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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁河北環(huán)境工程學(xué)院《機(jī)器視覺檢測技術(shù)》
2023-2024學(xué)年第二學(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批閱人一、單選題(本大題共20個小題,每小題1分,共20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(jī)視覺的圖像分割任務(wù)中,需要將圖像中的不同物體或區(qū)域準(zhǔn)確地劃分出來。假設(shè)要對一張包含多個水果的圖像進(jìn)行精確分割,每個水果的邊界可能不清晰,且存在部分重疊和陰影。以下哪種圖像分割算法在處理這種具有挑戰(zhàn)性的情況時表現(xiàn)更為出色?()A.基于閾值的分割B.基于區(qū)域的分割C.基于邊緣檢測的分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割2、在計算機(jī)視覺的目標(biāo)識別任務(wù)中,假設(shè)目標(biāo)物體被部分遮擋,以下哪種模型架構(gòu)可能更有助于恢復(fù)被遮擋部分的信息?()A.多層感知機(jī)(MLP)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)D.注意力機(jī)制(AttentionMechanism)3、計算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用可以幫助監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況。假設(shè)要通過圖像分析判斷農(nóng)作物的病蟲害程度,以下關(guān)于農(nóng)業(yè)計算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.僅依靠農(nóng)作物的顏色特征就能準(zhǔn)確判斷病蟲害的程度B.不同農(nóng)作物品種和生長階段對病蟲害判斷的影響不大C.結(jié)合圖像的紋理、形狀和顏色等多特征,可以更準(zhǔn)確地評估農(nóng)作物的健康狀況D.農(nóng)業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性對計算機(jī)視覺的應(yīng)用沒有挑戰(zhàn)4、在計算機(jī)視覺的全景圖像生成任務(wù)中,將多幅局部圖像拼接成一幅全景圖像。假設(shè)要生成一個城市景觀的全景圖像,以下關(guān)于全景圖像生成方法的描述,哪一項是不正確的?()A.首先需要對局部圖像進(jìn)行特征提取和匹配,找到它們之間的對應(yīng)關(guān)系B.可以使用圖像變形和融合技術(shù)來消除拼接處的縫隙和色差C.全景圖像生成不受拍攝角度、光照條件和相機(jī)參數(shù)的影響,能夠完美拼接任何圖像D.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠自動學(xué)習(xí)全景圖像的生成規(guī)律,提高拼接效果5、在計算機(jī)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6、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠?qū)嬜髌愤M(jìn)行真?zhèn)舞b定的計算機(jī)視覺系統(tǒng),需要對作品的筆觸、線條和風(fēng)格等特征進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)在書畫鑒定中可能具有應(yīng)用前景?()A.筆跡分析B.風(fēng)格遷移C.圖像風(fēng)格分析D.以上都是7、在計算機(jī)視覺的視頻分析中,假設(shè)要對一段監(jiān)控視頻中的異常行為進(jìn)行檢測。以下關(guān)于特征提取的方法,哪一項是不太適合的?()A.提取每一幀圖像的顏色、紋理等低級特征B.利用光流信息來捕捉物體的運(yùn)動特征C.僅分析視頻的音頻信息,忽略圖像內(nèi)容D.結(jié)合時空特征,同時考慮空間和時間維度的信息8、在計算機(jī)視覺的圖像語義分割任務(wù)中,假設(shè)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(guān)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(luò)可以應(yīng)對多尺度問題,通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)即可B.采用多尺度輸入圖像,分別進(jìn)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9、計算機(jī)視覺中的目標(biāo)計數(shù)是估計圖像或視頻中目標(biāo)的數(shù)量。假設(shè)要在一張人群圖像中準(zhǔn)確計數(shù)人數(shù),以下關(guān)于目標(biāo)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(yù)測目標(biāo)數(shù)量,計算速度快但精度較低C.深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制在目標(biāo)計數(shù)中沒有作用,不能提高計數(shù)準(zhǔn)確性D.目標(biāo)計數(shù)只需要考慮目標(biāo)的外觀特征,不需要考慮圖像的上下文信息10、圖像超分辨率是指從低分辨率圖像生成高分辨率圖像。假設(shè)我們有一張模糊的低分辨率老照片,想要將其清晰化并提高分辨率。以下哪種圖像超分辨率方法能夠生成更逼真的細(xì)節(jié)和更清晰的邊緣?()A.基于插值的方法,如雙線性插值B.基于重建的方法,如基于字典學(xué)習(xí)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法,如SRCNND.基于小波變換的方法11、在計算機(jī)視覺的圖像壓縮任務(wù)中,需要在減少數(shù)據(jù)量的同時盡量保持圖像的質(zhì)量。假設(shè)要對一組高清圖像進(jìn)行壓縮,以節(jié)省存儲空間和傳輸帶寬,同時要求解壓后的圖像能夠滿足一定的視覺要求。以下哪種圖像壓縮算法在這種情況下效果較好?()A.JPEG壓縮算法B.PNG壓縮算法C.WebP壓縮算法D.BPG壓縮算法12、在計算機(jī)視覺中,視頻摘要生成是從長視頻中提取關(guān)鍵內(nèi)容并生成簡潔的摘要。