長沙學(xué)院《設(shè)計表現(xiàn)（2）》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁長沙學(xué)院《設(shè)計表現(xiàn)（2）》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、計算機(jī)視覺在無人駕駛中的應(yīng)用至關(guān)重要。假設(shè)要通過車載攝像頭識別道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線，以下關(guān)于應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境變化的策略，哪一項是不正確的？（）A.利用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，如結(jié)合攝像頭和激光雷達(dá)的信息B.定期更新模型，適應(yīng)新出現(xiàn)的交通標(biāo)志和標(biāo)線C.只依靠單一攝像頭的圖像信息，不考慮其他傳感器D.對不同天氣和光照條件下的數(shù)據(jù)進(jìn)行增強訓(xùn)練2、在計算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要持續(xù)跟蹤一個或多個運動目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個在操場上跑步的人。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于特征匹配的方法，在連續(xù)的幀中找到目標(biāo)的相似特征來實現(xiàn)跟蹤B.深度學(xué)習(xí)中的相關(guān)濾波算法能夠快速準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)，適應(yīng)目標(biāo)的外觀變化C.目標(biāo)跟蹤算法能夠在目標(biāo)被遮擋或短暫消失后，仍然準(zhǔn)確地恢復(fù)跟蹤D.無論目標(biāo)的運動速度和軌跡如何復(fù)雜，目標(biāo)跟蹤算法都能完美地跟蹤3、假設(shè)要開發(fā)一個能夠自動識別水果種類和品質(zhì)的計算機(jī)視覺系統(tǒng)，用于水果分揀和質(zhì)量評估。在獲取水果圖像時，可能會受到光照、角度和遮擋等因素的影響。為了提高識別的準(zhǔn)確性和魯棒性，以下哪種圖像預(yù)處理技術(shù)可能是關(guān)鍵？（）A.圖像增強B.圖像去噪C.圖像歸一化D.圖像分割4、在計算機(jī)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(jī)參數(shù)校準(zhǔn)的重要性，哪一項是不正確的？（）A.準(zhǔn)確的相機(jī)參數(shù)有助于提高三維重建的精度B.相機(jī)參數(shù)校準(zhǔn)可以減少重建過程中的誤差累積C.即使相機(jī)參數(shù)不準(zhǔn)確，也能通過后續(xù)處理得到精確的三維模型D.不同相機(jī)的參數(shù)差異會影響三維重建的結(jié)果5、計算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標(biāo)。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤的敘述，不正確的是（）A.目標(biāo)跟蹤可以基于特征匹配、濾波算法或深度學(xué)習(xí)方法來實現(xiàn)B.目標(biāo)的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會給目標(biāo)跟蹤帶來挑戰(zhàn)C.目標(biāo)跟蹤在智能監(jiān)控、人機(jī)交互和自動駕駛等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用D.目標(biāo)跟蹤算法能夠在任何情況下都準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)，不受復(fù)雜環(huán)境的影響6、計算機(jī)視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更深入的比賽洞察。假設(shè)要分析一場足球比賽中球員的跑位和傳球模式，以下關(guān)于體育賽事計算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠球員的位置信息就能全面分析比賽中的戰(zhàn)術(shù)和策略B.球員的速度和加速度等動態(tài)信息對比賽分析的價值不大C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)和軌跡分析技術(shù)可以更有效地挖掘比賽中的關(guān)鍵模式和趨勢D.比賽場地的光照和攝像機(jī)視角對計算機(jī)視覺分析的結(jié)果沒有影響7、計算機(jī)視覺中的場景理解是對整個圖像場景的語義和結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析和理解。以下關(guān)于場景理解的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.場景理解需要綜合考慮物體、空間關(guān)系、上下文信息等多個方面B.可以通過構(gòu)建場景圖來表示場景中的實體和關(guān)系，輔助場景理解C.場景理解在智能導(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)用價值D.