長沙學(xué)院《設(shè)計(jì)表現(xiàn)（1）》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2021-2022學(xué)年第一學(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(gè)小題，每小題1分，共30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、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中，需要對車輛的類型、速度和行駛軌跡進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)在車輛分析方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用？（）A.目標(biāo)檢測和跟蹤B.車牌識別C.軌跡預(yù)測D.以上都是2、在計(jì)算機(jī)視覺的視覺跟蹤任務(wù)中，目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)過程中可能會發(fā)生形變、遮擋和光照變化等情況。為了提高跟蹤的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，以下哪種策略可能是有效的？（）A.模型更新機(jī)制B.多特征融合C.抗遮擋處理D.以上都是3、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中，假設(shè)要填補(bǔ)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(fù)圖像的完整性和真實(shí)性？（）A.基于擴(kuò)散的修復(fù)方法B.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)模型，如ContextEncoderC.用固定的圖案或顏色填充缺失部分D.不進(jìn)行修復(fù)，保留圖像的缺失部分4、計(jì)算機(jī)視覺中的視頻分析需要對連續(xù)的圖像幀進(jìn)行處理和理解。假設(shè)要分析一段監(jiān)控視頻中的人群行為，包括行走方向、聚集和分散等。以下哪種視頻分析技術(shù)在處理這種復(fù)雜的群體行為時(shí)最為有效？（）A.幀間差分法B.背景減除法C.光流法結(jié)合軌跡分析D.深度學(xué)習(xí)的行為識別模型5、計(jì)算機(jī)視覺中的車牌識別是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分。假設(shè)要在一個(gè)高速公路收費(fèi)站實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的車牌識別，以下關(guān)于車牌識別方法的描述，正確的是：（）A.基于邊緣檢測和字符分割的方法對車牌的變形和污漬具有很強(qiáng)的適應(yīng)性B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠直接從車牌圖像中識別出字符，但對車牌的傾斜和光照不均敏感C.車牌識別系統(tǒng)只需要在白天光照良好的條件下工作，夜間和惡劣天氣下無法正常運(yùn)行D.車牌識別的準(zhǔn)確率只取決于車牌圖像的清晰度，與車牌的顏色和字體無關(guān)6、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中，去除圖像中的噪聲。假設(shè)要對一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像進(jìn)行去噪處理，以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.均值濾波方法能夠在去除噪聲的同時(shí)很好地保留圖像的細(xì)節(jié)B.中值濾波對椒鹽噪聲的去除效果不佳C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像去噪方法可以自適應(yīng)地學(xué)習(xí)噪聲模式和圖像特征D.圖像去噪不會引入任何新的失真或模糊7、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠識別人臉表情的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，用于情感分析和人機(jī)交互?？紤]到表情的細(xì)微變化和個(gè)體差異，以下哪種模型架構(gòu)可能更適合處理這種復(fù)雜的任務(wù)？（）A.多層感知機(jī)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)8、在計(jì)算機(jī)視覺的視覺跟蹤與監(jiān)控應(yīng)用中，需要對特定目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)的跟蹤和監(jiān)測。假設(shè)要對一個(gè)在大型商場中移動(dòng)的可疑人員進(jìn)行跟蹤，同時(shí)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(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9、在計(jì)算機(jī)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(xiàng)是不正確的？（）A.光流法可以用于計(jì)算相鄰幀之間的像素運(yùn)動(dòng)，從而跟蹤物體的運(yùn)動(dòng)軌跡B.可以通過對視頻幀進(jìn)行分類和檢測，來識別和分析人員的行為模式C.視頻分析需要考慮時(shí)間維度上的信息，不僅僅是單個(gè)圖像幀的特征D.視頻分析只適用于簡單的場景和行為，對于復(fù)雜的多人交互場景無法進(jìn)行有效的分析10、在計(jì)算機(jī)視覺的人臉識別任務(wù)中，假設(shè)要在一個(gè)大型數(shù)據(jù)庫中快速準(zhǔn)確地識別出特定人物的面部。數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像可能存在表情、光照和姿態(tài)的變化。為了提高人臉識別的性能，以下哪種方法是常用且有效的？（）A.提取人臉的全局特征，如整體形狀和輪廓B.僅關(guān)注人臉的局部特征，如眼睛和嘴巴C.使用多模態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合人臉的紋理和深度信息D.隨機(jī)選擇人臉特征進(jìn)行匹配11、計(jì)算機(jī)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(gè)大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行快速準(zhǔn)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(xué)習(xí)的方法D.