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、檢索和存儲等方面具有實用價值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,沒有任何信息丟失13、計算機(jī)視覺中的虛擬現(xiàn)實(VR)和增強(qiáng)現(xiàn)實(AR)應(yīng)用需要實時生成逼真的視覺效果。假設(shè)要在一個VR游戲中為玩家提供沉浸式的視覺體驗,或者在AR應(yīng)用中準(zhǔn)確地將虛擬物體與現(xiàn)實場景融合。以下哪種計算機(jī)視覺技術(shù)在實現(xiàn)這些效果時至關(guān)重要?()A.實時渲染技術(shù)B.空間定位與追蹤技術(shù)C.三維重建與建模技術(shù)D.以上技術(shù)綜合應(yīng)用14、在計算機(jī)視覺的目標(biāo)檢測中,對于小目標(biāo)的檢測往往具有較大的挑戰(zhàn)性。為了提高小目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率,以下哪種策略可能是有效的?()A.多尺度特征融合B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的小目標(biāo)樣本C.使用更高分辨率的輸入圖像D.以上都是15、計算機(jī)視覺中的行人重識別是指在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人。假設(shè)要在一個大型商場的監(jiān)控系統(tǒng)中實現(xiàn)行人重識別,以下關(guān)于行人重識別方法的描述,正確的是:()A.基于顏色和紋理特征的方法對行人的姿態(tài)和光照變化不敏感,識別準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的度量學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)到行人的判別性特征,但容易受到背景干擾C.行人重識別系統(tǒng)只需要關(guān)注行人的外觀特征,不需要考慮行人的行為特征D.行人重識別在不同場景和攝像頭視角下的性能始終保持穩(wěn)定,不受影響16、在一個基于計算機(jī)視覺的機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中,需要根據(jù)環(huán)境圖像來規(guī)劃機(jī)器人的路徑。以下哪種視覺導(dǎo)航方法可能更適合復(fù)雜動態(tài)環(huán)境?()A.基于地圖的導(dǎo)航B.基于視覺里程計的導(dǎo)航C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端導(dǎo)航D.以上都是17、在計算機(jī)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(jìn)分類算法來應(yīng)對18、計算機(jī)視覺中的圖像配準(zhǔn)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(jìn)行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的城市風(fēng)景照片進(jìn)行配準(zhǔn)。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以基于特征點(diǎn)匹配的方法,找到兩張圖像中的對應(yīng)點(diǎn),然后計算變換矩陣B.基于灰度信息的配準(zhǔn)方法通過比較圖像的像素值來實現(xiàn)配準(zhǔn)C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以用于圖像配準(zhǔn),自動學(xué)習(xí)圖像之間的對應(yīng)關(guān)系D.圖像配準(zhǔn)總是能夠達(dá)到像素級別的精確對齊,不存在任何誤差19、在計算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中,假設(shè)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(zhǔn)確的三維重建結(jié)果,以下哪種技術(shù)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(yīng)點(diǎn)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(jìn)行簡單的重建D.隨機(jī)生成三維模型,然后與二維圖像進(jìn)行匹配20、計算機(jī)視覺中的場景理解任務(wù)旨在理解圖像或視頻中的整體場景信息。假設(shè)要理解一張城市街道的圖片中的場景。以下關(guān)于場景理解的描述,哪一項是錯誤的?()A.可以通過對物體、人物和環(huán)境的分析來理解場景的語義信息B.深度學(xué)習(xí)中的語義分割技術(shù)可以幫助區(qū)分場景中的不同區(qū)域和物體類別C.場景理解只需要考慮圖像中的視覺元素,不需要考慮上下文和先驗知識D.可以結(jié)合地理信息和時間信息,進(jìn)一步豐富對場景的理解二、簡答題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)解釋計算機(jī)視覺在玻璃制造中的缺陷檢測。2、(本題5分)簡述圖像的色彩匹配方法。3、(本題5分)說明計算機(jī)視覺在地震監(jiān)測中的作用。4、(本題5分)簡述計算機(jī)視覺在水利工程中的應(yīng)用。5、(本題5分)描述計算機(jī)視覺在水文監(jiān)測中的應(yīng)用。三、分析題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)選取某旅游景區(qū)的宣傳冊設(shè)計,分析其如何通過視覺傳達(dá)展示景區(qū)特色和吸引游客。2、(本題5分)分析某教育機(jī)構(gòu)的校園文化墻設(shè)計,研究其如何通過圖片、文字、色彩等傳達(dá)學(xué)校的教育理念和文化氛圍,激勵學(xué)生學(xué)習(xí)。3、(本題5分)以某品牌的宣傳海報插畫設(shè)計為例,闡述其如何運(yùn)用插畫風(fēng)格和藝術(shù)感,傳達(dá)品牌的情感和個性,吸引用戶的關(guān)注。4、(本題5分)解析某汽車品牌的二手車銷售廣告設(shè)計,探討其如何通
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