湖南工程學(xué)院《機(jī)器人視覺(jué)技術(shù)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共7頁(yè)湖南工程學(xué)院《機(jī)器人視覺(jué)技術(shù)》

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、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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2、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3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的表情識(shí)別旨在識(shí)別圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要在一個(gè)情感分析系統(tǒng)中準(zhǔn)確識(shí)別表情，以下關(guān)于表情識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的表情識(shí)別方法對(duì)表情的細(xì)微變化不敏感，識(shí)別準(zhǔn)確率低B.基于紋理特征的表情識(shí)別方法能夠很好地捕捉表情的局部特征，但容易受到光照影響C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在表情識(shí)別中能夠?qū)W習(xí)到全局和局部的特征，但對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)集依賴嚴(yán)重D.表情識(shí)別系統(tǒng)只適用于正面清晰的人臉表情，對(duì)于側(cè)臉和遮擋的表情無(wú)法識(shí)別4、在三維計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，重建物體的三維形狀是一個(gè)重要任務(wù)。假設(shè)要從多視角的圖像中重建一個(gè)建筑物的三維模型，以下關(guān)于三維重建方法的描述，正確的是：（）A.基于立體視覺(jué)的方法能夠直接從兩張圖像中準(zhǔn)確重建出物體的三維形狀B.結(jié)構(gòu)光方法在室外環(huán)境中比在室內(nèi)環(huán)境中更適用C.多視圖幾何和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法可以提高三維重建的精度和完整性D.三維重建的結(jié)果不受圖像拍攝角度和距離的影響5、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)學(xué)圖像分析中有著重要作用。假設(shè)要通過(guò)眼底圖像檢測(cè)糖尿病性視網(wǎng)膜病變，以下關(guān)于模型訓(xùn)練中數(shù)據(jù)標(biāo)注的難度，哪一項(xiàng)是最為顯著的？（）A.病變區(qū)域的邊界模糊，難以精確標(biāo)注B.眼底圖像的質(zhì)量參差不齊，影響標(biāo)注準(zhǔn)確性C.標(biāo)注人員的醫(yī)學(xué)知識(shí)不足，導(dǎo)致標(biāo)注錯(cuò)誤D.數(shù)據(jù)量過(guò)大，標(biāo)注工作耗時(shí)費(fèi)力6、當(dāng)處理低光照條件下拍攝的圖像時(shí)，為了增強(qiáng)圖像的亮度和對(duì)比度，同時(shí)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(jiǎn)單地增加圖像的整體亮度值D.不進(jìn)行任何處理，保留低光照效果7、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠?qū)χ讣y進(jìn)行識(shí)別和認(rèn)證的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，以下哪種特征提取和匹配方法可能在指紋識(shí)別中具有較高的準(zhǔn)確性？（）A.細(xì)節(jié)點(diǎn)提取B.方向場(chǎng)提取C.紋理特征提取D.以上都是8、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的行人重識(shí)別任務(wù)是在不同攝像頭中識(shí)別出特定的行人。假設(shè)要在一個(gè)大型火車站中尋找一個(gè)走失的兒童。以下關(guān)于行人重識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以利用行人的服裝顏色、款式和攜帶物品等特征進(jìn)行重識(shí)別B.深度學(xué)習(xí)中的度量學(xué)習(xí)方法可以學(xué)習(xí)行人的特征表示，提高重識(shí)別的準(zhǔn)確率C.行人重識(shí)別不受行人姿態(tài)變化和攝像頭視角差異的影響D.可以通過(guò)構(gòu)建大規(guī)模的行人數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，提升模型的泛化能力9、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像特征提取中，假設(shè)要提取對(duì)光照、旋轉(zhuǎn)和縮放具有不變性的特征。以下關(guān)于特征提取方法的描述，正確的是：（）A.SIFT特征具有良好的不變性，但計(jì)算復(fù)雜度高，實(shí)時(shí)性差B.HOG特征對(duì)光照變化適應(yīng)性強(qiáng)，但對(duì)旋轉(zhuǎn)和縮放較敏感C.LBP特征能夠快速提取，但特征表達(dá)能力有限D(zhuǎn).沒(méi)有一種特征提取方法能夠同時(shí)滿足對(duì)光照、旋轉(zhuǎn)和縮放的不變性要求10、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中，需要根據(jù)環(huán)境圖像來(lái)規(guī)劃?rùn)C(jī)器人的路徑。以下哪種視覺(jué)導(dǎo)航方法可能更適合復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境？（）A.基于地圖的導(dǎo)航B.基于視覺(jué)里程計(jì)的導(dǎo)航C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端導(dǎo)航D.