江蘇醫(yī)藥職業(yè)學(xué)院《色彩構(gòu)成》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁江蘇醫(yī)藥職業(yè)學(xué)院《色彩構(gòu)成》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)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、圖像分類是計算機視覺的基本任務(wù)之一。假設(shè)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(guān)于特征提取的描述，正確的是：（）A.手工設(shè)計的特征，如顏色直方圖、紋理特征等，總是比自動學(xué)習(xí)的特征更有效B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學(xué)習(xí)到具有判別性的圖像特征，無需人工干預(yù)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(zhǔn)確率，應(yīng)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2、計算機視覺中的圖像配準(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(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)總是能夠達到像素級別的精確對齊，不存在任何誤差3、在計算機視覺的人物姿態(tài)估計任務(wù)中，需要確定圖像中人物的關(guān)節(jié)位置和姿態(tài)。假設(shè)要開發(fā)一個用于健身應(yīng)用的姿態(tài)估計系統(tǒng)，以下關(guān)于模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取，哪一項是比較困難的？（）A.從公開的數(shù)據(jù)集獲取大量的人物姿態(tài)圖像B.自己拍攝不同人群在各種健身動作下的圖像C.利用合成數(shù)據(jù)生成多樣化的人物姿態(tài)樣本D.從社交媒體上收集用戶分享的健身照片4、在計算機視覺的目標(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5、在計算機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6、在計算機視覺的應(yīng)用中，人臉識別技術(shù)受到廣泛關(guān)注。假設(shè)一個人臉識別系統(tǒng)正在進行身份驗證，以下關(guān)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(zhǔn)確的人臉識別B.光照變化和面部表情對人臉識別的準(zhǔn)確率沒有影響C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)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7、在計算機視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，假設(shè)要將兩張拍攝角度和時間不同的同一物體的圖像進行精確對齊。這兩張圖像可能存在縮放、旋轉(zhuǎn)和平移等差異。以下哪種配準(zhǔn)方法可能更適合處理這種情況？（）A.基于特征點匹配的方法，如SIFT特征B.直接將兩張圖像疊加，不進行任何配準(zhǔn)操作C.基于圖像灰度值的配準(zhǔn)方法，計算灰度差異D.隨機選擇圖像中的點進行匹配8、在計算機視覺的場景理解任務(wù)中，假設(shè)要理解一個室內(nèi)場景的布局和物體關(guān)系。以下關(guān)于利用深度學(xué)習(xí)模型的方法，哪一項是不太恰當(dāng)?shù)?？（）A.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取圖像特征B.運用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）處理場景的序列信息C.直接使用未經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，期望其自動學(xué)習(xí)場景理解D.結(jié)合CNN和RNN，構(gòu)建端到端的場景理解模型9、在計算機視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，將不同視角或時間拍攝的圖像進行對齊，以下哪種變換模型可能適用于具有較大形變的圖像配準(zhǔn)？（）A.剛性變換B.仿射變換C.投影變換D.非線性變換10、在計算機視覺的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從海量的圖像庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像特征表示的選擇，哪一項是需要重點考慮的？（）A.選擇具有高維度的特征向量，包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區(qū)分性的特征表示，提高檢索效率C.忽略特征的維度和區(qū)分性，隨機選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征，忽略形狀和紋理等特征11、計算機視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一個商場需要通過監(jiān)控攝像頭進行人員異常行為檢測。