安徽工程大學(xué)《機(jī)器視覺及應(yīng)用》2022-2023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)安徽工程大學(xué)《機(jī)器視覺及應(yīng)用》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、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、計(jì)算機(jī)視覺在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車需要識(shí)別道路上的交通標(biāo)志，以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.多攝像頭融合可以提供更全面的道路信息，提高交通標(biāo)志識(shí)別的準(zhǔn)確性B.深度學(xué)習(xí)模型可以實(shí)時(shí)處理攝像頭采集的圖像，快速準(zhǔn)確地識(shí)別交通標(biāo)志C.除了交通標(biāo)志識(shí)別，計(jì)算機(jī)視覺還可以用于車道檢測(cè)、行人檢測(cè)和障礙物檢測(cè)等任務(wù)D.自動(dòng)駕駛中的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)完全不需要其他傳感器（如雷達(dá)、激光雷達(dá)）的輔助，僅依靠圖像信息就能實(shí)現(xiàn)安全可靠的駕駛2、計(jì)算機(jī)視覺中的姿態(tài)估計(jì)是確定物體在三維空間中的位置和方向。假設(shè)要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài)，以下關(guān)于姿態(tài)估計(jì)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于視覺的姿態(tài)估計(jì)可以通過(guò)分析物體在圖像中的特征點(diǎn)來(lái)計(jì)算其姿態(tài)B.可以結(jié)合多個(gè)攝像頭的圖像信息，提高姿態(tài)估計(jì)的精度和魯棒性C.姿態(tài)估計(jì)通常需要先對(duì)物體進(jìn)行建模，然后通過(guò)匹配圖像和模型來(lái)確定姿態(tài)D.姿態(tài)估計(jì)的結(jié)果總是非常準(zhǔn)確，不受圖像噪聲、遮擋和物體形狀變化的影響3、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中，需要從多視角的圖像中恢復(fù)物體的三維形狀。假設(shè)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(jié)構(gòu)光方法C.運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SFM）D.基于投影的方法4、在計(jì)算機(jī)視覺的動(dòng)作識(shí)別任務(wù)中，區(qū)分不同的人體動(dòng)作。假設(shè)要從一段視頻中識(shí)別出一個(gè)人是在跑步還是走路，以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于骨架信息的動(dòng)作識(shí)別方法對(duì)人體姿態(tài)的微小變化不敏感B.只考慮動(dòng)作的空間特征就能準(zhǔn)確識(shí)別不同的動(dòng)作C.融合時(shí)空特征和深度學(xué)習(xí)模型能夠提升動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確率D.動(dòng)作識(shí)別的結(jié)果不受視頻拍攝角度和背景干擾的影響5、在計(jì)算機(jī)視覺中，特征提取是非常關(guān)鍵的一步。假設(shè)我們要從圖像中提取有意義的特征，用于后續(xù)的處理和分析，以下關(guān)于特征提取方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.SIFT（尺度不變特征變換）和SURF（加速穩(wěn)健特征）是常用的局部特征描述子，對(duì)圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和光照變化具有一定的不變性B.HOG（方向梯度直方圖）特征通過(guò)計(jì)算圖像局部區(qū)域的梯度方向分布來(lái)描述圖像，常用于行人檢測(cè)C.深度學(xué)習(xí)中的自動(dòng)特征提取，例如通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到的特征，比手工設(shè)計(jì)的特征更具有代表性和判別力D.特征提取的結(jié)果對(duì)后續(xù)的圖像處理任務(wù)影響不大，不同的特征提取方法可以得到相似的處理效果6、計(jì)算機(jī)視覺中的表情識(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7、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中，假設(shè)要從一系列二維圖像重建出物體的三維模型。以下關(guān)于相機(jī)參數(shù)校準(zhǔn)的重要性，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.準(zhǔn)確的相機(jī)參數(shù)有助于提高三維重建的精度B.相機(jī)參數(shù)校準(zhǔn)可以減少重建過(guò)程中的誤差累積C.即使相機(jī)參數(shù)不準(zhǔn)確，也能通過(guò)后續(xù)處理得到精確的三維模型D.不同相機(jī)的參數(shù)差異會(huì)影響三維重建的結(jié)果8、計(jì)算機(jī)視覺中的遙感圖像分析用于獲取地球表面的信息。假設(shè)要從衛(wèi)星遙感圖像中分析土地利用類型和植被覆蓋情況，同時(shí)要克服圖像的大尺度和復(fù)雜的地物分布。以下哪種遙感圖像分析方法最為有效？（）A.基于光譜特征的分析B.基于紋理特征的分析C.基于對(duì)象的圖像分析D.基于深度學(xué)習(xí)的分析9、在計(jì)算機(jī)視覺中，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、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10、在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用中，人臉識(shí)別是一個(gè)常見的任務(wù)。假設(shè)一個(gè)公司要建立一個(gè)門禁系統(tǒng)，通過(guò)人臉識(shí)別來(lái)允許員工進(jìn)入。為了提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性，以下哪種技術(shù)通常會(huì)被采用？（）A.基于幾何特征的人臉識(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，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)D.基于顏色特征的人臉識(shí)別11、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像融合任務(wù)中，將多幅圖像合成為一幅更完整、更有信息的圖像。