以上都是11、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠識(shí)別道路標(biāo)志的系統(tǒng)，以下關(guān)于應(yīng)對(duì)不同光照條件的策略，哪一項(xiàng)是最為有效的？（）A.使用固定的閾值對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理B.采用自適應(yīng)的圖像增強(qiáng)算法，根據(jù)光照情況調(diào)整圖像C.忽略光照變化，依靠模型的泛化能力D.只在特定的光照條件下收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)12、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視頻壓縮中，為了在保證視覺(jué)質(zhì)量的同時(shí)減少數(shù)據(jù)量，以下哪種技術(shù)可能被廣泛應(yīng)用？（）A.運(yùn)動(dòng)估計(jì)和補(bǔ)償B.圖像分割C.特征點(diǎn)檢測(cè)D.邊緣檢測(cè)13、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14、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15、圖像超分辨率是指從低分辨率圖像生成高分辨率圖像。假設(shè)我們有一張模糊的低分辨率老照片，想要將其清晰化并提高分辨率。以下哪種圖像超分辨率方法能夠生成更逼真的細(xì)節(jié)和更清晰的邊緣？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值B.基于重建的方法，如基于字典學(xué)習(xí)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法，如SRCNND.基于小波變換的方法16、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的語(yǔ)義理解旨在理解圖像或視頻中的高層語(yǔ)義信息。以下關(guān)于語(yǔ)義理解的說(shuō)法，不正確的是（）A.語(yǔ)義理解需要將圖像中的物體、場(chǎng)景和事件等與先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行關(guān)聯(lián)和解釋B.知識(shí)圖譜可以為語(yǔ)義理解提供豐富的語(yǔ)義信息和關(guān)系C.語(yǔ)義理解在圖像描述生成、問(wèn)答系統(tǒng)等任務(wù)中發(fā)揮著重要作用D.語(yǔ)義理解已經(jīng)達(dá)到了非常完美的程度，能夠準(zhǔn)確理解任何復(fù)雜的圖像或視頻內(nèi)容17、在進(jìn)行圖像增強(qiáng)時(shí)，我們常常需要在保持圖像細(xì)節(jié)的同時(shí)改善圖像質(zhì)量。假設(shè)一張低光照條件下拍攝的圖像存在大量噪聲，以下哪種圖像增強(qiáng)方法可能不太適合處理這種情況？（）A.直方圖均衡化B.基于小波變換的去噪方法C.中值濾波D.高斯濾波18、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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19、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，假設(shè)要跟蹤一個(gè)在人群中移動(dòng)的物體。以下關(guān)于跟蹤算法的選擇，哪一項(xiàng)是需要著重考慮的？（）A.算法對(duì)目標(biāo)外觀變化的適應(yīng)性B.算法的計(jì)算復(fù)雜度，越低越好C.算法是否能夠處理多個(gè)同時(shí)移動(dòng)的目標(biāo)D.算法在處理靜態(tài)場(chǎng)景時(shí)的性能20、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用中，例如對(duì)農(nóng)作物的生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)。假設(shè)要通過(guò)圖像分析評(píng)估農(nóng)作物的健康狀況，以下哪種特征可能對(duì)判斷病蟲害的存在較為敏感？（）A.農(nóng)作物的顏色和紋理B.農(nóng)作物的高度和形狀C.農(nóng)田的土壤濕度D.農(nóng)田的地理位置21、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的目標(biāo)跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標(biāo)。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤的敘述，不正確的是（）A.目標(biāo)跟蹤可以基于特征匹配、濾波算法或深度學(xué)習(xí)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)B.目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會(huì)給目標(biāo)跟蹤帶來(lái)挑戰(zhàn)C.目標(biāo)跟蹤在智能監(jiān)控、人機(jī)交互和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用D.目標(biāo)跟蹤算法能夠在任何情況下都準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)，不受復(fù)雜環(huán)境的影響22、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的手勢(shì)識(shí)別用于理解人的手勢(shì)動(dòng)作。假設(shè)要在一個(gè)智能交互系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的手勢(shì)識(shí)別，以下關(guān)于手勢(shì)識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于傳感器的手勢(shì)識(shí)別方法能夠精確獲取手勢(shì)的運(yùn)動(dòng)信息，但佩戴傳感器不方便B.