生成逼真的人臉圖像。以下關于生成模型的架構選擇，哪一項是需要特別關注的？（）A.選擇傳統(tǒng)的多層感知機（MLP）架構B.采用生成對抗網絡（GAN）架構，通過對抗訓練生成高質量圖像C.運用卷積神經網絡（CNN）架構，但不使用池化層D.構建循環(huán)神經網絡（RNN）架構，處理圖像的序列信息6、計算機視覺中的動作識別是對視頻中的人體動作進行分類和理解。假設我們要分析一段體育比賽的視頻，識別其中運動員的各種動作，以下哪種方法能夠有效地捕捉動作的時空特征？（）A.基于手工特征和分類器的方法B.基于深度學習的時空卷積網絡C.基于光流和軌跡的方法D.基于隱馬爾可夫模型的方法7、目標檢測是計算機視覺中的重要任務之一，旨在定位和識別圖像中的多個目標。假設我們要在城市街道的圖像中檢測行人和車輛。對于處理這種復雜場景的目標檢測任務，以下哪種技術通常能提供更準確的檢測結果？（）A.基于滑動窗口的傳統(tǒng)目標檢測方法B.基于區(qū)域提議的目標檢測算法，如R-CNN系列C.基于回歸的一階段目標檢測算法，如YOLO系列D.基于聚類的目標檢測方法8、在計算機視覺的目標識別任務中，假設要識別不同種類的水果。以下關于應對類內差異和類間相似性的策略，哪一項是不正確的？（）A.增加訓練數(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，減少類內差異和類間相似性的影響C.降低模型的復雜度，避免過度擬合類內差異和類間相似性D.忽略類內差異和類間相似性，依靠模型的自動適應能力9、計算機視覺中的行人重識別是指在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人。假設要在一個大型商場的監(jiān)控系統(tǒng)中實現(xiàn)行人重識別，以下關于行人重識別方法的描述，正確的是：（）A.基于顏色和紋理特征的方法對行人的姿態(tài)和光照變化不敏感，識別準確率高B.深度學習中的度量學習方法能夠學習到行人的判別性特征，但容易受到背景干擾C.行人重識別系統(tǒng)只需要關注行人的外觀特征，不需要考慮行人的行為特征D.行人重識別在不同場景和攝像頭視角下的性能始終保持穩(wěn)定，不受影響10、計算機視覺中的場景理解是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。假設要理解一個城市街道的場景圖像，包括道路、建筑物、車輛和行人等元素。以下關于場景理解方法的描述，正確的是：（）A.基于語義分割的方法能夠將圖像中的每個像素分類為不同的場景元素，但無法提供元素之間的關系B.目標檢測結合語義分割可以實現(xiàn)對場景的初步理解，但對于復雜的場景結構難以準確描述C.基于圖模型的方法能夠很好地表示場景元素之間的關系，但建模過程復雜，計算量大D.場景理解只需要對圖像中的可見元素進行分析，不需要考慮潛在的語義信息11、在計算機視覺的三維重建任務中，需要從多視角的圖像中恢復物體的三維形狀。假設我們有一組從不同角度拍攝的建筑物圖像，以下哪種方法常用于從這些圖像中重建建筑物的三維模型？（）A.立體匹配方法B.結構光方法C.運動恢復結構（SFM）D.基于投影的方法12、圖像分類是計算機視覺的常見應用之一。考慮一個需要對大量自然風景圖片進行分類的任務，這些圖片包含了不同的季節(jié)、地理位置和天氣條件。為了提高分類準確率，以下哪種預處理操作可能最為有效？（）A.對圖像進行裁剪和縮放，使其具有統(tǒng)一的尺寸B.對圖像進行直方圖均衡化，增強對比度C.將圖像轉換為灰度圖像，減少顏色信息的干擾D.對圖像進行隨機旋轉和翻轉，增加數(shù)據(jù)多樣性13、計算機視覺在智能零售中的應用可以改善購物體驗和提高運營效率。假設一個超市需要通過計算機視覺實現(xiàn)自動結賬和庫存管理。以下關于計算機視覺在智能零售中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過商品識別技術自動識別顧客購買的商品，實現(xiàn)快速結賬B.能夠實時監(jiān)測貨架上商品的庫存水平，及時提醒補貨C.計算機視覺系統(tǒng)能夠準確識別所有商品的包裝和標簽，不受商品擺放方式和遮擋的影響D.可以分析顧客在店內的行為和偏好，為營銷策略提供數(shù)據(jù)支持14、對于圖像的超分辨率重建任務，假設要將一張低分辨率的圖像恢復為高分辨率圖像，同時保留圖像的細節(jié)和清晰度。這張低分辨率圖像可能存在模糊和失真。以下哪種方法在處理這種情況時可能表現(xiàn)更好？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值和雙三次插值B.基于深度學習的超分辨率重建模型，如SRCNNC.對低分辨率圖像進行簡單的銳化處理D.不進行任何處理，直接使用低分辨率圖像15、計算機視覺中的圖像去霧是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。假設要去除一張有濃霧的風景圖像中的霧氣，以下哪種方法可能需要對大氣散射模型有深入的了解？（）A.基于深度學習的去霧方法B.基于物理模型的去霧方法C.基于圖像增強的去霧方法D.基于濾波的去霧方法二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋計算機視覺中的光流估計的概念及用途。2、（本題5分）簡述計算機視覺中的圖像分割技術。3、（本題5分）簡述計算機視覺在游戲開發(fā)中的作用。4、（本題5分）簡述計算機視覺中的語義分割任務。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同種類反芻動物的計算機視覺系統(tǒng)。2、（本題5分）使用目標跟蹤算法，對籃球比賽中的籃球運動員進行全場跟蹤。3、（本題5分）運用深度學習模型，對古代陶瓷的年代和產地進行鑒定。4、（本題5分）使用計算機視覺方法，檢測商場門口的人員聚集情況。5、（本題5分）運用圖像識別技術，檢測物流倉庫中包裹的標簽信息。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）分析某知名運動品牌的廣告設計，探討其如何運用色彩、圖形和字體來傳達品牌的活力與激情，以及如何通過視覺元素吸引目標受眾并增強品牌識別度。2、（