北京郵電大學《計算機視覺》2021-2022學年第一學期期末試卷

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2021-2022學年第一學期期末試卷院(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30個小題，每小題1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、在計算機視覺中，圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質量的技術。以下關于圖像超分辨率重建的敘述，不正確的是（）A.圖像超分辨率重建可以通過插值、基于模型的方法或深度學習方法來實現B.深度學習方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細節(jié)C.圖像超分辨率重建在醫(yī)學圖像、衛(wèi)星圖像和監(jiān)控圖像等領域有重要的應用D.圖像超分辨率重建可以無限制地提高圖像的分辨率，不受原始圖像信息的限制2、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3、計算機視覺中的姿態(tài)估計是確定物體在三維空間中的位置和方向。假設要估計一個機器人手臂的姿態(tài)，以下關于姿態(tài)估計方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于視覺的姿態(tài)估計可以通過分析物體在圖像中的特征點來計算其姿態(tài)B.可以結合多個攝像頭的圖像信息，提高姿態(tài)估計的精度和魯棒性C.姿態(tài)估計通常需要先對物體進行建模，然后通過匹配圖像和模型來確定姿態(tài)D.姿態(tài)估計的結果總是非常準確，不受圖像噪聲、遮擋和物體形狀變化的影響4、計算機視覺中的醫(yī)學圖像分析具有重要的臨床應用價值。假設要從一組X光片中檢測出病變區(qū)域，同時要區(qū)分不同類型的病變。以下哪種技術和方法在醫(yī)學圖像分析中最為常用和有效？（）A.形態(tài)學操作B.圖像分割與分類C.特征提取與選擇D.以上方法綜合運用5、計算機視覺在體育賽事分析中的應用可以提供更深入的比賽洞察。假設要分析一場足球比賽中球員的跑位和傳球模式，以下關于體育賽事計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠球員的位置信息就能全面分析比賽中的戰(zhàn)術和策略B.球員的速度和加速度等動態(tài)信息對比賽分析的價值不大C.結合深度學習和軌跡分析技術可以更有效地挖掘比賽中的關鍵模式和趨勢D.比賽場地的光照和攝像機視角對計算機視覺分析的結果沒有影響6、在一個基于計算機視覺的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中，需要對車輛的類型、速度和行駛軌跡進行分析。以下哪種技術在車輛分析方面可能發(fā)揮關鍵作用？（）A.目標檢測和跟蹤B.車牌識別C.軌跡預測D.以上都是7、在計算機視覺的圖像分割任務中，假設要對細胞圖像進行精細分割。以下關于模型選擇的考慮因素，哪一項是不準確的？（）A.模型對細胞邊界的捕捉能力B.模型在小樣本數據上的泛化能力C.模型的訓練時間和計算資源需求D.模型的知名度和在學術圈的引用次數8、在計算機視覺的場景理解任務中，需要對圖像中的物體、關系和上下文進行綜合分析。假設要理解一個室內場景的布局和功能，以下哪種信息可能是最關鍵的？（）A.物體的形狀和顏色B.物體之間的空間位置關系C.圖像的亮度和對比度D.圖像的拍攝角度9、對于視頻中的異常檢測任務，假設要在一段監(jiān)控視頻中檢測出異常事件，如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準確檢測異常？（）A.建立正常行為模型，對比檢測異常B.只關注視頻中的顯著運動區(qū)域C.隨機判斷視頻中的幀是否異常D.不進行異常檢測，直接忽略異常事件10、計算機視覺在安防領域的應用可以加強監(jiān)控和預警能力。假設要通過攝像頭實時監(jiān)測公共場所的異常行為，以下關于安防計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.簡單的運動檢測算法就能準確識別各種異常行為B.不考慮人群密度和環(huán)境背景對異常行為檢測的影響C.結合深度學習和行為分析模型可以提高異常行為檢測的準確性和及時性D.安防領域的計算機視覺系統(tǒng)不需要考慮隱私保護和數據安全問題11、在計算機視覺的視覺跟蹤任務中，目標在運動過程中可能會發(fā)生形變、遮擋和光照變化等情況。