天水師范學院《機器視覺與模式》2023-2024學年第二學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁天水師范學院《機器視覺與模式》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25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、在計算機視覺的目標跟蹤任務(wù)中，跟蹤一個移動的物體具有挑戰(zhàn)性。假設(shè)要在一段視頻中跟蹤一個快速移動的車輛，以下關(guān)于目標跟蹤算法的描述，正確的是：（）A.基于卡爾曼濾波的目標跟蹤算法在處理非線性運動時效果最佳B.深度學習中的相關(guān)濾波方法能夠快速適應(yīng)目標的外觀變化和遮擋情況C.目標跟蹤算法不需要考慮目標的尺度變化和旋轉(zhuǎn)D.目標跟蹤的準確性只取決于初始幀中目標的定位精度2、在計算機視覺的圖像修復任務(wù)中，假設(shè)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3、計算機視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要通過監(jiān)控攝像頭實時檢測人群中的異常行為，以下關(guān)于實時性和準確性的平衡，哪一項是最為關(guān)鍵的？（）A.優(yōu)先保證實時性，即使準確性略有降低B.優(yōu)先保證準確性，允許一定的延遲C.不考慮實時性和準確性，只要能檢測出異常行為即可D.完全無法平衡實時性和準確性，只能根據(jù)具體情況選擇其一4、對于圖像的邊緣檢測任務(wù)，假設(shè)要準確檢測出圖像中物體的邊緣，同時抑制噪聲的影響。以下哪種邊緣檢測算子可能表現(xiàn)更好？（）A.Sobel算子B.Roberts算子C.Prewitt算子D.隨機生成邊緣檢測結(jié)果5、在計算機視覺的目標跟蹤任務(wù)中，需要在連續(xù)的圖像幀中持續(xù)跟蹤一個特定的目標。假設(shè)要跟蹤一個在運動場上快速移動且形狀變化的運動員，同時存在其他相似物體的干擾。以下哪種目標跟蹤算法在這種具有挑戰(zhàn)性的場景下表現(xiàn)更佳？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤B.基于粒子濾波的跟蹤C.基于深度學習的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤6、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域，每個區(qū)域具有相似的特征。假設(shè)要對醫(yī)學圖像進行器官分割，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于閾值的分割方法簡單直接，但對于復雜圖像效果往往不佳B.基于邊緣檢測的分割方法通過尋找圖像中的邊緣來劃分區(qū)域，但容易受到噪聲影響C.基于深度學習的語義分割方法能夠?qū)崿F(xiàn)像素級別的分類，效果較好，但計算量較大D.圖像分割只適用于灰度圖像，對于彩色圖像無法進行有效的分割7、當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8、在計算機視覺的三維重建任務(wù)中，假設(shè)要從一系列二維圖像重建出物體的三維模型。以下關(guān)于相機參數(shù)校準的重要性，哪一項是不正確的？（）A.準確的相機參數(shù)有助于提高三維重建的精度B.相機參數(shù)校準可以減少重建過程中的誤差累積C.即使相機參數(shù)不準確，也能通過后續(xù)處理得到精確的三維模型D.不同相機的參數(shù)差異會影響三維重建的結(jié)果9、在計算機視覺的實際應(yīng)用中，光照變化會對圖像的處理和分析產(chǎn)生影響。以下關(guān)于光照變化的描述，不正確的是（）A.光照變化可能導致圖像的亮度、對比度和顏色發(fā)生改變，增加了圖像處理的難度B.一些預(yù)處理技術(shù)，如直方圖均衡化，可以在一定程度上減輕光照變化的影響C.深度學習模型能夠自動適應(yīng)各種光照變化，無需進行額外的處理D.光照變化對于目標檢測和跟蹤等任務(wù)的準確性可能會產(chǎn)生較大的影響10、計算機視覺在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用中，例如對農(nóng)作物的生長監(jiān)測。假設(shè)要通過圖像分析評估農(nóng)作物的健康狀況，以下哪種特征可能對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11、計算機視覺中的醫(yī)學圖像分析中，假設(shè)要對腫瘤進行檢測和分割。以下關(guān)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(yīng)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12、計算機視覺中的圖像配準任務(wù)是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的城市風景照片進行配準。以下關(guān)于圖像配準方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于特征點匹配的方法，找到兩張圖像中的對應(yīng)點，然后計算變換矩陣B.基于灰度信息的配準方法通過比較圖像的像素值來實現(xiàn)配準C.深度學習中的自監(jiān)督學習方法可以用于圖像配準，自動學習圖像之間的對應(yīng)關(guān)系D.圖像配準總是能夠達到像素級別的精確對齊，不存在任何誤差13、在計算機視覺的視覺跟蹤與監(jiān)控應(yīng)用中，需要對特定目標進行持續(xù)的跟蹤和監(jiān)測。假設(shè)要對一個在大型商場中移動的可疑人員進行跟蹤，同時要應(yīng)對人群遮擋和環(huán)境變化。以下哪種視覺跟蹤與監(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.多目標跟蹤算法B.基于深度學習的單目標跟蹤C.基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤14、在計算機視覺的圖像去噪任務(wù)中，假設(shè)要去除一張受到嚴重噪聲污染的圖像中的噪聲，同時盡可能保留圖像的細節(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.基于深度學習的圖像去噪模型，如DnCNND.不進行任何去噪處理，保留原始噪聲圖像15、圖像壓縮是為了減少圖像的數(shù)據(jù)量，同時保持可接受的視覺質(zhì)量。