益陽醫(yī)學高等?？茖W校《展示設計》2023-2024學年第一學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁益陽醫(yī)學高等?？茖W?！墩故驹O計》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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、在計算機視覺的圖像修復任務中，假設要填補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圖像的完整性和真實性？（）A.基于擴散的修復方法B.基于深度學習的圖像修復模型，如ContextEncoderC.用固定的圖案或顏色填充缺失部分D.不進行修復，保留圖像的缺失部分2、在計算機視覺的圖像增強處理中，目的是改善圖像的質(zhì)量和可讀性。假設我們要對一張低光照條件下拍攝的圖像進行增強，以下關于圖像增強方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.直方圖均衡化可以通過調(diào)整圖像的灰度分布，增強圖像的對比度B.基于Retinex理論的方法可以分離圖像的光照和反射成分，從而改善圖像的視覺效果C.圖像增強算法可以在不增加噪聲的情況下，顯著提高圖像的亮度和清晰度D.不同的圖像增強方法適用于不同類型的圖像，需要根據(jù)具體情況選擇合適的方法3、在計算機視覺的立體視覺中，需要通過兩個或多個相機獲取的圖像來計算深度信息。假設要為一個自動駕駛汽車構建立體視覺系統(tǒng)，以測量與前方障礙物的距離，同時要考慮實時性和準確性的要求。以下哪種立體匹配算法在這種應用場景中表現(xiàn)最優(yōu)？（）A.基于區(qū)域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度學習的匹配D.全局優(yōu)化匹配4、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5、計算機視覺在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）中的應用可以提供更沉浸式的體驗。假設要在VR環(huán)境中實時跟蹤用戶的頭部運動并相應地更新場景，以下關于VR/AR計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.簡單的基于傳感器的跟蹤方法能夠滿足VR中高精度的頭部運動跟蹤需求B.計算機視覺在VR/AR中的應用主要關注圖像生成，而不是跟蹤和定位C.結(jié)合視覺特征提取和深度學習的頭部運動跟蹤算法可以實現(xiàn)低延遲和高精度的跟蹤D.VR/AR環(huán)境中的光照條件和物體遮擋對計算機視覺算法的性能沒有影響6、圖像分類是計算機視覺的基礎任務之一。假設要對一組動物圖片進行分類，區(qū)分貓、狗、兔子等。以下關于圖像分類方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.傳統(tǒng)的機器學習方法，如支持向量機（SVM），也可以用于圖像分類任務B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在圖像分類中取得了顯著的效果C.圖像分類只需要考慮圖像的內(nèi)容，不需要考慮圖像的拍攝角度和背景等因素D.可以通過數(shù)據(jù)增強技術，如旋轉(zhuǎn)、裁剪、翻轉(zhuǎn)等，增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性7、在計算機視覺的圖像生成任務中，假設要生成具有真實感的自然圖像。以下關于圖像生成方法的描述，正確的是：（）A.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）能夠生成逼真的圖像，但訓練過程不穩(wěn)定，容易模式崩潰B.變分自編碼器（VAE）生成的圖像多樣性好，但真實感不如GAN生成的圖像C.自回歸模型在圖像生成中效率高，能夠快速生成高質(zhì)量的圖像D.所有的圖像生成方法都能夠生成與真實世界完全一致的圖像8、在計算機視覺的圖像質(zhì)量評估任務中，假設要評估一張經(jīng)過處理后的圖像的質(zhì)量。以下關于圖像質(zhì)量評估方法的描述，正確的是：（）A.主觀評估方法通過人的觀察和判斷來評價圖像質(zhì)量，結(jié)果準確可靠B.客觀評估方法中的全參考方法需要原始未失真圖像作為參考，計算復雜度低C.無參考圖像質(zhì)量評估方法能夠在沒有原始圖像的情況下準確評估圖像質(zhì)量D.所有的圖像質(zhì)量評估方法都能夠完全反映人對圖像質(zhì)量的主觀感受9、在計算機視覺的圖像融合任務中，將多幅圖像合成為一幅更完整、更有信息的圖像。假設要將一張白天拍攝的風景圖像和一張夜晚拍攝的同一地點的圖像進行融合，以下關于圖像融合方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于像素級的融合策略，將兩幅圖像的像素值進行加權或組合B.特征級融合方法先提取圖像的特征，然后進行融合，能夠更好地保留圖像的語義信息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)容無關D.