為了提高跟蹤的穩(wěn)定性和準確性，以下哪種策略可能是有效的？（）A.模型更新機制B.多特征融合C.抗遮擋處理D.以上都是12、計算機視覺中的姿態(tài)估計任務是估計人體或物體在三維空間中的姿態(tài)。假設要估計一個人體模特的姿態(tài)。以下關于姿態(tài)估計的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過關鍵點檢測和關節(jié)角度計算來估計人體姿態(tài)B.深度學習中的卷積神經網絡可以直接預測人體姿態(tài)的參數C.姿態(tài)估計在虛擬現實和增強現實等應用中具有重要作用D.姿態(tài)估計的結果總是非常準確，不受人體遮擋和復雜動作的影響13、計算機視覺中的人臉識別技術應用廣泛。假設要在一個門禁系統(tǒng)中實現準確的人臉識別，以下關于人臉識別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的人臉識別方法對姿態(tài)和光照變化具有很強的魯棒性B.基于模板匹配的方法能夠處理大規(guī)模的人臉數據庫，并且識別速度快C.深度學習中的卷積神經網絡在人臉識別中能夠學習到更具判別性的特征，但容易受到數據偏差的影響D.人臉識別系統(tǒng)一旦訓練完成，就不需要更新和優(yōu)化，能夠一直保持高準確率14、計算機視覺中的特征提取是非常關鍵的步驟。假設要從一組圖像中提取具有代表性的特征，以下關于特征提取方法的描述，正確的是：（）A.手工設計的特征，如SIFT和HOG，在任何情況下都比深度學習自動學習的特征更有效B.深度學習中的卷積神經網絡能夠自動學習到圖像的多層次特征，具有很強的表達能力C.特征提取的結果對后續(xù)的圖像分類和目標檢測任務沒有影響D.特征提取只需要考慮圖像的局部信息，全局信息不重要15、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損失函數？（）A.L1損失B.L2損失C.感知損失D.以上都是16、計算機視覺中的醫(yī)學圖像分析對于疾病的診斷和治療具有重要意義。以下關于醫(yī)學圖像分析的描述，不準確的是（）A.可以對X光、CT、MRI等醫(yī)學圖像進行病灶檢測、器官分割和疾病分類B.深度學習技術在醫(yī)學圖像分析中取得了顯著的成果，但也面臨數據標注困難和模型泛化能力不足的問題C.醫(yī)學圖像分析需要遵循嚴格的醫(yī)學標準和倫理規(guī)范，確保結果的準確性和可靠性D.醫(yī)學圖像分析完全依賴于計算機視覺技術，醫(yī)生的經驗和專業(yè)知識不再重要17、在計算機視覺中，三維重建是從二維圖像恢復物體的三維結構。以下關于三維重建的敘述，不正確的是（）A.可以通過多視圖幾何、結構光或深度學習方法進行三維重建B.三維重建在虛擬現實、文物保護和工業(yè)設計等領域有著廣泛的應用C.三維重建的結果總是精確無誤的，能夠完全還原物體的真實三維結構D.噪聲、遮擋和圖像質量等因素會對三維重建的結果產生影響18、在計算機視覺的三維重建任務中，假設要從一系列二維圖像重建出物體的三維模型。以下關于相機參數校準的重要性，哪一項是不正確的？（）A.準確的相機參數有助于提高三維重建的精度B.相機參數校準可以減少重建過程中的誤差累積C.即使相機參數不準確，也能通過后續(xù)處理得到精確的三維模型D.不同相機的參數差異會影響三維重建的結果19、在計算機視覺的圖像風格遷移任務中，將一張圖像的風格應用到另一張圖像上。假設要將一幅油畫的風格遷移到一張照片上，以下關于圖像風格遷移方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征提取和風格轉換的方法能夠實現自然逼真的風格遷移B.深度學習中的生成對抗網絡（GAN）在風格遷移中無法生成多樣化的風格效果C.圖像的內容和風格可以完全獨立地進行處理，互不影響D.考慮圖像的局部和全局特征以及語義信息能夠提升風格遷移的質量20、在圖像配準任務中，需要將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設我們要將一張衛(wèi)星圖像與一張航拍圖像進行配準，以下哪個因素對于配準的準確性影響最大？（）A.圖像的分辨率差異B.圖像的旋轉和平移C.圖像的光照條件D.圖像中的噪聲21、物體檢測是計算機視覺中的一項關鍵任務。假設一個智能監(jiān)控系統(tǒng)需要檢測場景中的特定物體，如背包、自行車等。以下關于物體檢測算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于深度學習的物體檢測算法能夠同時檢測多個物體，并給出它們的位置和類別B.