青島科技大學(xué)《設(shè)計方案表述》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁青島科技大學(xué)《設(shè)計方案表述》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)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、在計算機視覺的行人檢測任務(wù)中，假設(shè)要在一個擁擠的街道場景中準(zhǔn)確檢測出行人，場景中存在光照變化、人群遮擋和復(fù)雜背景。以下哪種特征表示方法在這種情況下可能更具魯棒性？（）A.基于形狀的特征，如行人的輪廓B.基于顏色的特征，如行人衣服的顏色C.基于深度學(xué)習(xí)的特征，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動學(xué)習(xí)D.不提取任何特征，直接對原始圖像進行檢測2、計算機視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲，同時保留圖像的細(xì)節(jié)和結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們有一張受到嚴(yán)重噪聲污染的醫(yī)學(xué)圖像，以下哪種圖像去噪方法能夠在去除噪聲的同時，最大程度地保留圖像的邊緣和紋理信息？（）A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.基于小波變換的去噪方法3、計算機視覺中的目標(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)方法來實現(xiàn)B.目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會給目標(biāo)跟蹤帶來挑戰(zhàn)C.目標(biāo)跟蹤在智能監(jiān)控、人機交互和自動駕駛等領(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4、當(dāng)利用計算機視覺進行圖像分類任務(wù)，例如區(qū)分不同種類的動物圖片，為了提高模型的泛化能力和防止過擬合，以下哪種技術(shù)可能是有效的？（）A.數(shù)據(jù)增強B.正則化C.模型融合D.以上都是5、人臉識別是計算機視覺的一個重要應(yīng)用。假設(shè)一個公司使用人臉識別系統(tǒng)進行員工考勤。以下關(guān)于人臉識別技術(shù)的描述，哪一項是錯誤的？（）A.它可以通過提取面部特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的形狀和位置，來進行身份識別B.能夠適應(yīng)不同的表情、姿態(tài)和光照變化，保持較高的識別準(zhǔn)確率C.人臉識別系統(tǒng)的安全性極高，不存在被欺騙或誤識別的可能性D.深度學(xué)習(xí)模型在人臉識別中表現(xiàn)出色，大大提高了識別性能6、計算機視覺中的目標(biāo)跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個在復(fù)雜場景中運動的人物，以下關(guān)于目標(biāo)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(zhǔn)確預(yù)測目標(biāo)的運動軌跡，但對目標(biāo)外觀變化適應(yīng)性差B.基于粒子濾波的跟蹤算法計算復(fù)雜度低，適用于實時跟蹤要求高的場景C.基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤算法需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并且在目標(biāo)被遮擋時容易丟失D.目標(biāo)跟蹤算法只要在初始幀中準(zhǔn)確檢測到目標(biāo)，就能夠在后續(xù)幀中一直保持跟蹤的準(zhǔn)確性7、圖像分類是計算機視覺的基本任務(wù)之一。假設(shè)要對大量的動物圖像進行分類，將其分為貓、狗、兔子等類別。在進行圖像分類時，以下關(guān)于特征提取的描述，正確的是：（）A.手工設(shè)計的特征，如顏色直方圖、紋理特征等，總是比自動學(xué)習(xí)的特征更有效B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學(xué)習(xí)到具有判別性的圖像特征，無需人工干預(yù)C.特征提取的好壞對圖像分類的結(jié)果影響不大，主要取決于分類器的性能D.為了提高分類準(zhǔn)確率，應(yīng)該盡可能多地提取圖像的各種特征，而不考慮特征的冗余性8、在計算機視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，目標(biāo)可能會被遮擋、變形或快速移動。