阜陽(yáng)師范大學(xué)信息工程學(xué)院《信息圖表設(shè)計(jì)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2022-2023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)的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要持續(xù)跟蹤一個(gè)或多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在操場(chǎng)上跑步的人。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以基于特征匹配的方法，在連續(xù)的幀中找到目標(biāo)的相似特征來(lái)實(shí)現(xiàn)跟蹤B.深度學(xué)習(xí)中的相關(guān)濾波算法能夠快速準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)，適應(yīng)目標(biāo)的外觀變化C.目標(biāo)跟蹤算法能夠在目標(biāo)被遮擋或短暫消失后，仍然準(zhǔn)確地恢復(fù)跟蹤D.無(wú)論目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)速度和軌跡如何復(fù)雜，目標(biāo)跟蹤算法都能完美地跟蹤2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流計(jì)算用于估計(jì)圖像中像素的運(yùn)動(dòng)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)快速運(yùn)動(dòng)的物體進(jìn)行光流估計(jì)，同時(shí)場(chǎng)景中存在光照變化和噪聲干擾。在這種情況下，以下哪種光流計(jì)算方法能夠提供更準(zhǔn)確和穩(wěn)定的結(jié)果？（）A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的表情識(shí)別旨在判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于在線教育的表情識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情特征的提取，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)關(guān)注的？（）A.提取面部肌肉的細(xì)微運(yùn)動(dòng)作為特征B.僅考慮眼睛和嘴巴的形狀變化C.忽略面部的整體輪廓，只關(guān)注局部特征D.不進(jìn)行任何特征提取，直接使用原始圖像進(jìn)行分類(lèi)4、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5、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6、圖像分類(lèi)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基礎(chǔ)任務(wù)之一。假設(shè)要對(duì)一組動(dòng)物圖片進(jìn)行分類(lèi)，區(qū)分貓、狗、兔子等。以下關(guān)于圖像分類(lèi)方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如支持向量機(jī)（SVM），也可以用于圖像分類(lèi)任務(wù)B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類(lèi)中取得了顯著的效果C.圖像分類(lèi)只需要考慮圖像的內(nèi)容，不需要考慮圖像的拍攝角度和背景等因素D.可以通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、裁剪、翻轉(zhuǎn)等，增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性7、假設(shè)要開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠在低光照條件下清晰拍攝并處理圖像的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，以下哪種圖像增強(qiáng)方法可能有助于改善圖像質(zhì)量？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.暗通道先驗(yàn)去霧D.以上都是8、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像增強(qiáng)任務(wù)中，旨在改善圖像的質(zhì)量。假設(shè)一張低光照條件下拍攝的照片需要增強(qiáng)。以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過(guò)直方圖均衡化方法增強(qiáng)圖像的對(duì)比度B.基于濾波的方法能夠去除圖像中的噪聲，同時(shí)增強(qiáng)細(xì)節(jié)C.圖像增強(qiáng)可以無(wú)限制地提高圖像的質(zhì)量，不存在過(guò)度增強(qiáng)的問(wèn)題D.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）也可以用于圖像增強(qiáng)9、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視頻目標(biāo)跟蹤中，假設(shè)目標(biāo)在視頻中被短暫遮擋。以下關(guān)于處理遮擋情況的方法，哪一項(xiàng)是不太有效的？（）A.利用目標(biāo)在遮擋前的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)其位置B.完全放棄對(duì)被遮擋目標(biāo)的跟蹤，等待其重新出現(xiàn)C.結(jié)合目標(biāo)的外觀特征和運(yùn)動(dòng)信息進(jìn)行跟蹤D.借助周?chē)尘昂推渌嚓P(guān)物體的信息輔助跟蹤10、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在文物保護(hù)和數(shù)字化中的應(yīng)用可以幫助記錄和分析文物信息。假設(shè)要對(duì)一件古老的雕塑進(jìn)行三維數(shù)字化和表面紋理分析，以下關(guān)于文物保護(hù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的攝影測(cè)量方法在文物數(shù)字化中比基于深度學(xué)習(xí)的方法更精確B.