四川城市職業(yè)學(xué)院《計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)》2023-2024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，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁四川城市職業(yè)學(xué)院《計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)》

2023-2024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20個(gè)小題，每小題1分，共20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2、物體檢測是計(jì)算機(jī)視覺中的一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。假設(shè)一個(gè)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(guān)于物體檢測算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的物體檢測算法能夠同時(shí)檢測多個(gè)物體，并給出它們的位置和類別B.可以通過滑動(dòng)窗口的方法在圖像中搜索可能的物體區(qū)域，然后進(jìn)行分類判斷C.物體檢測算法需要對(duì)大量的標(biāo)注圖像進(jìn)行訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)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(zhǔn)確檢測到3、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，根據(jù)用戶提供的圖像或特征在數(shù)據(jù)庫中查找相似的圖像。假設(shè)要從一個(gè)大型圖像庫中找到與給定圖像相似的圖片，以下關(guān)于圖像檢索方法的描述，正確的是：（）A.基于圖像的顏色和紋理特征進(jìn)行檢索能夠滿足所有的檢索需求B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的特征在圖像檢索中不如手工設(shè)計(jì)的特征有效C.考慮圖像的語義信息和高層特征可以提高圖像檢索的準(zhǔn)確性和相關(guān)性D.圖像檢索的速度和效率不受數(shù)據(jù)庫大小和特征維度的影響4、計(jì)算機(jī)視覺在人臉識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于人臉識(shí)別技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過提取人臉的幾何特征、紋理特征或深度學(xué)習(xí)特征進(jìn)行識(shí)別B.人臉識(shí)別系統(tǒng)通常需要進(jìn)行活體檢測，以防止使用照片或視頻等欺詐手段C.大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)集和深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)合，大大提高了人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率D.人臉識(shí)別技術(shù)在任何光照條件、姿態(tài)變化和表情變化下都能準(zhǔn)確識(shí)別，不受這些因素的影響5、在計(jì)算機(jī)視覺的人臉識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)要實(shí)現(xiàn)一個(gè)能夠在不同光照和表情下準(zhǔn)確識(shí)別的系統(tǒng)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.對(duì)人臉圖像進(jìn)行歸一化處理，統(tǒng)一大小和亮度B.對(duì)圖像進(jìn)行銳化處理，增強(qiáng)面部特征C.給圖像添加藝術(shù)效果，提高美觀度D.隨機(jī)裁剪圖像，增加數(shù)據(jù)多樣性6、在計(jì)算機(jī)視覺中，以下哪種方法常用于圖像的目標(biāo)檢測中的遮擋處理？（）A.上下文信息B.跟蹤歷史C.多視角融合D.以上都是7、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中，假設(shè)要去除一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像中的噪聲，同時(shí)盡可能保留圖像的細(xì)節(jié)和邊緣信息。以下哪種去噪方法可能更適合？（）A.中值濾波，用鄰域中值代替像素值B.均值濾波，用鄰域平均值代替像素值C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪模型，如DnCNND.不進(jìn)行任何去噪處理，保留原始噪聲圖像8、在計(jì)算機(jī)視覺中，以下哪種方法常用于圖像的語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9、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)Ψb進(jìn)行款式和顏色識(shí)別的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，用于時(shí)尚推薦和庫存管理。在處理服裝圖像時(shí)，由于服裝的款式和顏色變化多樣，以下哪種特征表示方法可能更適合？（）A.手工設(shè)計(jì)的特征B.基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)特征C.顏色直方圖D.以上都是10、當(dāng)進(jìn)行圖像的去霧處理時(shí)，假設(shè)要去除圖像中由于霧氣導(dǎo)致的模糊和低對(duì)比度。以下哪種方法可能更有效？（）A.基于物理模型的去霧方法，估計(jì)大氣光和透射率B.對(duì)圖像進(jìn)行簡單的對(duì)比度增強(qiáng)C.不進(jìn)行去霧處理，保留有霧的效果D.隨機(jī)調(diào)整圖像的亮度和飽和度11、在計(jì)算機(jī)視覺的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中，假設(shè)要估計(jì)一個(gè)物體在三維空間中的姿態(tài)，例如估計(jì)一個(gè)機(jī)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(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.基于立體視覺的方法，通過多個(gè)相機(jī)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(jìn)行估計(jì)D.隨機(jī)猜測物體的姿態(tài)12、計(jì)算機(jī)視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)要通過攝像頭監(jiān)控一個(gè)公共場所，以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在安防監(jiān)控中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以實(shí)時(shí)檢測異常行為，如人群聚集、奔跑等B.