以下關(guān)于安防監(jiān)控中的計算機視覺的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以實時監(jiān)測人群的流動情況，發(fā)現(xiàn)擁堵和異常聚集B.能夠識別人員的打斗、摔倒等異常行為，并及時發(fā)出警報C.計算機視覺系統(tǒng)能夠完全取代人工監(jiān)控，不需要人類保安的參與D.可以與其他安防設(shè)備（如門禁系統(tǒng)）聯(lián)動，提高安防水平12、計算機視覺中的視頻理解任務(wù)包括對視頻內(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，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對視頻中的幀進行分類、目標(biāo)檢測和跟蹤來實現(xiàn)視頻理解B.深度學(xué)習(xí)中的注意力機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)合知識圖譜和語義理解技術(shù)，對視頻中的內(nèi)容進行更深入的分析和解釋13、在計算機視覺的場景理解任務(wù)中，需要對整個圖像場景進行分析和解釋。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景理解？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于語義分割和圖模型的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的場景解析網(wǎng)絡(luò)D.基于特征匹配和聚類的方法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(yán)重噪聲污染的圖像中的噪聲。以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.中值濾波能夠有效地去除椒鹽噪聲，但會使圖像變得模糊B.均值濾波在去除噪聲的同時能夠很好地保留圖像的細節(jié)信息C.小波變換去噪方法計算復(fù)雜度高，不適合處理大規(guī)模圖像D.所有的圖像去噪方法都能夠完全恢復(fù)出原始的無噪圖像15、在計算機視覺的圖像超分辨率重建中，提高低分辨率圖像的清晰度。假設(shè)要將一張模糊的圖像重建為清晰的高分辨率圖像，以下關(guān)于圖像超分辨率重建方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于插值的方法通過在像素之間插入新的值來增加圖像的分辨率，但可能會導(dǎo)致圖像模糊B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠?qū)W習(xí)低分辨率圖像和高分辨率圖像之間的映射關(guān)系，重建出更清晰的圖像C.圖像超分辨率重建可以無限制地提高圖像的分辨率，不受原始圖像信息的限制D.為了獲得更好的重建效果，可以結(jié)合多種超分辨率重建方法或使用先驗知識16、假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)ξ奈镞M行數(shù)字化保護和修復(fù)的計算機視覺系統(tǒng)，需要對文物的破損部分進行準(zhǔn)確識別和重建。以下哪種技術(shù)在文物修復(fù)方面可能具有應(yīng)用潛力？（）A.圖像修復(fù)算法B.三維重建技術(shù)C.虛擬增強現(xiàn)實技術(shù)D.以上都是17、計算機視覺中的深度估計是計算場景中物體與相機的距離。假設(shè)我們要為一個增強現(xiàn)實應(yīng)用估計場景的深度信息，以下哪種深度估計方法能夠在實時性和準(zhǔn)確性之間取得較好的平衡？（）A.基于立體視覺的方法B.基于結(jié)構(gòu)光的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的單目深度估計方法D.基于飛行時間（ToF）原理的方法18、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(guān)于深度估計的說法，錯誤的是（）A.可以通過立體視覺、結(jié)構(gòu)光或飛行時間等技術(shù)來獲取深度信息B.深度學(xué)習(xí)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(yīng)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19、當(dāng)進行圖像的光流估計時，假設(shè)要計算圖像中像素的運動速度和方向。以下哪種光流估計算法在復(fù)雜場景下可能更準(zhǔn)確？（）A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.隨機估計光流D.不進行光流估計，忽略像素的運動信息20、在計算機視覺的圖像壓縮任務(wù)中，假設(shè)要在保證圖像質(zhì)量的前提下盡可能減小文件大小。以下關(guān)于壓縮算法的選擇，哪一項是不正確的？（）A.選擇基于變換的壓縮算法，如離散余弦變換（DCT）B.采用無損壓縮算法，確保圖像信息完全不丟失C.只考慮壓縮比，不關(guān)心圖像的視覺質(zhì)量D.根據(jù)圖像的特點和應(yīng)用需求選擇合適的壓縮算法21、計算機視覺中的圖像分割任務(wù)旨在將圖像分割成不同的區(qū)域。假設(shè)要對一張風(fēng)景圖片進行分割，區(qū)分天空、陸地和水面。以下關(guān)于圖像分割方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.基于閾值的分割方法簡單快速，但對于復(fù)雜圖像效果不佳B.區(qū)域生長法從種子點開始，逐步合并相似的區(qū)域C.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）在圖像分割中表現(xiàn)出色，能夠生成精確的分割結(jié)果D.