遼寧職業(yè)學(xué)院《機(jī)器視覺(jué)及傳感系統(tǒng)》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(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁(yè)，共1頁(yè)遼寧職業(yè)學(xué)院《機(jī)器視覺(jué)及傳感系統(tǒng)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40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、圖像去模糊是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)難題。假設(shè)一張圖像由于相機(jī)抖動(dòng)而產(chǎn)生模糊，以下哪種去模糊方法可能需要對(duì)模糊核有較為準(zhǔn)確的估計(jì)？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的去模糊方法B.盲去卷積方法C.維納濾波去模糊方法D.均值濾波去模糊方法2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設(shè)要檢測(cè)生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷，以下關(guān)于工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以使用機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)對(duì)零件進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)，快速發(fā)現(xiàn)缺陷B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)正常零件和缺陷零件的特征差異，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的缺陷檢測(cè)C.工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)需要具備高度的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，能夠適應(yīng)不同的生產(chǎn)環(huán)境D.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在工業(yè)檢測(cè)中只能檢測(cè)外觀缺陷，對(duì)于零件的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和性能無(wú)法進(jìn)行評(píng)估3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的場(chǎng)景文本識(shí)別旨在從圖像中識(shí)別出文字信息。假設(shè)要在一張街景圖像中識(shí)別出店鋪招牌上的文字。以下關(guān)于場(chǎng)景文本識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于光學(xué)字符識(shí)別（OCR）技術(shù)的方法對(duì)字體和排版的變化適應(yīng)性強(qiáng)，識(shí)別準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的端到端文本識(shí)別模型能夠處理彎曲和變形的文本，但對(duì)模糊文本效果不佳C.場(chǎng)景文本識(shí)別只需要關(guān)注文本的內(nèi)容，不需要考慮文本的位置和上下文信息D.所有的場(chǎng)景文本識(shí)別方法都能夠在復(fù)雜的自然場(chǎng)景中準(zhǔn)確無(wú)誤地識(shí)別出各種文字4、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的場(chǎng)景理解任務(wù)中，需要對(duì)整個(gè)圖像場(chǎng)景進(jìn)行分析和解釋。假設(shè)我們有一張城市街道的圖像，要理解其中的道路、建筑物、車輛和行人之間的關(guān)系。以下哪種方法能夠提供更全面和深入的場(chǎng)景理解？（）A.基于對(duì)象檢測(cè)和分類的方法B.基于語(yǔ)義分割和圖模型的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景解析網(wǎng)絡(luò)D.基于特征匹配和聚類的方法5、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，圖像分類是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們要對(duì)大量的動(dòng)物圖片進(jìn)行分類，將其分為貓、狗、鳥(niǎo)等類別。以下關(guān)于圖像分類方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征B.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法如支持向量機(jī)（SVM）在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時(shí)，性能通常不如深度學(xué)習(xí)方法C.圖像分類只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征，高層語(yǔ)義信息對(duì)分類結(jié)果影響不大D.為了提高分類準(zhǔn)確率，可以使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作來(lái)擴(kuò)充數(shù)據(jù)集6、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像檢索任務(wù)中，根據(jù)用戶的需求從圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中查找相關(guān)圖像。