假設(shè)我們需要在網(wǎng)絡(luò)上傳輸大量的圖像，以下哪種圖像壓縮標準能夠在保證較高壓縮比的同時，提供較好的圖像質(zhì)量？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP16、在計算機視覺的三維重建任務(wù)中，需要從多視角的圖像中恢復物體的三維形狀。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.運動恢復結(jié)構(gòu)（SFM）D.基于投影的方法17、在計算機視覺的圖像增強任務(wù)中，旨在改善圖像的質(zhì)量。假設(shè)一張低光照條件下拍攝的照片需要增強。以下關(guān)于圖像增強方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過直方圖均衡化方法增強圖像的對比度B.基于濾波的方法能夠去除圖像中的噪聲，同時增強細節(jié)C.圖像增強可以無限制地提高圖像的質(zhì)量，不存在過度增強的問題D.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）也可以用于圖像增強18、計算機視覺中的表情識別旨在判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開發(fā)一個用于在線教育的表情識別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情特征的提取，哪一項是需要重點關(guān)注的？（）A.提取面部肌肉的細微運動作為特征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.不進行任何特征提取，直接使用原始圖像進行分類19、在計算機視覺的應(yīng)用于自動駕駛領(lǐng)域，需要實時檢測道路上的交通標志和標線。假設(shè)車輛在高速行駛中，以下哪種技術(shù)能夠快速準確地檢測到各種交通標志，并且對光照變化和遮擋具有較強的魯棒性？（）A.基于顏色和形狀特征的檢測方法B.基于深度學習的檢測方法，結(jié)合多尺度特征C.基于邊緣檢測和形態(tài)學操作的方法D.基于模板匹配和特征點匹配的方法20、計算機視覺中的人臉檢測和識別是熱門研究方向。假設(shè)要在一個大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫中進行快速準確的人臉識別，以下哪種特征提取方法可能更具優(yōu)勢？（）A.基于幾何特征的方法B.基于局部二值模式（LBP）的方法C.基于深度學習的方法D.基于主成分分析（PCA）的方法21、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務(wù)。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠在交通場景中檢測車輛的系統(tǒng)。如果圖像中的車輛存在多種姿態(tài)、大小和光照條件的變化，以下哪種目標檢測算法可能更適合應(yīng)對這種復雜情況？（）A.基于傳統(tǒng)特征的檢測算法，如HOG特征結(jié)合SVM分類器B.基于深度學習的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的檢測算法D.基于顏色特征的檢測算法22、計算機視覺在醫(yī)學圖像分析中有著重要作用。假設(shè)要通過眼底圖像檢測糖尿病性視網(wǎng)膜病變，以下關(guān)于模型訓練中數(shù)據(jù)標注的難度，哪一項是最為顯著的？（）A.病變區(qū)域的邊界模糊，難以精確標注B.眼底圖像的質(zhì)量參差不齊，影響標注準確性C.標注人員的醫(yī)學知識不足，導致標注錯誤D.數(shù)據(jù)量過大，標注工作耗時費力23、當進行圖像的目標計數(shù)任務(wù)時，假設(shè)要統(tǒng)計一張圖像中某種物體的數(shù)量，例如統(tǒng)計羊群中的羊的數(shù)量。以下哪種方法可能更準確地完成計數(shù)任務(wù)？（）A.基于深度學習的目標計數(shù)模型B.手動逐個計數(shù)C.估計圖像中物體的平均大小，然后計算總面積來推算數(shù)量D.隨機猜測物體的數(shù)量24、計算機視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)要通過攝像頭監(jiān)控一個公共場所，以下關(guān)于計算機視覺在安防監(jiān)控中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以實時檢測異常行為，如人群聚集、奔跑等B.能夠?qū)θ藛T進行身份識別和認證C.計算機視覺系統(tǒng)可以獨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25、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或?qū)ο蟆＜僭O(shè)要對醫(yī)學影像中的腫瘤區(qū)域進行精確分割，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.手動分割是最準確的方法，不需要借助計算機算法B.基于閾值的圖像分割方法能夠適用于所有類型的醫(yī)學影像分割問題C.深度學習中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）及其變體在醫(yī)學圖像分割中具有很大的潛力D.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的分割算法，與圖像的預(yù)處理無關(guān)二、簡答題（本大題共4個小題，共20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）解釋計算機視覺在軌道交通中的作用。3、（本題5分）簡述計算機視覺中的圖像配準技術(shù)。4、（本題5分）說明計算機視覺在儀器儀表制造中的質(zhì)量檢測。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析蘋果電腦的教育優(yōu)惠廣告設(shè)計，從產(chǎn)品優(yōu)勢、教育資源到品牌形象傳達。探討其如何吸引學生和教育工作者購買蘋果電腦。2、（本題5分）某汽車品牌的年度報告設(shè)計精美，數(shù)據(jù)圖表與文字說明搭配和諧，圖片選擇具有代表性。請分析此報告設(shè)計如何清晰地呈現(xiàn)公司的業(yè)績和發(fā)展戰(zhàn)略，如何增強報告的可讀性和專業(yè)性，以及在視覺傳達效果上的優(yōu)勢。3、（本題5分）剖析某游戲廳的室內(nèi)裝修和游戲設(shè)備外觀設(shè)計，探討如何通過色彩和造型營造刺激和