多模態(tài)圖像融合需要考慮不同圖像的特點和互補性，以獲得更理想的融合結(jié)果10、在計算機視覺的圖像檢索任務中，假設要從一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像。這些圖像可能在內(nèi)容、風格和主題上存在差異。為了提高檢索的效率和準確性，以下哪種方法通常被采用？（）A.基于全局特征的圖像表示和相似性度量B.只對圖像的標簽進行文本匹配，忽略圖像內(nèi)容C.隨機選擇數(shù)據(jù)庫中的圖像作為檢索結(jié)果D.不進行任何預處理，直接在原始圖像上進行檢索11、圖像分類是計算機視覺的基本任務之一。假設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，以下關于特征提取的描述，正確的是：（）A.手工設計的特征，如顏色直方圖、紋理特征等，總是比自動學習的特征更有效B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠自動學習到具有判別性的圖像特征，無需人工干預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.為了提高分類準確率，應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12、計算機視覺中的三維重建技術可以從多幅圖像中恢復物體的三維形狀。假設要對一個古老建筑進行三維重建。以下關于三維重建方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過立體視覺的方法，從不同角度拍攝的圖像中計算深度信息B.基于結(jié)構光的方法能夠快速獲取物體表面的三維點云數(shù)據(jù)C.深度學習在三維重建中也有應用，能夠?qū)W習從二維圖像到三維形狀的映射D.三維重建的結(jié)果總是非常精確，與真實物體的形狀完全一致13、在計算機視覺的應用中，人臉識別是一個常見的任務。假設一個公司要建立一個門禁系統(tǒng)，通過人臉識別來允許員工進入。為了提高人臉識別的準確性和魯棒性，以下哪種技術通常會被采用？（）A.基于幾何特征的人臉識別B.基于模板匹配的人臉識別C.基于深度學習的人臉識別，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)D.基于顏色特征的人臉識別14、計算機視覺中的圖像風格遷移是一項有趣的任務。假設要將一幅油畫的風格應用到一張照片上，以下關于模型訓練的要點，哪一項是不正確的？（）A.學習油畫和照片的特征表示，找到風格和內(nèi)容的分離方式B.只關注風格的遷移，不考慮照片原始內(nèi)容的保留C.采用對抗訓練，使生成的圖像在風格和內(nèi)容上達到平衡D.調(diào)整模型參數(shù)，控制風格遷移的強度和效果15、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(xiàn)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(shù)據(jù)庫，并且識別速度快C.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在人臉識別中能夠?qū)W習到更具判別性的特征，但容易受到數(shù)據(jù)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16、計算機視覺中的工業(yè)檢測任務需要檢測產(chǎn)品的缺陷和瑕疵。假設要在生產(chǎn)線上對一批電子產(chǎn)品的外觀進行檢測，要求快速準確地發(fā)現(xiàn)微小的缺陷。以下哪種工業(yè)檢測方法在處理這種高精度要求的任務時最為適用？（）A.機器視覺檢測B.人工目檢C.抽樣檢測D.基于統(tǒng)計的檢測17、計算機視覺在智能交通系統(tǒng)中的應用可以優(yōu)化交通流量和提高安全性。假設要通過計算機視覺監(jiān)測道路上的車輛擁堵情況。以下關于計算機視覺在智能交通中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過車輛檢測和計數(shù)來評估道路的擁堵程度B.能夠識別車輛的類型和行駛方向，為交通管理提供數(shù)據(jù)支持C.計算機視覺在智能交通中的應用完全不受惡劣天氣和光照條件的影響D.可以與交通信號控制系統(tǒng)聯(lián)動，實現(xiàn)自適應的交通信號配時18、計算機視覺中的醫(yī)學圖像分析中，假設要對腫瘤進行檢測和分割。以下關于醫(yī)學圖像分析方法的描述，正確的是：（）A.由于醫(yī)學圖像的特殊性，傳統(tǒng)的計算機視覺方法無法應用于醫(yī)學圖像分析B.深度學習方法在醫(yī)學圖像分析中能夠準確檢測腫瘤，但對小腫瘤容易漏檢C.多模態(tài)醫(yī)學圖像融合可以提供更豐富的信息，但融合算法復雜，效果不穩(wěn)定D.醫(yī)學圖像分析的結(jié)果不需要經(jīng)過醫(yī)生的審核和確認，可以直接用于診斷19、在計算機視覺中，深度估計是確定場景中物體距離相機的距離。以下關于深度估計的說法，錯誤的是（）A.可以通過立體視覺、結(jié)構光或飛行時間等技術來獲取深度信息B.