假設(shè)要從一個(gè)大型的圖像庫(kù)中檢索包含特定物體的圖像，以下關(guān)于圖像檢索方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以基于圖像的內(nèi)容特征，如顏色、形狀和紋理等，進(jìn)行相似性度量和檢索B.深度學(xué)習(xí)模型能夠提取更具語(yǔ)義和判別力的特征，提高圖像檢索的準(zhǔn)確性C.圖像檢索的結(jié)果只取決于圖像的特征表示，與檢索算法的效率無(wú)關(guān)D.可以結(jié)合用戶的反饋和交互，不斷優(yōu)化圖像檢索的結(jié)果7、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8、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的眼底圖像分析對(duì)于眼科疾病的診斷具有重要意義。以下關(guān)于眼底圖像分析的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.可以檢測(cè)眼底的病變、血管異常和視網(wǎng)膜結(jié)構(gòu)的改變B.深度學(xué)習(xí)方法在眼底圖像分析中能夠自動(dòng)提取特征和進(jìn)行疾病分類C.眼底圖像分析需要高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)和專業(yè)的醫(yī)學(xué)知識(shí)標(biāo)注D.眼底圖像分析技術(shù)已經(jīng)非常成熟，能夠替代醫(yī)生的診斷9、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，視頻摘要生成是從長(zhǎng)視頻中提取關(guān)鍵內(nèi)容并生成簡(jiǎn)潔的摘要。以下關(guān)于視頻摘要生成的敘述，不正確的是（）A.視頻摘要生成可以基于關(guān)鍵幀提取、內(nèi)容分析和故事線構(gòu)建等方法B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)視頻的語(yǔ)義信息，生成更有代表性的摘要C.視頻摘要生成在視頻瀏覽、檢索和存儲(chǔ)等方面具有實(shí)用價(jià)值D.視頻摘要生成能夠完全準(zhǔn)確地反映視頻的所有重要內(nèi)容，沒(méi)有任何信息丟失10、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三維重建任務(wù)中，需要從多視角的圖像中恢復(fù)物體的三維形狀。假設(shè)我們有一組從不同角度拍攝的建筑物圖像，以下哪種方法常用于從這些圖像中重建建筑物的三維模型？（）A.立體匹配方法B.結(jié)構(gòu)光方法C.運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SFM）D.基于投影的方法11、對(duì)于圖像的語(yǔ)義理解任務(wù)，假設(shè)要理解一張圖像所表達(dá)的場(chǎng)景和事件，例如判斷一張圖像是在舉行婚禮還是在舉辦音樂(lè)會(huì)。圖像中的信息可能比較隱晦和復(fù)雜。以下哪種方法可能有助于提高語(yǔ)義理解的準(zhǔn)確性？（）A.構(gòu)建圖像的語(yǔ)義圖，分析物體之間的關(guān)系B.只關(guān)注圖像中的主要物體，忽略背景信息C.對(duì)圖像進(jìn)行簡(jiǎn)單的分類，不進(jìn)行深入的語(yǔ)義分析D.隨機(jī)猜測(cè)圖像的語(yǔ)義12、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）中的應(yīng)用可以提供更沉浸式的體驗(yàn)。假設(shè)要在VR環(huán)境中實(shí)時(shí)跟蹤用戶的頭部運(yùn)動(dòng)并相應(yīng)地更新場(chǎng)景，以下關(guān)于VR/AR計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)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(yùn)動(dòng)跟蹤需求B.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在VR/AR中的應(yīng)用主要關(guān)注圖像生成，而不是跟蹤和定位C.結(jié)合視覺(jué)特征提取和深度學(xué)習(xí)的頭部運(yùn)動(dòng)跟蹤算法可以實(shí)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(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的性能沒(méi)有影響13、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的視頻理解任務(wù)包括對(duì)視頻內(nèi)容的分析和解釋。假設(shè)要理解一段新聞視頻的主要內(nèi)容和事件發(fā)展。以下關(guān)于視頻理解的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)對(duì)視頻中的幀進(jìn)行分類、目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤來(lái)實(shí)現(xiàn)視頻理解B.深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制可以幫助聚焦視頻中的關(guān)鍵信息，提高理解的準(zhǔn)確性C.視頻理解只需要關(guān)注視覺(jué)信息，不需要考慮音頻和文字等其他模態(tài)的信息D.可以結(jié)合知識(shí)圖譜和語(yǔ)義理解技術(shù)，對(duì)視頻中的內(nèi)容進(jìn)行更深入的分析和解釋14、目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(cè)行人和車輛。