文物的復(fù)雜形狀和表面材質(zhì)對(duì)數(shù)字化和分析過(guò)程沒(méi)有挑戰(zhàn)C.結(jié)合多種成像技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法能夠更全面地獲取文物的信息D.文物保護(hù)中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用不需要考慮對(duì)文物的非接觸性和無(wú)損性要求11、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的立體視覺(jué)任務(wù)中，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。以下哪種立體匹配算法在精度和效率方面可能表現(xiàn)較好？（）A.基于區(qū)域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度學(xué)習(xí)的匹配算法D.以上都是12、在醫(yī)學(xué)圖像分析中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)有助于疾病的診斷和治療。假設(shè)醫(yī)生需要對(duì)一組肺部CT圖像進(jìn)行分析，以檢測(cè)是否存在腫瘤。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法可以自動(dòng)檢測(cè)和定位肺部腫瘤，提高診斷的效率和準(zhǔn)確性B.能夠?qū)D像進(jìn)行增強(qiáng)和預(yù)處理，突出病變區(qū)域，便于醫(yī)生觀察和判斷C.由于醫(yī)學(xué)圖像的復(fù)雜性和個(gè)體差異，計(jì)算機(jī)視覺(jué)的結(jié)果總是完全準(zhǔn)確無(wú)誤的D.可以通過(guò)大量標(biāo)注的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)正常和異常的圖像特征13、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14、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見(jiàn)解。假設(shè)要分析一場(chǎng)足球比賽中球員的跑動(dòng)軌跡和動(dòng)作。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)在體育賽事中的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)對(duì)視頻的分析，自動(dòng)跟蹤球員的位置和運(yùn)動(dòng)軌跡B.能夠?qū)η騿T的動(dòng)作進(jìn)行分類(lèi)，如傳球、射門(mén)和防守C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在體育賽事分析中的結(jié)果可以直接作為裁判的判罰依據(jù)，無(wú)需人工復(fù)查D.可以結(jié)合多攝像頭的信息，獲取更全面和準(zhǔn)確的比賽數(shù)據(jù)15、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的目標(biāo)計(jì)數(shù)任務(wù)，例如統(tǒng)計(jì)圖像中物體的數(shù)量。假設(shè)要計(jì)算一張果園圖片中蘋(píng)果的數(shù)量，以下關(guān)于目標(biāo)計(jì)數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)的圖像分割和對(duì)象識(shí)別方法可以準(zhǔn)確快速地完成目標(biāo)計(jì)數(shù)B.深度學(xué)習(xí)中的回歸模型不適合用于目標(biāo)計(jì)數(shù)任務(wù)C.目標(biāo)的大小、形狀和分布對(duì)計(jì)數(shù)結(jié)果沒(méi)有影響D.結(jié)合深度學(xué)習(xí)的密度估計(jì)方法能夠有效地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)計(jì)數(shù)16、當(dāng)進(jìn)行視頻中的動(dòng)作識(shí)別時(shí)，假設(shè)要分析一段運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練的視頻，識(shí)別出其中的各種動(dòng)作，如跑步、跳躍和舉重等。視頻中的動(dòng)作可能存在速度變化、遮擋和視角變化等問(wèn)題。為了準(zhǔn)確識(shí)別這些動(dòng)作，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵的？（）A.對(duì)每一幀圖像進(jìn)行獨(dú)立的動(dòng)作分類(lèi)，然后綜合結(jié)果B.利用光流信息來(lái)捕捉視頻中的運(yùn)動(dòng)模式C.只關(guān)注視頻中的關(guān)鍵幀，忽略其他幀D.不考慮視頻的時(shí)序信息，將其視為一系列獨(dú)立的圖像17、圖像分類(lèi)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的常見(jiàn)任務(wù)之一。假設(shè)要對(duì)大量的自然風(fēng)景圖片進(jìn)行分類(lèi)，如山脈、森林、海灘等。在進(jìn)行圖像分類(lèi)時(shí)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法，哪一項(xiàng)可能不太有效？（）A.對(duì)圖像進(jìn)行隨機(jī)裁剪和旋轉(zhuǎn)，增加數(shù)據(jù)的多樣性B.改變圖像的色彩和對(duì)比度，模擬不同的拍攝條件C.直接復(fù)制原圖像，增加數(shù)據(jù)量D.給圖像添加隨機(jī)噪聲，增強(qiáng)模型的魯棒性18、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，視頻摘要生成是從長(zhǎng)視頻中提取關(guān)鍵內(nèi)容并生成簡(jiǎn)潔的摘要。以下關(guān)于視頻摘要生成的敘述，不正確的是（）A.視頻摘要生成可以基于關(guān)鍵幀提取、內(nèi)容分析和故事線構(gòu)建等方法B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)視頻的語(yǔ)義信息，生成更有代表性的摘要C.視頻摘要生成在視頻瀏覽、檢索和存儲(chǔ)等方面具有實(shí)用價(jià)值D.