基于視覺(jué)的手勢(shì)識(shí)別方法不受環(huán)境光照和背景的影響，識(shí)別穩(wěn)定性高C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在手勢(shì)識(shí)別中無(wú)法處理復(fù)雜的手勢(shì)變化和遮擋D.手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)只要能夠識(shí)別常見的幾種手勢(shì)，就能夠滿足大多數(shù)應(yīng)用需求23、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像分割任務(wù)中，需要將圖像中的不同物體或區(qū)域準(zhǔn)確地劃分出來(lái)。假設(shè)要對(duì)一張包含多個(gè)水果的圖像進(jìn)行精確分割，每個(gè)水果的邊界可能不清晰，且存在部分重疊和陰影。以下哪種圖像分割算法在處理這種具有挑戰(zhàn)性的情況時(shí)表現(xiàn)更為出色？（）A.基于閾值的分割B.基于區(qū)域的分割C.基于邊緣檢測(cè)的分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割24、在目標(biāo)檢測(cè)中，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法的特點(diǎn)是（）A.檢測(cè)速度快B.檢測(cè)精度高C.適用于小目標(biāo)檢測(cè)D.對(duì)遮擋不敏感25、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像超分辨率技術(shù)用于提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)成高分辨率圖像，以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的圖像超分辨率方法能夠生成清晰逼真的高分辨率圖像B.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像超分辨率任務(wù)中無(wú)法發(fā)揮作用C.圖像超分辨率的效果不受原始低分辨率圖像的質(zhì)量和內(nèi)容的限制D.結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)和深度學(xué)習(xí)的方法可以改善圖像超分辨率的效果26、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(jué)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)27、計(jì)算機(jī)視覺(jué)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)行分類和識(shí)別。以下關(guān)于動(dòng)作識(shí)別的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.動(dòng)作識(shí)別需要分析視頻中的時(shí)空特征來(lái)理解動(dòng)作的模式和類別B.雙流卷積網(wǎng)絡(luò)在動(dòng)作識(shí)別任務(wù)中被廣泛應(yīng)用，分別處理空間和時(shí)間信息C.動(dòng)作識(shí)別在體育分析、視頻監(jiān)控和智能安防等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值D.動(dòng)作識(shí)別技術(shù)已經(jīng)非常成熟，能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種復(fù)雜和細(xì)微的動(dòng)作28、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像去噪任務(wù)中，去除圖像中的噪聲。假設(shè)要處理一張被噪聲嚴(yán)重污染的天文圖像，以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.均值濾波和中值濾波等傳統(tǒng)方法可以在一定程度上去除噪聲，但可能會(huì)模糊圖像細(xì)節(jié)B.基于小波變換的方法能夠在去除噪聲的同時(shí)較好地保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)C.深度學(xué)習(xí)方法通過(guò)學(xué)習(xí)噪聲和干凈圖像之間的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)有效的去噪D.圖像去噪可以完全恢復(fù)被噪聲破壞的原始圖像信息，沒(méi)有任何損失29、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的視覺(jué)跟蹤任務(wù)中，目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中可能會(huì)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(zhǔn)確性，以下哪種策略可能是有效的？（）A.模型更新機(jī)制B.多特征融合C.抗遮擋處理D.以上都是30、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，以下哪種方法常用于圖像的語(yǔ)義分割中的多尺度特征融合？（）A.特征金字塔B.空洞卷積C.注意力機(jī)制D.以上都是二、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用圖像識(shí)別技術(shù)，檢測(cè)機(jī)場(chǎng)安檢處違禁物品。2、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)古代建筑的風(fēng)格和年代進(jìn)行鑒定。3、（本題5分）運(yùn)用深度學(xué)習(xí)，對(duì)不同種類的魚類圖像進(jìn)行分類。4、（本題5分）通過(guò)圖像分割技術(shù)，將衛(wèi)星圖像中的云層和陸地進(jìn)行分離。5、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)程序，通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)識(shí)別不同品牌的汽車標(biāo)志。三、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視