場景理解是一個已經(jīng)完全解決的問題，不存在任何技術(shù)難題8、在計算機(jī)視覺的視覺跟蹤任務(wù)中，目標(biāo)在運動過程中可能會發(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9、在計算機(jī)視覺中，以下哪種方法常用于圖像的顯著目標(biāo)檢測中的高層語義信息利用？（）A.深度學(xué)習(xí)B.圖模型C.注意力機(jī)制D.以上都是10、計算機(jī)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(jìn)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(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(jìn)行更深入的分析和解釋11、計算機(jī)視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設(shè)要在一個動態(tài)場景中準(zhǔn)確計算光流，以下哪種情況可能導(dǎo)致較大的誤差？（）A.物體的快速運動B.光照的劇烈變化C.圖像的低分辨率D.以上都有可能12、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13、當(dāng)進(jìn)行圖像的顯著性檢測時，假設(shè)要從一張復(fù)雜的圖像中突出顯示出人們視覺上最關(guān)注的區(qū)域，例如在一張風(fēng)景圖像中突出顯示出一座顯眼的山峰。以下哪種方法在計算圖像的顯著性時可能更準(zhǔn)確？（）A.基于頻率域分析的方法，計算圖像的頻譜特征B.基于對比度的方法，比較區(qū)域與周圍的差異C.隨機(jī)選擇圖像中的部分區(qū)域作為顯著性區(qū)域D.不進(jìn)行任何計算，主觀判斷顯著性區(qū)域14、當(dāng)利用計算機(jī)視覺進(jìn)行圖像語義分割任務(wù)，例如將圖像中的不同物體分割出來，以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在分割精度和效率方面表現(xiàn)較好？（）A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是15、假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)χ讣y進(jìn)行識別和認(rèn)證的計算機(jī)視覺系統(tǒng)，以下哪種特征提取和匹配方法可能在指紋識別中具有較高的準(zhǔn)確性？（）A.細(xì)節(jié)點提取B.方向場提取C.紋理特征提取D.以上都是16、計算機(jī)視覺中的視頻壓縮是為了減少視頻數(shù)據(jù)的存儲空間和傳輸帶寬。假設(shè)要對一段高清視頻進(jìn)行壓縮，同時保持較好的視覺質(zhì)量。以下關(guān)于視頻壓縮方法的描述，正確的是：（）A.幀內(nèi)壓縮通過去除圖像內(nèi)部的冗余信息實現(xiàn)壓縮，對圖像質(zhì)量影響較小B.幀間壓縮利用相鄰幀之間的相似性進(jìn)行壓縮，但會引入明顯的失真C.運動估計在幀間壓縮中不重要，對壓縮效率提升作用不大D.視頻壓縮的碼率越低，壓縮效果越好，視覺質(zhì)量也越高17、計算機(jī)視覺中的光流估計是計算圖像中像素的運動信息。以下關(guān)于光流估計的敘述，不正確的是（）A.光流估計可以用于視頻中的運動分析、目標(biāo)跟蹤和動作識別等任務(wù)B.基于深度學(xué)習(xí)的光流估計方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估計只對勻速運動的物體有效，對于復(fù)雜的非勻速運動估計不準(zhǔn)確D.光流估計的結(jié)果可以為后續(xù)的計算機(jī)視覺任務(wù)提供重要的運動線索18、在計算機(jī)視覺的特征提取中，SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不變特征變換）特征是一種經(jīng)典的方法。假設(shè)我們要對一組包含不同視角和縮放比例的物體圖像進(jìn)行匹配，SIFT特征的哪個特性使其在這種情況下表現(xiàn)出色？（）A.對旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.計算速度快，效率高C.特征維度低，易于存儲和處理D.對光照變化不敏感19、在計算機(jī)視覺的無人駕駛領(lǐng)域，環(huán)境感知是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。假設(shè)要讓無人駕駛汽車準(zhǔn)確感知周圍的道路狀況、車輛和行人，同時要應(yīng)對惡劣天氣和復(fù)雜交通場景。以下哪種環(huán)境感知技術(shù)在這種高要求的應(yīng)用中發(fā)揮著重要作用？（）A.激光雷達(dá)感知B.攝像頭視覺感知C.毫米波雷達(dá)感知D.以上技術(shù)融合感知20、在計算機(jī)視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，需要將不同時間或視角拍攝的圖像進(jìn)行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進(jìn)行精確配準(zhǔn)，圖像中存在地形變化和云層遮擋。以下哪種圖像配準(zhǔn)方法在這種困難情況下能夠取得較好的效果？（）A.基于特征的配準(zhǔn)B.基于灰度的配準(zhǔn)C.基于變換模型的配準(zhǔn)D.基于深度學(xué)習(xí)的配準(zhǔn)21、計算機(jī)視覺在自動駕駛領(lǐng)域有著至關(guān)重要的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，需要識別各種交通標(biāo)志和障礙物。