對(duì)于處理這種復(fù)雜場(chǎng)景的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，以下哪種技術(shù)通常能提供更準(zhǔn)確的檢測(cè)結(jié)果？（）A.基于滑動(dòng)窗口的傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)方法B.基于區(qū)域提議的目標(biāo)檢測(cè)算法，如R-CNN系列C.基于回歸的一階段目標(biāo)檢測(cè)算法，如YOLO系列D.基于聚類的目標(biāo)檢測(cè)方法15、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的人臉檢測(cè)和識(shí)別是熱門(mén)研究方向。假設(shè)要在一個(gè)大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行快速準(zhǔn)確的人臉識(shí)別，以下哪種特征提取方法可能更具優(yōu)勢(shì)？（）A.基于幾何特征的方法B.基于局部二值模式（LBP）的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于主成分分析（PCA）的方法16、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(jué)的重建方法B.基于運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（StructurefromMotion）的方法C.利用激光掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行重建D.基于模型擬合的重建方法17、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的場(chǎng)景理解是對(duì)整個(gè)圖像場(chǎng)景的語(yǔ)義和結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析和理解。以下關(guān)于場(chǎng)景理解的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.場(chǎng)景理解需要綜合考慮物體、空間關(guān)系、上下文信息等多個(gè)方面B.可以通過(guò)構(gòu)建場(chǎng)景圖來(lái)表示場(chǎng)景中的實(shí)體和關(guān)系，輔助場(chǎng)景理解C.場(chǎng)景理解在智能導(dǎo)航、虛擬環(huán)境構(gòu)建和圖像編輯等領(lǐng)域具有潛在的應(yīng)用價(jià)值D.場(chǎng)景理解是一個(gè)已經(jīng)完全解決的問(wèn)題，不存在任何技術(shù)難題18、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19、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的車牌識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)要從不同角度和光照條件下拍攝的車輛圖像中準(zhǔn)確識(shí)別出車牌號(hào)碼。以下哪種技術(shù)可能有助于提高識(shí)別準(zhǔn)確率？（）A.字符分割和單獨(dú)識(shí)別B.利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行端到端的識(shí)別C.只關(guān)注車牌的顏色特征D.隨機(jī)猜測(cè)車牌號(hào)碼20、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，需要實(shí)時(shí)檢測(cè)道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線。假設(shè)車輛在高速行駛中，以下哪種技術(shù)能夠快速準(zhǔn)確地檢測(cè)到各種交通標(biāo)志，并且對(duì)光照變化和遮擋具有較強(qiáng)的魯棒性？（）A.基于顏色和形狀特征的檢測(cè)方法B.基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)方法，結(jié)合多尺度特征C.基于邊緣檢測(cè)和形態(tài)學(xué)操作的方法D.基于模板匹配和特征點(diǎn)匹配的方法二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）描述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在消防中的應(yīng)用。2、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺(jué)中如何進(jìn)行公證服務(wù)中的身份驗(yàn)證？3、（本題5分）解釋計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的人體姿態(tài)估計(jì)的應(yīng)用場(chǎng)景。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析某運(yùn)動(dòng)品牌的專賣店設(shè)計(jì)，研究其如何通過(guò)空間布局、陳列設(shè)計(jì)、色彩運(yùn)用等營(yíng)造運(yùn)動(dòng)氛圍，提升品牌形象。2、（本題5分）某健身品牌的廣告設(shè)計(jì)強(qiáng)調(diào)健康活力，運(yùn)用動(dòng)感的人物形象和鮮明的色彩。請(qǐng)剖析此設(shè)計(jì)在吸引潛在客戶、傳遞健身理念、推廣健身課程方面的手法和成效，以及如何根據(jù)不同目標(biāo)群體進(jìn)行調(diào)整。3、（本題5分）選取某大學(xué)的學(xué)術(shù)研討會(huì)宣傳冊(cè)設(shè)計(jì)，分析其如