假設(shè)要將一張白天拍攝的風(fēng)景圖像和一張夜晚拍攝的同一地點(diǎn)的圖像進(jìn)行融合，以下關(guān)于圖像融合方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以基于像素級(jí)的融合策略，將兩幅圖像的像素值進(jìn)行加權(quán)或組合B.特征級(jí)融合方法先提取圖像的特征，然后進(jìn)行融合，能夠更好地保留圖像的語(yǔ)義信息C.圖像融合的效果只取決于融合算法的選擇，與輸入圖像的質(zhì)量和內(nèi)容無(wú)關(guān)D.多模態(tài)圖像融合需要考慮不同圖像的特點(diǎn)和互補(bǔ)性，以獲得更理想的融合結(jié)果12、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠識(shí)別人臉表情的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，用于情感分析和人機(jī)交互?？紤]到表情的細(xì)微變化和個(gè)體差異，以下哪種模型架構(gòu)可能更適合處理這種復(fù)雜的任務(wù)？（）A.多層感知機(jī)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)13、計(jì)算機(jī)視覺中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。假設(shè)要對(duì)一段視頻中的物體運(yùn)動(dòng)進(jìn)行分析，以下關(guān)于光流估計(jì)的描述，正確的是：（）A.稀疏光流估計(jì)只計(jì)算圖像中部分特征點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)，無(wú)法反映整體的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)B.稠密光流估計(jì)能夠得到圖像中每個(gè)像素的運(yùn)動(dòng)向量，但計(jì)算復(fù)雜度較高C.光流估計(jì)的結(jié)果不受光照變化和噪聲的影響，具有很高的準(zhǔn)確性D.光流估計(jì)只能用于分析勻速直線運(yùn)動(dòng)的物體，對(duì)于復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)模式無(wú)法處理14、目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺中的常見任務(wù)，例如在監(jiān)控視頻中檢測(cè)行人或車輛。假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述，哪一項(xiàng)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(guò)生成候選區(qū)域并對(duì)其進(jìn)行分類和定位來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)B.一階段目標(biāo)檢測(cè)算法，如YOLO和SSD，直接在圖像上進(jìn)行目標(biāo)的分類和定位，速度相對(duì)較快C.目標(biāo)檢測(cè)算法的性能通常用準(zhǔn)確率、召回率和平均精度均值（mAP）等指標(biāo)來(lái)評(píng)估D.目標(biāo)檢測(cè)算法的精度和速度是相互獨(dú)立的，提高精度不會(huì)影響速度，反之亦然15、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像超分辨率重建中，假設(shè)我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像，同時(shí)保持圖像的細(xì)節(jié)和紋理。以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在這方面表現(xiàn)較好？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）D.自動(dòng)編碼器（Autoencoder）16、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)影像中的腫瘤區(qū)域進(jìn)行精確分割，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.手動(dòng)分割是最準(zhǔn)確的方法，不需要借助計(jì)算機(jī)算法B.基于閾值的圖像分割方法能夠適用于所有類型的醫(yī)學(xué)影像分割問題C.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）及其變體在醫(yī)學(xué)圖像分割中具有很大的潛力D.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的分割算法，與圖像的預(yù)處理無(wú)關(guān)17、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別是對(duì)視頻中人物或物體的動(dòng)作進(jìn)行分類和理解。假設(shè)要識(shí)別一段舞蹈視頻中的各種舞蹈動(dòng)作，同時(shí)要考慮動(dòng)作的速度、幅度和風(fēng)格的變化。以下哪種動(dòng)作識(shí)別方法在處理這種復(fù)雜的動(dòng)作模式時(shí)表現(xiàn)更好？（）A.基于手工特征的動(dòng)作識(shí)別B.基于時(shí)空興趣點(diǎn)的動(dòng)作識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)空卷積網(wǎng)絡(luò)D.基于隱馬爾可夫模型的動(dòng)作識(shí)別18、在計(jì)算機(jī)視覺的醫(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19、計(jì)算機(jī)視覺中的視頻目標(biāo)跟蹤中，假設(shè)目標(biāo)在跟蹤過(guò)程中發(fā)生了嚴(yán)重的形變。以下關(guān)于處理目標(biāo)形變的方法描述，正確的是：（）A.基于模板匹配的跟蹤方法能夠自適應(yīng)地處理目標(biāo)形變，保持跟蹤的準(zhǔn)確性B.特征點(diǎn)跟蹤方法對(duì)目標(biāo)形變不敏感，在這種情況下仍然能夠可靠跟蹤C(jī).深度學(xué)習(xí)中的孿生網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)形變時(shí)容易丟失目標(biāo)，無(wú)法繼續(xù)跟蹤D.結(jié)合多種特征和模型更新策略可以提高對(duì)目標(biāo)形變的跟蹤魯棒性20、在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，需要實(shí)時(shí)檢測(cè)道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線。假設(shè)車輛在高速行駛中，以下哪種技術(shù)能夠快速準(zhǔn)確地檢測(cè)到各種交通標(biāo)志，并且對(duì)光照變化和遮擋具有較強(qiáng)的魯棒性？