深度學習方法在單目深度估計中取得了顯著進展C.深度估計對于三維重建、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等應用具有重要意義D.深度估計的結(jié)果總是非常精確，不需要進行后處理和優(yōu)化20、在計算機視覺的應用中，人臉識別技術受到廣泛關注。假設一個人臉識別系統(tǒng)正在進行身份驗證，以下關于人臉識別的描述，正確的是：（）A.只依靠面部的幾何形狀信息就能實現(xiàn)準確的人臉識別B.光照變化和面部表情對人臉識別的準確率沒有影響C.結(jié)合深度學習模型和多模態(tài)信息，如紅外圖像，可以提高人臉識別的性能和可靠性D.人臉識別系統(tǒng)不需要考慮數(shù)據(jù)的隱私和安全問題21、在目標檢測中，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法的特點是（）A.檢測速度快B.檢測精度高C.適用于小目標檢測D.對遮擋不敏感22、計算機視覺中的深度估計是確定場景中物體距離相機的遠近。假設要為機器人導航提供深度信息，以下關于深度估計方法的精度要求，哪一項是最為關鍵的？（）A.能夠區(qū)分不同物體的大致距離范圍即可B.提供精確到毫米級別的深度信息，確保機器人安全導航C.深度估計的精度對機器人導航影響不大，可以忽略D.精度要求取決于機器人的運動速度，速度越快要求精度越低23、計算機視覺在農(nóng)業(yè)領域的應用可以幫助實現(xiàn)精準農(nóng)業(yè)。假設一個農(nóng)場需要通過計算機視覺監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況。以下關于計算機視覺在農(nóng)業(yè)中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以檢測農(nóng)作物的病蟲害，及時采取防治措施B.能夠評估農(nóng)作物的生長階段和成熟度，指導收獲時間C.計算機視覺在農(nóng)業(yè)中的應用完全不受天氣和光照條件的影響D.可以通過無人機搭載攝像頭進行大面積的農(nóng)田監(jiān)測24、在計算機視覺中，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.注意力機制D.以上都是25、在計算機視覺的三維重建任務中，假設要從一組不同角度拍攝的二維圖像中重建出物體的三維模型。這些圖像可能存在噪聲和拍攝誤差。為了獲得準確的三維重建結(jié)果，以下哪種技術是重要的？（）A.基于立體視覺的方法，通過匹配不同圖像中的對應點B.直接使用二維圖像的平均信息來估計三維形狀C.忽略圖像中的噪聲和誤差，進行簡單的重建D.隨機生成三維模型，然后與二維圖像進行匹配26、在計算機視覺的圖像語義分割任務中，假設要處理具有多尺度特征的圖像，例如同時包含大物體和小物體的場景。以下關于處理多尺度特征的方法描述，正確的是：（）A.使用單一尺度的特征提取網(wǎng)絡可以應對多尺度問題，通過調(diào)整網(wǎng)絡參數(shù)即可B.采用多尺度輸入圖像，分別進行處理后再融合結(jié)果，能夠有效解決多尺度問題，但計算量大C.空洞卷積在處理多尺度特征時會引入大量的噪聲，降低分割精度D.圖像語義分割中多尺度問題無法解決，只能盡量避免處理這類圖像27、計算機視覺中的目標計數(shù)是估計圖像或視頻中目標的數(shù)量。假設要在一張人群圖像中準確計數(shù)人數(shù)，以下關于目標計數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于檢測的計數(shù)方法通過檢測每個個體來實現(xiàn)計數(shù)，對密集場景效果好B.基于回歸的計數(shù)方法直接預測目標數(shù)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(shù)中沒有作用，不能提高計數(shù)準確性D.目標計數(shù)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、在計算機視覺的視頻理解任務中，例如理解一段體育比賽視頻中的精彩瞬間和戰(zhàn)術，需要對視頻中的時空信息進行有效建模。以下哪種方法在時空建模方面可能具有優(yōu)勢？（）A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡B.長短時記憶網(wǎng)絡C.注意力機制D.以上都是29、計算機視覺中的目標重識別任務旨在在不同的攝像頭視角中識別出同一目標。假設要在一個大型商場的多個攝像頭中尋找一個特定的人物。以下關于目標重識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過提取目標的特征，如顏色、形狀和紋理，來進行重識別B.深度學習中的特征學習方法能夠提高目標重識別的準確率C.目標重識別不受攝像頭視角、光照和人物姿態(tài)變化的影響D.可以通過建立目標的特征庫，快速在多個攝像頭中進行匹配和搜索30、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要持續(xù)跟蹤一個或多個運動目標。假設要跟蹤一個在操場上跑步的人。以下關于目標跟蹤算法的描述，哪一項是