可以通過滑動窗口的方法在圖像中搜索可能的物體區(qū)域，然后進行分類判斷C.物體檢測算法需要對大量的標注圖像進行訓練，以學習不同物體的特征D.無論物體的大小、形狀和顏色如何變化，物體檢測算法都能準確檢測到22、計算機視覺在醫(yī)療手術中的應用可以為醫(yī)生提供輔助和支持。假設在一個微創(chuàng)手術中，計算機視覺用于引導手術器械。以下關于計算機視覺在醫(yī)療手術中的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過實時圖像分析，為醫(yī)生提供器械與組織的相對位置和姿態(tài)信息B.能夠對手術區(qū)域進行精準的分割和標注，幫助醫(yī)生識別關鍵結構C.計算機視覺在醫(yī)療手術中的應用已經非常成熟，不存在任何風險和誤差D.可以與機器人手術系統(tǒng)結合，實現更精確和穩(wěn)定的手術操作23、當處理低光照條件下拍攝的圖像時，為了增強圖像的亮度和對比度，同時減少噪聲，以下哪種圖像處理方法可能更合適？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.簡單地增加圖像的整體亮度值D.不進行任何處理，保留低光照效果24、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用越來越廣泛。假設要檢測電子電路板上的微小缺陷，以下關于圖像采集設備的選擇，哪一項是最為關鍵的？（）A.選擇高分辨率的數碼相機，獲取清晰的圖像B.選用具有大景深的鏡頭，確保整個電路板都清晰成像C.采用高速攝像機，快速采集大量圖像D.選擇價格低廉的圖像采集設備，降低成本25、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務中，假設要估計一個物體在三維空間中的姿態(tài)，例如估計一個機器人手臂的關節(jié)角度。以下哪種技術或方法可能被用于實現這一目標？（）A.基于立體視覺的方法，通過多個相機的觀測B.利用深度學習模型直接預測姿態(tài)參數C.僅根據物體的外觀形狀進行估計D.隨機猜測物體的姿態(tài)26、計算機視覺中的圖像語義分割需要為圖像中的每個像素分配類別標簽。假設要對一張城市街景圖像進行語義分割，包括道路、建筑物、車輛和行人等。以下哪種圖像語義分割方法在處理這種復雜場景時能夠提供更精細的分割結果？（）A.全卷積網絡（FCN）B.U-NetC.SegNetD.DeepLab27、計算機視覺中的目標計數是估計圖像或視頻中目標的數量。假設要在一張人群圖像中準確計數人數，以下關于目標計數方法的描述，正確的是：（）A.基于檢測的計數方法通過檢測每個個體來實現計數，對密集場景效果好B.基于回歸的計數方法直接預測目標數量，計算速度快但精度較低C.深度學習中的注意力機制在目標計數中沒有作用，不能提高計數準確性D.目標計數只需要考慮目標的外觀特征，不需要考慮圖像的上下文信息28、假設我們要開發(fā)一個計算機視覺系統(tǒng)，用于檢測生產線上產品的表面缺陷。由于產品的種類繁多、缺陷類型復雜，以下哪種方法可能需要更多的計算資源和時間來訓練模型？（）A.基于傳統(tǒng)機器學習的方法B.基于淺層神經網絡的方法C.基于深度學習的方法D.基于模板匹配的方法29、當進行視頻中的動作識別時，假設要分析一段運動員訓練的視頻，識別出其中的各種動作，如跑步、跳躍和舉重等。視頻中的動作可能存在速度變化、遮擋和視角變化等問題。為了準確識別這些動作，以下哪種技術是關鍵的？（）A.對每一幀圖像進行獨立的動作分類，然后綜合結果B.利用光流信息來捕捉視頻中的運動模式C.只關注視頻中的關鍵幀，忽略其他幀D.不考慮視頻的時序信息，將其視為一系列獨立的圖像30、在計算機視覺的全景圖像拼接任務中，假設要將多張拍攝的局部圖像拼接成一幅完整的全景圖。以下關于圖像匹配和融合的步驟，哪一項是容易出錯的？（）A.準確找到相鄰圖像之間的特征點進行匹配B.對匹配后的圖像進行幾何校正和投影變換C.直接將圖像拼接在一起，不進行任何過渡處理D.采用合適的融合算法，消除拼接處的明顯痕跡二、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用圖像識別技術，對不同品牌的汽車輪胎圖像進行識別和分類。2、（本題5分）運用計算機視覺技術，對橋梁結構的安全性進行檢測和評估。3、（本題5分）利用圖像識別技術，對不同品牌的空調外機圖像進行識別和分類。4、（本題5分）運用圖像分類技術，對不同種類的寶石進行分類。5、（本題5分）在農業(yè)領域，使用計算機視覺檢測農作物的病蟲害情況。三、簡答題（本大題共5個小題，共