（）A.基于顏色和形狀特征的檢測(cè)方法B.基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)方法，結(jié)合多尺度特征C.基于邊緣檢測(cè)和形態(tài)學(xué)操作的方法D.基于模板匹配和特征點(diǎn)匹配的方法21、在計(jì)算機(jī)視覺的文本檢測(cè)和識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)要從一張圖片中提取并識(shí)別其中的文字信息。以下關(guān)于文本檢測(cè)和識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以先通過(guò)文本檢測(cè)算法定位圖片中的文本區(qū)域，然后進(jìn)行識(shí)別B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本識(shí)別中表現(xiàn)出色，能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種字體和風(fēng)格的文字C.文本檢測(cè)和識(shí)別對(duì)于彎曲、傾斜和模糊的文字能夠輕松應(yīng)對(duì)，沒有任何困難D.可以結(jié)合光學(xué)字符識(shí)別（OCR）技術(shù)，將圖片中的文字轉(zhuǎn)換為可編輯的文本22、人臉識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)公司使用人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行員工考勤。以下關(guān)于人臉識(shí)別技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.它可以通過(guò)提取面部特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的形狀和位置，來(lái)進(jìn)行身份識(shí)別B.能夠適應(yīng)不同的表情、姿態(tài)和光照變化，保持較高的識(shí)別準(zhǔn)確率C.人臉識(shí)別系統(tǒng)的安全性極高，不存在被欺騙或誤識(shí)別的可能性D.深度學(xué)習(xí)模型在人臉識(shí)別中表現(xiàn)出色，大大提高了識(shí)別性能23、對(duì)于圖像的語(yǔ)義理解任務(wù)，假設(shè)要理解一張圖像所表達(dá)的場(chǎng)景和事件，例如判斷一張圖像是在舉行婚禮還是在舉辦音樂會(huì)。圖像中的信息可能比較隱晦和復(fù)雜。以下哪種方法可能有助于提高語(yǔ)義理解的準(zhǔn)確性？（）A.構(gòu)建圖像的語(yǔ)義圖，分析物體之間的關(guān)系B.只關(guān)注圖像中的主要物體，忽略背景信息C.對(duì)圖像進(jìn)行簡(jiǎn)單的分類，不進(jìn)行深入的語(yǔ)義分析D.隨機(jī)猜測(cè)圖像的語(yǔ)義24、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域精確地分割出來(lái)，以便醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。這張醫(yī)學(xué)圖像可能存在噪聲、模糊和不均勻的灰度分布。以下哪種圖像分割方法在處理這種復(fù)雜情況時(shí)可能更具優(yōu)勢(shì)？（）A.基于閾值的分割方法，根據(jù)像素值設(shè)定閾值進(jìn)行分割B.基于區(qū)域生長(zhǎng)的分割方法，從種子點(diǎn)開始逐漸擴(kuò)展區(qū)域C.基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割算法，如U-NetD.隨機(jī)分割圖像，然后根據(jù)后續(xù)分析進(jìn)行調(diào)整25、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中，假設(shè)要填補(bǔ)圖像中缺失或損壞的部分。以下哪種方法可能更有效地恢復(fù)圖像的完整性和真實(shí)性？（）A.基于擴(kuò)散的修復(fù)方法B.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)模型，如ContextEncoderC.用固定的圖案或顏色填充缺失部分D.不進(jìn)行修復(fù)，保留圖像的缺失部分26、在計(jì)算機(jī)視覺中，圖像去霧是提高有霧圖像質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像去霧的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.圖像去霧可以基于物理模型或深度學(xué)習(xí)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像去霧中能夠有效地恢復(fù)圖像的細(xì)節(jié)和顏色C.圖像去霧只對(duì)輕度有霧的圖像有效，對(duì)于濃霧圖像效果不佳D.圖像去霧可以提高圖像的清晰度和可視性，有助于后續(xù)的處理和分析27、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(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28、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中，去除圖像中的噪聲。假設(shè)要對(duì)一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像進(jìn)行去噪處理，以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.均值濾波方法能夠在去除噪聲的同時(shí)很好地保留圖像的細(xì)節(jié)B.中值濾波對(duì)椒鹽噪聲的去除效果不佳C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪方法可以自適應(yīng)地學(xué)習(xí)噪聲模式和圖像特征D.圖像去噪不會(huì)引入任何新的失真或模糊29、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的同一物體的圖像進(jìn)行對(duì)齊。以下關(guān)于特征匹配的方法，哪一項(xiàng)是不太可靠的？（）A.使用SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）特征進(jìn)行匹配B.基于像素值的直接比較進(jìn)行匹配C.利用SURF（SpeededUpRobustFeatures）特征進(jìn)行匹配D.通過(guò)ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）特征進(jìn)行匹配30、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，根據(jù)用戶的需求從圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中查找相關(guān)圖像。假設(shè)要從一個(gè)大型的圖像庫(kù)中檢索包含特定物體的圖像，以下