遂寧能源職業(yè)學院《插畫創(chuàng)作》2023-2024學年第二學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁遂寧能源職業(yè)學院《插畫創(chuàng)作》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(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15個小題，每小題2分，共30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、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設要分析一段視頻中物體的運動速度和方向。以下關于光流計算的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過比較連續(xù)幀之間的像素差異來計算光流B.光流計算能夠為視頻中的目標跟蹤和行為分析提供重要信息C.無論視頻的幀率和分辨率如何，光流計算都能準確地估計像素運動D.深度學習方法也被應用于光流計算，提高了計算的準確性和效率2、在一個基于計算機視覺的智能零售系統(tǒng)中，需要對顧客的購物行為進行分析，如拿起商品、放回商品等動作的識別。以下哪種技術在動作識別方面可能發(fā)揮重要作用？（）A.光流分析B.目標跟蹤C.動作捕捉D.以上都是3、在計算機視覺的三維重建中，從多幅二維圖像恢復物體的三維結構。假設要對一個古建筑進行三維重建，以下關于三維重建方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于立體視覺的方法通過匹配不同視角下的圖像特征點來計算深度信息，實現(xiàn)三維重建B.運動恢復結構（SfM）算法可以從一系列無序的圖像中重建場景的三維結構C.激光掃描技術能夠直接獲取物體表面的三維點云數(shù)據(jù)，是一種高精度的三維重建方法D.三維重建的結果只取決于輸入的圖像質量，與重建算法的選擇無關4、在計算機視覺中，以下哪種技術常用于圖像的超分辨率重建的上采樣方法？（）A.反卷積B.亞像素卷積C.最近鄰插值D.以上都是5、在計算機視覺的視頻分析中，假設要對一段監(jiān)控視頻中的異常行為進行檢測。以下關于特征提取的方法，哪一項是不太適合的？（）A.提取每一幀圖像的顏色、紋理等低級特征B.利用光流信息來捕捉物體的運動特征C.僅分析視頻的音頻信息，忽略圖像內容D.結合時空特征，同時考慮空間和時間維度的信息6、計算機視覺在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）中有重要作用。假設要在VR環(huán)境中實現(xiàn)真實感的物體交互，以下哪種技術可能對準確感知物體的位置和姿態(tài)至關重要？（）A.立體視覺B.光場成像C.結構光D.運動捕捉7、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8、計算機視覺在人臉識別領域取得了顯著進展。假設要開發(fā)一個人臉識別系統(tǒng)，以下關于人臉識別技術的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過提取人臉的幾何特征、紋理特征或深度學習特征進行識別B.人臉識別系統(tǒng)通常需要進行活體檢測，以防止使用照片或視頻等欺詐手段C.大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)集和深度學習模型的結合，大大提高了人臉識別的準確率D.人臉識別技術在任何光照條件、姿態(tài)變化和表情變化下都能準確識別，不受這些因素的影響9、視頻分析是計算機視覺的一個重要領域。假設要對一段監(jiān)控視頻中的行為進行分析和理解，以下關于視頻分析方法的描述，正確的是：（）A.直接將視頻中的每一幀圖像作為獨立的圖像進行處理，就能準確分析視頻中的行為B.考慮視頻的時序信息和幀間的相關性對于理解復雜的行為非常重要C.視頻分析只適用于簡單的動作識別，對于復雜的多人物交互行為無法處理D.視頻的分辨率和幀率對視頻分析的結果沒有影響10、目標檢測是計算機視覺中的常見任務，例如在監(jiān)控視頻中檢測行人或車輛。假設我們要開發(fā)一個目標檢測系統(tǒng)，以下關于目標檢測算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于區(qū)域建議的方法，如R-CNN系列算法，通過生成候選區(qū)域并對其進行分類和定位來實現(xiàn)目標檢測B.一階段目標檢測算法，如YOLO和SSD，直接在圖像上進行目標的分類和定位，速度相對較快C.目標檢測算法的性能通常用準確率、召回率和平均精度均值（mAP）等指標來評估D.目標檢測算法的精度和速度是相互獨立的，提高精度不會影響速度，反之亦然11、視頻理解是計算機視覺中的一個具有挑戰(zhàn)性的任務。以下關于視頻理解的敘述，不準確的是（）A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內容，還需要考慮幀之間的時間關系B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）在處理視頻序列數(shù)據(jù)時具有優(yōu)勢C.視頻理解在視頻監(jiān)控、行為分析和內容推薦等方面具有廣泛的應用前景D.目前的視頻理解技術已經(jīng)能夠完全理解復雜場景下的視頻內容，不存在任何挑戰(zhàn)12、在計算機視覺的行人重識別任務中，即在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人，假設行人的姿態(tài)和服裝發(fā)生了較大變化，以下哪種特征可能具有更強的魯棒性？（）A.基于全局特征的描述B.基于局部特征的描述C.基于顏色特征的描述D.基于形狀特征的描述13、假設要開發(fā)一個能夠自動識別水果種類和品質的計算機視覺系統(tǒng)，用于水果分揀和質量評估。在獲取水果圖像時，可能會受到光照、角度和遮擋等因素的影響。為了提高識別的準確性和魯棒性，以下哪種圖像預處理技術可能是關鍵？（）A.圖像增強B.圖像去噪C.圖像歸一化D.圖像分割14、計算機視覺中的目標跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定目標。假設要跟蹤一個在復雜場景中運動的人物，以下關于目標跟蹤算法的描述，正確的是：（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法能夠準確預測目標的運動軌跡，但對目標外觀變化適應性差B.基于粒子濾波的跟蹤算法計算復雜度低，適用于實時跟蹤要求高的場景C.基于深度學習的跟蹤算法需要大量的訓練數(shù)據(jù)，并且在目標被遮擋時容易丟失D.目標跟蹤算法只要在初始幀中準確檢測到目標，就能夠在后續(xù)幀中一直保持跟蹤的準確性15、圖像分類是計算機視覺中的常見任務之一。對于圖像分類模型的訓練，以下說法錯誤的是（）A.需要大量有標注的圖像數(shù)據(jù)來學習不同類別的特征B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在圖像分類任務中表現(xiàn)出色C.模型的訓練過程是不斷調整參數(shù)以最小化預測誤差的過程D.圖像分類模型一旦訓練完成，就無法再對新的類別進行學習和分類二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）描述計算機視覺在建筑行業(yè)的應用。2、（本題5分）解釋計算機視覺中的車牌識別技術。3、（本題5分）解釋計算機視覺中的人體姿態(tài)估計的應用場景。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用圖像分割技術，從醫(yī)學X光片中分割出病變區(qū)域。2、（本題5分）基于計算機視覺的智能停車場管理系統(tǒng)，實現(xiàn)車輛的自動入場和出場管理。3、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同樂器的計算機視覺程序。4、（本題5分）在安防領域，利用計算機視覺檢測異常行為和入侵事件。5、（本題5分）運用圖像識別算法，對不同類型的運動器材圖像進行分類和識別。四、分析題（本大題共3個小題，共