以下關(guān)于自動駕駛中計算機(jī)視覺任務(wù)的描述，正確的是：（）A.只需對前方物體進(jìn)行簡單的圖像分類，就能實現(xiàn)安全的自動駕駛B.準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測和語義分割對于理解復(fù)雜的道路場景至關(guān)重要C.計算機(jī)視覺在自動駕駛中作用不大，主要依靠其他傳感器如雷達(dá)D.對于交通標(biāo)志的識別，顏色信息比形狀和圖案信息更重要22、計算機(jī)視覺中的圖像超分辨率技術(shù)用于提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)成高分辨率圖像，以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的圖像超分辨率方法能夠生成清晰逼真的高分辨率圖像B.深度學(xué)習(xí)中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像超分辨率任務(wù)中無法發(fā)揮作用C.圖像超分辨率的效果不受原始低分辨率圖像的質(zhì)量和內(nèi)容的限制D.結(jié)合先驗知識和深度學(xué)習(xí)的方法可以改善圖像超分辨率的效果23、計算機(jī)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(jìn)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(dá)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24、計算機(jī)視覺中的顯著性檢測旨在找出圖像中引人注目的區(qū)域。假設(shè)要在一張復(fù)雜的自然風(fēng)景圖像中檢測顯著性區(qū)域，以下關(guān)于顯著性檢測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于對比度的方法通過計算圖像區(qū)域與周圍區(qū)域的差異來確定顯著性B.基于頻域分析的方法可以從圖像的頻譜中提取顯著性信息C.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)圖像的全局和局部特征，實現(xiàn)更準(zhǔn)確的顯著性檢測D.顯著性檢測的結(jié)果總是與人類的視覺注意力機(jī)制完全一致，沒有偏差25、在計算機(jī)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26、計算機(jī)視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設(shè)要分析一段視頻中物體的運動速度和方向。以下關(guān)于光流計算的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過比較連續(xù)幀之間的像素差異來計算光流B.光流計算能夠為視頻中的目標(biāo)跟蹤和行為分析提供重要信息C.無論視頻的幀率和分辨率如何，光流計算都能準(zhǔn)確地估計像素運動D.深度學(xué)習(xí)方法也被應(yīng)用于光流計算，提高了計算的準(zhǔn)確性和效率27、圖像檢索是計算機(jī)視覺的一個重要應(yīng)用。假設(shè)我們要在一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對提高檢索效率有幫助？（）A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度學(xué)習(xí)的特征表示D.基于顏色直方圖的特征表示28、視頻分析是計算機(jī)視覺的一個重要領(lǐng)域。假設(shè)要對一段監(jiān)控視頻中的行為進(jìn)行分析和理解，以下關(guān)于視頻分析方法的描述，正確的是：（）A.直接將視頻中的每一幀圖像作為獨立的圖像進(jìn)行處理，就能準(zhǔn)確分析視頻中的行為B.考慮視頻的時序信息和幀間的相關(guān)性對于理解復(fù)雜的行為非常重要C.視頻分析只適用于簡單的動作識別，對于復(fù)雜的多人物交互行為無法處理D.視頻的分辨率和幀率對視頻分析的結(jié)果沒有影響29、計算機(jī)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(jī)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(jī)視覺系統(tǒng)需要與其他傳感器（如雷達(dá)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(jī)視覺系統(tǒng)的魯棒性30、在一個基于計算機(jī)視覺的智能零售系統(tǒng)中，需要對顧客的購物行為進(jìn)行分析，如拿起商品、放回商品等動作的識別。以下哪種技術(shù)在動作識別方面可能發(fā)揮重要作用？（）A.光流分析B.目標(biāo)跟蹤C(jī).動作捕捉D.以上都是二、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用目標(biāo)檢測算法，在海洋監(jiān)測圖像中檢測漏油區(qū)域。2、（本題5分）通過計算機(jī)視覺，對不同類型的陶瓷制品進(jìn)行分類。3、（本題5分）使用目標(biāo)跟蹤算法，對足球訓(xùn)練中的球員動作進(jìn)行分析和改進(jìn)建議。4、（本題5分）開發(fā)一個可以識別不同種類鯨豚的計算機(jī)視覺應(yīng)用。5、（本題5分）開發(fā)一個可以識別不同種類昆蟲蛹的計算機(jī)視覺應(yīng)用。三、簡答題（本大題共