假設(shè)要跟蹤一個在人群中快速移動的人物，以下哪種跟蹤算法可能更適合應(yīng)對這種復(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9、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務(wù)中，假設(shè)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(guān)節(jié)角度。以下哪種技術(shù)或方法可能被用于實現(xiàn)這一目標(biāo)？（）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(xué)習(xí)模型直接預(yù)測姿態(tài)參數(shù)C.僅根據(jù)物體的外觀形狀進行估計D.隨機猜測物體的姿態(tài)10、在計算機視覺的圖像配準(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行對齊。以下關(guān)于特征匹配的方法，哪一項是不太可靠的？（）A.使用SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）特征進行匹配B.基于像素值的直接比較進行匹配C.利用SURF（SpeededUpRobustFeatures）特征進行匹配D.通過ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）特征進行匹配11、計算機視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人物動作。假設(shè)我們要對一段包含復(fù)雜背景和多人交互的視頻進行動作識別，以下哪種特征表示可能對提高識別準(zhǔn)確率有幫助？（）A.基于光流的特征B.基于圖像直方圖的特征C.基于像素值的原始特征D.基于圖像邊緣的特征12、計算機視覺中的全景圖像拼接是將多個視角的圖像組合成一個全景圖像。假設(shè)我們有一組用普通相機拍攝的場景照片，要拼接成一個無縫的全景圖，以下哪個步驟對于拼接的質(zhì)量影響最大？（）A.特征點提取和匹配B.圖像融合和過渡處理C.相機參數(shù)估計和校正D.圖像的裁剪和縮放13、在計算機視覺的圖像分類任務(wù)中，假設(shè)要處理類別不均衡的數(shù)據(jù)集，即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下關(guān)于處理類別不均衡的方法描述，正確的是：（）A.直接使用傳統(tǒng)的分類算法，類別不均衡不會對結(jié)果產(chǎn)生明顯影響B(tài).過采樣少數(shù)類別的樣本可以增加其數(shù)量，但可能導(dǎo)致過擬合C.欠采樣多數(shù)類別的樣本能夠平衡數(shù)據(jù)集，但會丟失部分有用信息D.類別不均衡問題無法通過數(shù)據(jù)處理方法解決，只能通過改進分類算法來應(yīng)對14、在計算機視覺的實際應(yīng)用中，模型的實時性是一個重要的考慮因素。以下關(guān)于實時性的描述，不正確的是（）A.對于一些需要實時響應(yīng)的應(yīng)用，如自動駕駛和工業(yè)檢測，模型的處理速度至關(guān)重要B.模型的復(fù)雜度、計算資源和算法效率都會影響實時性C.可以通過模型壓縮、硬件加速和優(yōu)化算法等方法來提高模型的實時性D.實時性只與模型本身有關(guān)，與硬件設(shè)備和系統(tǒng)架構(gòu)無關(guān)15、在計算機視覺的三維重建任務(wù)中，我們需要從多幅二維圖像中恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們只有少量的、視角有限的圖像，以下哪種重建方法可能面臨較大挑戰(zhàn)？（）A.基于立體視覺的重建方法B.基于運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)（StructurefromMotion）的方法C.利用激光掃描數(shù)據(jù)進行重建D.基于模型擬合的重建方法二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述圖像的超分辨率重建技術(shù)。2、（本題5分）解釋計算機視覺在環(huán)境保護中的用途。3、（本題5分）簡述計算機視覺中的圖像融合技術(shù)。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用深度學(xué)習(xí)模型，對古代書畫作品的修復(fù)方案進行評估和建議。2、（本題5分）基于深度學(xué)習(xí)，實現(xiàn)對羽毛球比賽中發(fā)球是否違規(guī)的檢測。3、（本題5分）對地質(zhì)勘探圖像中的礦物質(zhì)分布進行分析和提取。4、（本題5分）基于計算機視覺的手勢識別系統(tǒng)，實現(xiàn)簡單的手勢控制操作。5、（本題5分）基于計算機視覺的智能停車場車位管理系統(tǒng)，實時顯示車位占用情況。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）觀察某科技產(chǎn)品發(fā)布會的舞臺和