基于主成分分析（PCA）的方法12、計(jì)算機(jī)視覺是一門研究如何讓計(jì)算機(jī)從圖像或視頻中獲取信息和理解內(nèi)容的學(xué)科。在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用中，目標(biāo)檢測是一項(xiàng)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(dòng)態(tài)視頻的處理效果不佳D.目標(biāo)檢測在自動(dòng)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13、計(jì)算機(jī)視覺中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。假設(shè)要對一段視頻中的物體運(yùn)動(dòng)進(jìn)行分析，以下關(guān)于光流估計(jì)的描述，正確的是：（）A.稀疏光流估計(jì)只計(jì)算圖像中部分特征點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)，無法反映整體的運(yùn)動(dòng)趨勢B.稠密光流估計(jì)能夠得到圖像中每個(gè)像素的運(yùn)動(dòng)向量，但計(jì)算復(fù)雜度較高C.光流估計(jì)的結(jié)果不受光照變化和噪聲的影響，具有很高的準(zhǔn)確性D.光流估計(jì)只能用于分析勻速直線運(yùn)動(dòng)的物體，對于復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)模式無法處理14、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從一個(gè)大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像檢索方法的描述，正確的是：（）A.基于文本標(biāo)注的圖像檢索方法依賴于人工標(biāo)注的準(zhǔn)確性和完整性，檢索效果不穩(wěn)定B.基于內(nèi)容的圖像檢索通過提取圖像的特征進(jìn)行相似性比較，但特征的選擇對檢索結(jié)果影響不大C.哈希方法能夠?qū)⒏呔S的圖像特征映射為低維的哈希碼，大大提高檢索效率，但會損失一定的準(zhǔn)確性D.所有的圖像檢索方法都能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的檢索15、在計(jì)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(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，沒有任何信息丟失16、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的無人駕駛系統(tǒng)中，需要對道路場景進(jìn)行理解和預(yù)測，例如判斷前方是否有行人橫穿馬路。為了實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的場景理解和預(yù)測，以下哪種技術(shù)可能是關(guān)鍵？（）A.語義分割B.實(shí)例分割C.場景圖生成D.以上都是17、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像語義分割需要為圖像中的每個(gè)像素分配類別標(biāo)簽。假設(shè)要對一張城市街景圖像進(jìn)行語義分割，包括道路、建筑物、車輛和行人等。以下哪種圖像語義分割方法在處理這種復(fù)雜場景時(shí)能夠提供更精細(xì)的分割結(jié)果？（）A.全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）B.U-NetC.SegNetD.DeepLab18、在進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺的三維重建時(shí)，需要從多個(gè)視角的圖像中恢復(fù)物體的三維形狀和結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對一個(gè)復(fù)雜的古建筑進(jìn)行三維重建，圖像采集存在視角偏差和部分遮擋。以下哪種三維重建方法在處理這種不完整和有噪聲的數(shù)據(jù)時(shí)效果較好？（）A.基于立體視覺的重建B.基于運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）的重建C.基于激光掃描的重建D.基于深度學(xué)習(xí)的重建19、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像超分辨率任務(wù)中，假設(shè)要將一張低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像。以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的方法簡單快速，但恢復(fù)出的圖像細(xì)節(jié)不夠清晰B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠生成逼真的高分辨率圖像，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源C.圖像超分辨率技術(shù)可以無限制地提高圖像的分辨率，不受硬件限制D.所有的圖像超分辨率方法都能夠完全恢復(fù)出原始高分辨率圖像的所有信息20、在計(jì)算機(jī)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(xiàng)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(yàn)知識21、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像增強(qiáng)任務(wù)中，假設(shè)要提高一張低光照圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述，正確的是：（）A.直方圖均衡化能夠均勻分布圖像的灰度級，但可能會導(dǎo)致細(xì)節(jié)丟失B.基于濾波的方法可以有效地去除噪聲，但同時(shí)也會模糊圖像的邊緣C.伽馬校正只適用于校正過亮的圖像，對于低光照圖像效果不佳D.所有的圖像增強(qiáng)方法都能夠在不引入任何失真的情況下提高圖像質(zhì)量22、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中，恢復(fù)圖像中缺失或損壞的部分。