能夠?qū)θ藛T進(jìn)行身份識(shí)別和認(rèn)證C.計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)可以獨(dú)立完成所有的安防監(jiān)控任務(wù)，不需要人工干預(yù)D.與其他安防設(shè)備和系統(tǒng)集成，提高整體的安全性和防范能力13、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中，需要對(duì)車輛的類型、速度和行駛軌跡進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)在車輛分析方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用？（）A.目標(biāo)檢測和跟蹤B.車牌識(shí)別C.軌跡預(yù)測D.以上都是14、在計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)際應(yīng)用中，模型的實(shí)時(shí)性是一個(gè)重要的考慮因素。以下關(guān)于實(shí)時(shí)性的描述，不正確的是（）A.對(duì)于一些需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的應(yīng)用，如自動(dòng)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(jì)算資源和算法效率都會(huì)影響實(shí)時(shí)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(shí)時(shí)性D.實(shí)時(shí)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(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中，例如從多視角圖像恢復(fù)物體的三維形狀，需要解決相機(jī)位姿估計(jì)、特征匹配等問題。以下哪種方法在相機(jī)位姿估計(jì)方面可能具有更高的精度？（）A.基于直接線性變換的方法B.基于BundleAdjustment的方法C.基于特征點(diǎn)的方法D.基于深度學(xué)習(xí)的方法16、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，沒有任何損失17、目標(biāo)檢測是計(jì)算機(jī)視覺中的重要任務(wù)之一，旨在定位和識(shí)別圖像中的多個(gè)目標(biāo)。假設(shè)我們要在城市街道的圖像中檢測行人和車輛。對(duì)于處理這種復(fù)雜場景的目標(biāo)檢測任務(wù)，以下哪種技術(shù)通常能提供更準(zhǔn)確的檢測結(jié)果？（）A.基于滑動(dòng)窗口的傳統(tǒng)目標(biāo)檢測方法B.基于區(qū)域提議的目標(biāo)檢測算法，如R-CNN系列C.基于回歸的一階段目標(biāo)檢測算法，如YOLO系列D.基于聚類的目標(biāo)檢測方法18、對(duì)于圖像分類任務(wù)，假設(shè)需要對(duì)大量的自然風(fēng)景圖像進(jìn)行分類，包括山脈、森林、海灘和沙漠等場景。這些圖像在光照、拍攝角度和季節(jié)等方面存在較大差異。為了提高圖像分類的準(zhǔn)確性和泛化能力，以下哪種策略是至關(guān)重要的？（）A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和顏色變換B.只使用少量具有代表性的圖像進(jìn)行訓(xùn)練C.選擇簡單的分類模型，避免過擬合D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接使用原始圖像訓(xùn)練模型19、在計(jì)算機(jī)視覺的場景理解任務(wù)中，假設(shè)要理解一個(gè)室內(nèi)場景的布局和功能，例如判斷是辦公室還是客廳。以下哪種信息對(duì)于準(zhǔn)確理解場景是至關(guān)重要的？（）A.物體的類別和位置B.圖像的顏色分布C.圖像的拍攝角度D.隨機(jī)選擇圖像中的部分區(qū)域進(jìn)行分析20、在計(jì)算機(jī)視覺的研究中，數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和規(guī)模對(duì)模型的訓(xùn)練和性能評(píng)估至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.大規(guī)模、多樣化和標(biāo)注準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)集有助于訓(xùn)練出泛化能力強(qiáng)的模型B.一些公開的數(shù)據(jù)集如ImageNet、COCO等為計(jì)算機(jī)視覺研究提供了重要的基準(zhǔn)C.數(shù)據(jù)集的構(gòu)建需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和人力，但可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)來減少對(duì)原始數(shù)據(jù)的需求D.數(shù)據(jù)集一旦構(gòu)建完成，就不需要再進(jìn)行更新和擴(kuò)展，能夠一直滿足研究的需求二、簡答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）簡述計(jì)算機(jī)視覺在文物保護(hù)和修復(fù)中的技術(shù)。2、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺在氣象預(yù)測中的應(yīng)用。3、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺在停車場管理中的技術(shù)。4、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺中如何實(shí)現(xiàn)圖像的邊緣檢測？5、（本題5分）描述計(jì)算機(jī)視覺在地質(zhì)勘探中的應(yīng)用。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）一款新型智能手表的界面設(shè)計(jì)簡潔直觀，功能圖標(biāo)清晰易懂。請(qǐng)研究該界面在滿足用戶需求、提升操作便利性、展現(xiàn)產(chǎn)品科技感方面的策略，以及對(duì)用戶滿意度和產(chǎn)品競爭力的影響。2、（本題5分）研究某科技公司的產(chǎn)品體驗(yàn)店設(shè)計(jì)，探討其在空間布局、視覺效果和產(chǎn)品展示方面的特色。3、（本題5分）研究某品牌的宣傳冊(cè)內(nèi)頁設(shè)計(jì)中的色彩運(yùn)用，分析其如何運(yùn)用色彩搭配提升宣傳冊(cè)的視覺效果和吸引力。4、（本題5分）某教育機(jī)構(gòu)的網(wǎng)站設(shè)計(jì)簡潔實(shí)用，課程展示清晰，在線學(xué)習(xí)界面友好。請(qǐng)解析該網(wǎng)站