中國計量大學《產品質量先期策劃》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁中國計量大學《產品質量先期策劃》

2023-2024學年第一學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20個小題，每小題2分，共40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、當進行圖像的目標計數任務時，假設要統(tǒng)計一張圖像中某種物體的數量，例如統(tǒng)計羊群中的羊的數量。以下哪種方法可能更準確地完成計數任務？（）A.基于深度學習的目標計數模型B.手動逐個計數C.估計圖像中物體的平均大小，然后計算總面積來推算數量D.隨機猜測物體的數量2、當利用計算機視覺進行圖像檢索任務，例如在海量圖像庫中查找相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對檢索效果產生重要影響？（）A.全局特征B.局部特征C.深度學習特征D.以上都是3、在計算機視覺的圖像修復任務中，假設圖像中有大面積的損壞或缺失區(qū)域，以下哪種方法可能更依賴于對圖像全局結構的理解？（）A.基于紋理合成的方法B.基于擴散的方法C.基于深度學習的方法D.基于樣例的方法4、在計算機視覺的圖像分割任務中，假設要將一張醫(yī)學圖像中的病變區(qū)域準確分割出來。以下關于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的分割方法簡單高效，適用于所有類型的醫(yī)學圖像分割B.區(qū)域生長法能夠根據像素的相似性進行分割，但容易受到噪聲的影響C.圖割算法在處理復雜的圖像結構時表現不佳，難以得到準確的分割結果D.深度學習中的全卷積網絡（FCN）在圖像分割中無法處理不同大小的病變區(qū)域5、計算機視覺中的行人重識別任務是在不同攝像頭中識別出特定的行人。假設要在一個大型火車站中尋找一個走失的兒童。以下關于行人重識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以利用行人的服裝顏色、款式和攜帶物品等特征進行重識別B.深度學習中的度量學習方法可以學習行人的特征表示，提高重識別的準確率C.行人重識別不受行人姿態(tài)變化和攝像頭視角差異的影響D.可以通過構建大規(guī)模的行人數據集進行訓練，提升模型的泛化能力6、在計算機視覺的圖像增強任務中，假設要提高一張低光照圖像的質量。以下關于圖像增強方法的描述，正確的是：（）A.直方圖均衡化能夠均勻分布圖像的灰度級，但可能會導致細節(jié)丟失B.基于濾波的方法可以有效地去除噪聲，但同時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.所有的圖像增強方法都能夠在不引入任何失真的情況下提高圖像質量7、在計算機視覺的動作識別任務中，區(qū)分不同的人體動作。假設要從一段視頻中識別出一個人是在跑步還是走路，以下關于動作識別方法的描述，正確的是：（）A.基于骨架信息的動作識別方法對人體姿態(tài)的微小變化不敏感B.只考慮動作的空間特征就能準確識別不同的動作C.融合時空特征和深度學習模型能夠提升動作識別的準確率D.動作識別的結果不受視頻拍攝角度和背景干擾的影響8、在計算機視覺的行人重識別任務中，即在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人，假設行人的姿態(tài)和服裝發(fā)生了較大變化，以下哪種特征可能具有更強的魯棒性？（）A.基于全局特征的描述B.基于局部特征的描述C.基于顏色特征的描述D.基于形狀特征的描述9、在計算機視覺的目標識別任務中，假設要識別不同種類的水果。以下關于應對類內差異和類間相似性的策略，哪一項是不正確的？（）A.增加訓練數據的多樣性，包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具區(qū)分性的特征，減少類內差異和類間相似性的影響C.降低模型的復雜度，避免過度擬合類內差異和類間相似性D.忽略類內差異和類間相似性，依靠模型的自動適應能力10、計算機視覺中的手勢識別用于理解人的手勢動作。假設要在一個智能交互系統(tǒng)中實現實時準確的手勢識別，以下關于手勢識別方法的描述，正確的是：（）A.基于傳感器的手勢識別方法能夠精確獲取手勢的運動信息，但佩戴傳感器不方便B.基于視覺的手勢識別方法不受環(huán)境光照和背景的影響，識別穩(wěn)定性高C.深度學習中的卷積神經網絡在手勢識別中無法處理復雜的手勢變化和遮擋D.手勢識別系統(tǒng)只要能夠識別常見的幾種手勢，就能夠滿足大多數應用需求11、計算機視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率和細節(jié)。假設要將一張低分辨率的老照片重建為高分辨率的清晰圖像，同時要保持圖像的自然度和真實性。以下哪種圖像超分辨率重建方法最為適合？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學習的方法D.