圖像分割的結(jié)果總是清晰明確，不存在模糊或錯誤的邊界22、計算機視覺中的語義理解旨在理解圖像或視頻中的高層語義信息。以下關(guān)于語義理解的說法，不正確的是（）A.語義理解需要將圖像中的物體、場景和事件等與先驗知識進行關(guān)聯(lián)和解釋B.知識圖譜可以為語義理解提供豐富的語義信息和關(guān)系C.語義理解在圖像描述生成、問答系統(tǒng)等任務(wù)中發(fā)揮著重要作用D.語義理解已經(jīng)達到了非常完美的程度，能夠準(zhǔn)確理解任何復(fù)雜的圖像或視頻內(nèi)容23、對于圖像的邊緣檢測任務(wù)，假設(shè)要準(zhǔn)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24、計算機視覺中的表情識別旨在識別圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要在一個情感分析系統(tǒng)中準(zhǔn)確識別表情，以下關(guān)于表情識別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的表情識別方法對表情的細微變化不敏感，識別準(zhǔn)確率低B.基于紋理特征的表情識別方法能夠很好地捕捉表情的局部特征，但容易受到光照影響C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在表情識別中能夠?qū)W習(xí)到全局和局部的特征，但對大規(guī)模數(shù)據(jù)集依賴嚴(yán)重D.表情識別系統(tǒng)只適用于正面清晰的人臉表情，對于側(cè)臉和遮擋的表情無法識別25、計算機視覺是一門研究如何讓計算機從圖像或視頻中獲取信息和理解內(nèi)容的學(xué)科。在計算機視覺的應(yīng)用中，目標(biāo)檢測是一項重要任務(wù)。以下關(guān)于目標(biāo)檢測的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.目標(biāo)檢測能夠準(zhǔn)確識別圖像或視頻中特定類別的物體，并確定其位置和大小B.深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展極大地提高了目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性和效率C.目標(biāo)檢測只適用于靜態(tài)圖像，對于動態(tài)視頻的處理效果不佳D.目標(biāo)檢測在自動駕駛、安防監(jiān)控和工業(yè)檢測等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用26、計算機視覺在無人駕駛中的應(yīng)用需要應(yīng)對各種復(fù)雜的環(huán)境和情況。假設(shè)無人駕駛汽車要在惡劣天氣下行駛，以下關(guān)于計算機視覺在無人駕駛中的挑戰(zhàn)的描述，哪一項是不正確的？（）A.惡劣天氣會影響圖像的質(zhì)量和清晰度，增加目標(biāo)檢測和識別的難度B.計算機視覺系統(tǒng)需要與其他傳感器（如雷達和超聲波傳感器）融合，以提高在惡劣天氣下的感知能力C.深度學(xué)習(xí)模型在惡劣天氣條件下的性能會顯著下降，無法正常工作D.針對惡劣天氣，可以通過數(shù)據(jù)增強和模型優(yōu)化等方法提高計算機視覺系統(tǒng)的魯棒性27、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設(shè)要檢測生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷，以下關(guān)于工業(yè)檢測中的計算機視覺應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用機器視覺系統(tǒng)對零件進行實時檢測，快速發(fā)現(xiàn)缺陷B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動學(xué)習(xí)正常零件和缺陷零件的特征差異，實現(xiàn)準(zhǔn)確的缺陷檢測C.工業(yè)檢測中的計算機視覺系統(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.計算機視覺在工業(yè)檢測中只能檢測外觀缺陷，對于零件的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和性能無法進行評估28、在計算機視覺中，人臉檢測和識別是重要的應(yīng)用方向。以下關(guān)于人臉檢測和識別的說法，不正確的是（）A.人臉檢測旨在確定圖像或視頻中是否存在人臉，并定位人臉的位置B.人臉識別是在檢測到人臉的基礎(chǔ)上，對人臉的身份進行識別和驗證C.深度學(xué)習(xí)方法在人臉檢測和識別中取得了巨大的成功，但仍然存在一些挑戰(zhàn)，如光照變化和姿態(tài)變化D.人臉檢測和識別技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何錯誤率和安全隱患29、在進行圖像配準(zhǔn)（ImageRegistration）時，即對齊兩幅或多幅圖像，假設(shè)我們要將不同時間拍攝的同一地區(qū)的衛(wèi)星圖像進行配準(zhǔn)，由于地形變化和拍攝角度的差異，以下哪個因素可能對配準(zhǔn)精度產(chǎn)生最大影響？（）A.圖像的分辨率B.選擇的特征點數(shù)量C.圖像的灰度值D.地理坐標(biāo)信息的準(zhǔn)確性30、在計算機視覺的視頻分析中，需要處理連續(xù)的圖像幀。假設(shè)要分析一段監(jiān)控視頻中的人員行為，以下關(guān)于視頻分析方法的描述，哪一項是不