假設(shè)要修復(fù)一張老照片中缺失的部分，以下關(guān)于圖像修復(fù)方法的描述，正確的是：（）A.基于紋理合成的圖像修復(fù)方法能夠完美恢復(fù)復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和細(xì)節(jié)B.深度學(xué)習(xí)中的自編碼器在圖像修復(fù)中無法學(xué)習(xí)到有效的特征表示C.圖像修復(fù)的結(jié)果不受缺失區(qū)域的大小和形狀的影響D.結(jié)合先驗(yàn)知識和上下文信息的深度學(xué)習(xí)方法可以產(chǎn)生更合理和自然的修復(fù)效果23、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的農(nóng)業(yè)監(jiān)測系統(tǒng)中，需要對農(nóng)作物的生長狀況進(jìn)行評估，例如判斷葉片的顏色、形狀和病蟲害情況。以下哪種圖像分析方法可能對農(nóng)作物監(jiān)測較為有效？（）A.顏色空間轉(zhuǎn)換B.形態(tài)學(xué)分析C.紋理分析D.以上都是24、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)識別任務(wù)中，除了識別目標(biāo)的類別，還需要確定目標(biāo)的位置和大小。假設(shè)我們要在一幅復(fù)雜的圖像中識別多個(gè)不同大小的物體，以下哪種目標(biāo)識別算法能夠適應(yīng)不同尺度的目標(biāo)？（）A.基于滑動(dòng)窗口的目標(biāo)識別算法B.基于特征金字塔的目標(biāo)識別算法C.基于注意力機(jī)制的目標(biāo)識別算法D.基于模板匹配的目標(biāo)識別算法25、計(jì)算機(jī)視覺中的三維重建技術(shù)可以從多幅圖像中恢復(fù)物體的三維形狀。假設(shè)要對一個(gè)古老建筑進(jìn)行三維重建。以下關(guān)于三維重建方法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)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(jì)算深度信息B.基于結(jié)構(gòu)光的方法能夠快速獲取物體表面的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)C.深度學(xué)習(xí)在三維重建中也有應(yīng)用，能夠?qū)W習(xí)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(shí)物體的形狀完全一致26、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去模糊任務(wù)中，需要恢復(fù)由于相機(jī)抖動(dòng)或物體運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的模糊圖像。假設(shè)一張夜景照片由于長時(shí)間曝光而模糊，同時(shí)存在噪聲和低光照條件。以下哪種圖像去模糊算法在處理這種情況時(shí)效果較好？（）A.盲去卷積算法B.基于正則化的去模糊算法C.深度學(xué)習(xí)的去模糊模型D.頻域去模糊方法27、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識別是對視頻中的人體動(dòng)作進(jìn)行分類和理解。假設(shè)我們要分析一段體育比賽的視頻，識別其中運(yùn)動(dòng)員的各種動(dòng)作，以下哪種方法能夠有效地捕捉動(dòng)作的時(shí)空特征？（）A.基于手工特征和分類器的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)空卷積網(wǎng)絡(luò)C.基于光流和軌跡的方法D.基于隱馬爾可夫模型的方法28、目標(biāo)檢測是計(jì)算機(jī)視覺中的重要任務(wù)之一。假設(shè)要在一張城市街道的圖像中檢測出所有的行人和車輛，以下關(guān)于目標(biāo)檢測算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)的圖像處理方法的目標(biāo)檢測算法在復(fù)雜場景中表現(xiàn)優(yōu)于深度學(xué)習(xí)算法B.深度學(xué)習(xí)中的單階段目標(biāo)檢測算法比兩階段算法速度快，但精度較低C.目標(biāo)檢測算法只需要關(guān)注目標(biāo)的位置，不需要考慮目標(biāo)的類別D.目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率不受圖像質(zhì)量、光照條件和目標(biāo)大小變化的影響29、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠?qū)ξ奈镞M(jìn)行數(shù)字化保護(hù)和修復(fù)的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，需要對文物的破損部分進(jìn)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(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)D.以上都是30、在計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)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(dǎo)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(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)適應(yīng)各種光照變化，無需進(jìn)行額外的處理D.光照變化對于目標(biāo)檢測和跟蹤等任務(wù)的準(zhǔn)確性可能會產(chǎn)生較大的影響二、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）使用計(jì)算機(jī)視覺方法，對不同風(fēng)格的建筑圖像進(jìn)行分類。2、（本題5分）運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，對鐵路軌道的安全性進(jìn)行檢測和預(yù)警。3、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)系統(tǒng)，利用計(jì)算機(jī)視覺檢測學(xué)校食堂食品的衛(wèi)生狀況。4、（本題5分）使用目標(biāo)跟蹤算法，跟蹤舞臺劇中道具的移動(dòng)軌跡。5、（本題5分）使用計(jì)算機(jī)視覺方法，檢測停車場內(nèi)車輛的停放位置是否合規(guī)。三、簡答題