視頻摘要生成能夠完全準(zhǔn)確地反映視頻的所有重要內(nèi)容，沒(méi)有任何信息丟失19、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像增強(qiáng)旨在改善圖像的質(zhì)量和視覺(jué)效果。假設(shè)一張低對(duì)比度、有噪聲的醫(yī)學(xué)圖像需要進(jìn)行增強(qiáng)處理，以突出病變區(qū)域并減少噪聲的影響。以下哪種圖像增強(qiáng)技術(shù)最為適合？（）A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.銳化濾波20、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21、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，圖像生成是創(chuàng)建新的圖像內(nèi)容。以下關(guān)于圖像生成的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.可以通過(guò)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、變分自編碼器（VAE）等模型進(jìn)行圖像生成B.圖像生成可以用于藝術(shù)創(chuàng)作、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和虛擬場(chǎng)景構(gòu)建等任務(wù)C.生成的圖像質(zhì)量和真實(shí)性在不斷提高，但仍然存在一些缺陷和不完美之處D.圖像生成可以完全根據(jù)用戶的任意想象生成任何內(nèi)容，不受任何限制22、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的場(chǎng)景理解任務(wù)中，需要對(duì)圖像中的物體、關(guān)系和上下文進(jìn)行綜合分析。假設(shè)要理解一個(gè)室內(nèi)場(chǎng)景的布局和功能，以下哪種信息可能是最關(guān)鍵的？（）A.物體的形狀和顏色B.物體之間的空間位置關(guān)系C.圖像的亮度和對(duì)比度D.圖像的拍攝角度23、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24、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。假設(shè)要檢測(cè)電子電路板上的微小缺陷，以下哪種圖像采集設(shè)備可能提供更高的分辨率和精度？（）A.普通數(shù)碼相機(jī)B.工業(yè)線陣相機(jī)C.手機(jī)攝像頭D.監(jiān)控?cái)z像頭25、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(lèi)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26、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一張低分辨率的衛(wèi)星圖像重建為高分辨率圖像，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是最為突出的？（）A.缺乏足夠的高分辨率衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練B.模型的訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，難以在短時(shí)間內(nèi)得到結(jié)果C.難以評(píng)估重建后的圖像質(zhì)量，沒(méi)有明確的標(biāo)準(zhǔn)D.計(jì)算資源需求過(guò)大，普通計(jì)算機(jī)難以承受27、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視覺(jué)跟蹤與監(jiān)控應(yīng)用中，需要對(duì)特定目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)的跟蹤和監(jiān)測(cè)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)在大型商場(chǎng)中移動(dòng)的可疑人員進(jìn)行跟蹤，同時(shí)要應(yīng)對(duì)人群遮擋和環(huán)境變化。以下哪種視覺(jué)跟蹤與監(jiān)控技術(shù)在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結(jié)果？（）A.多目標(biāo)跟蹤算法B.基于深度學(xué)習(xí)的單目標(biāo)跟蹤C(jī).基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤28、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29、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)30、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像壓縮任務(wù)中，假設(shè)要在保證圖像質(zhì)量的前提下盡可能減小文件大小。以下關(guān)于壓縮算法的選擇，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.選擇基于變換的壓縮算法，如離散余弦變換（DCT）B.采用無(wú)損壓縮算法，確保圖像信息完全不丟失C.只考慮壓縮比，不關(guān)心圖像的視覺(jué)質(zhì)量D.根據(jù)圖像的特點(diǎn)和應(yīng)用需求選擇合適的壓縮算法二、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)古代織物的材質(zhì)和工藝進(jìn)行鑒定。2、（本題5分）運(yùn)用圖像識(shí)別技術(shù)，檢測(cè)醫(yī)院病房?jī)?nèi)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。3、（本題5分）利用圖像分割技術(shù)，從地質(zhì)勘探圖像中分割出礦物質(zhì)。4、（本題5分）使用目標(biāo)跟蹤算法，對(duì)馬拉松比賽中的運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行實(shí)時(shí)排名和速度估算。5、（本題5分）使用目標(biāo)跟蹤算法，跟蹤馬戲表演中空中飛人的軌跡。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題