基于學習字典的方法12、計算機視覺在虛擬現實（VR）和增強現實（AR）中的應用可以提供更沉浸式的體驗。假設要在VR環(huán)境中實時跟蹤用戶的頭部運動并相應地更新場景，以下關于VR/AR計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.簡單的基于傳感器的跟蹤方法能夠滿足VR中高精度的頭部運動跟蹤需求B.計算機視覺在VR/AR中的應用主要關注圖像生成，而不是跟蹤和定位C.結合視覺特征提取和深度學習的頭部運動跟蹤算法可以實現低延遲和高精度的跟蹤D.VR/AR環(huán)境中的光照條件和物體遮擋對計算機視覺算法的性能沒有影響13、在計算機視覺的圖像去霧任務中，假設要去除一張有霧圖像中的霧氣，恢復清晰的場景。以下關于圖像去霧方法的描述，正確的是：（）A.基于物理模型的去霧方法需要準確估計霧的濃度和傳播參數，否則效果不佳B.基于深度學習的去霧方法能夠自動學習霧的特征，但對濃霧的處理能力有限C.圖像去霧后，顏色和對比度會發(fā)生嚴重失真，影響視覺效果D.所有的圖像去霧方法都能夠在各種復雜的霧天條件下取得理想的效果14、當利用計算機視覺進行圖像去模糊任務，恢復清晰的圖像，以下哪種先驗知識或約束可能有助于解決這個問題？（）A.自然圖像的梯度稀疏性B.圖像的低頻成分C.圖像的邊緣信息D.以上都是15、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。假設我們要為一個增強現實應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.基于結構光的方法C.基于深度學習的單目深度估計方法D.基于飛行時間（ToF）原理的方法16、計算機視覺中的圖像超分辨率技術用于提高圖像的分辨率。假設要將一張低分辨率的圖像恢復成高分辨率圖像，以下關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.深度學習中的生成對抗網絡（GAN）在圖像超分辨率任務中無法發(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量和內容的限制D.結合先驗知識和深度學習的方法可以改善圖像超分辨率的效果17、在計算機視覺的圖像超分辨率任務中，假設要將一張低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像。以下關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，但恢復出的圖像細節(jié)不夠清晰B.基于深度學習的方法能夠生成逼真的高分辨率圖像，但需要大量的訓練數據和計算資源C.圖像超分辨率技術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出原始高分辨率圖像的所有信息18、在計算機視覺的視頻分析中，需要處理連續(xù)的圖像幀。假設要分析一段監(jiān)控視頻中的人員行為，以下關于視頻分析方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.光流法可以用于計算相鄰幀之間的像素運動，從而跟蹤物體的運動軌跡B.可以通過對視頻幀進行分類和檢測，來識別和分析人員的行為模式C.視頻分析需要考慮時間維度上的信息，不僅僅是單個圖像幀的特征D.視頻分析只適用于簡單的場景和行為，對于復雜的多人交互場景無法進行有效的分析19、計算機視覺中的動作識別是對視頻中人物或物體的動作進行分類和理解。假設要識別一段舞蹈視頻中的各種舞蹈動作，同時要考慮動作的速度、幅度和風格的變化。以下哪種動作識別方法在處理這種復雜的動作模式時表現更好？（）A.基于手工特征的動作識別B.基于時空興趣點的動作識別C.基于深度學習的時空卷積網絡D.基于隱馬爾可夫模型的動作識別20、對于圖像分類任務，假設需要對大量的自然風景圖像進行分類，包括山脈、森林、海灘和沙漠等場景。這些圖像在光照、拍攝角度和季節(jié)等方面存在較大差異。為了提高圖像分類的準確性和泛化能力，以下哪種策略是至關重要的？（）A.增加數據增強操作，如旋轉、翻轉和顏色變換B.只使用少量具有代表性的圖像進行訓練C.選擇簡單的分類模型，避免過擬合D.不進行任何預處理，直接使用原始圖像訓練模型二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）描述計算機視覺在地下管道檢測中的應用。2、（本題5分）解釋計算機視覺在影視特效制作中的方法。3、（本題5分）描述計算機視覺在山體滑坡監(jiān)測中的應用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）以某音樂節(jié)的志愿者招募海報為例，分析其如何運用視覺元素傳達音樂節(jié)的魅力和志愿者的價值，吸引志愿者報名。2、（本題5分）研究某時尚雜志的特刊封面設計，探討其如何通過視覺元素展示特刊主題和吸引讀者購買。3、（本題5分）分析某城市的公共交通導向系統(tǒng)設計，包括標志、地圖、指示牌等，討論其