中國計量大學(xué)《法理學(xué)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
中國計量大學(xué)《法理學(xué)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
中國計量大學(xué)《法理學(xué)》2021-2022學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
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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15個小題,每小題2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、在計算機(jī)視覺的人臉識別任務(wù)中,假設(shè)要實(shí)現(xiàn)一個能夠在不同光照和表情下準(zhǔn)確識別的系統(tǒng)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟,哪一項是最重要的?()A.對人臉圖像進(jìn)行歸一化處理,統(tǒng)一大小和亮度B.對圖像進(jìn)行銳化處理,增強(qiáng)面部特征C.給圖像添加藝術(shù)效果,提高美觀度D.隨機(jī)裁剪圖像,增加數(shù)據(jù)多樣性2、在計算機(jī)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3、在計算機(jī)視覺的圖像去模糊任務(wù)中,需要恢復(fù)由于相機(jī)抖動或物體運(yùn)動導(dǎo)致的模糊圖像。假設(shè)一張夜景照片由于長時間曝光而模糊,同時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4、計算機(jī)視覺中的視頻目標(biāo)跟蹤中,假設(shè)目標(biāo)在跟蹤過程中發(fā)生了嚴(yán)重的形變。以下關(guān)于處理目標(biāo)形變的方法描述,正確的是:()A.基于模板匹配的跟蹤方法能夠自適應(yīng)地處理目標(biāo)形變,保持跟蹤的準(zhǔn)確性B.特征點(diǎn)跟蹤方法對目標(biāo)形變不敏感,在這種情況下仍然能夠可靠跟蹤C(jī).深度學(xué)習(xí)中的孿生網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)形變時容易丟失目標(biāo),無法繼續(xù)跟蹤D.結(jié)合多種特征和模型更新策略可以提高對目標(biāo)形變的跟蹤魯棒性5、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6、在計算機(jī)視覺的行人重識別任務(wù)中,需要在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人。假設(shè)我們要在一個大型商場的監(jiān)控系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)行人重識別,以下哪種特征和模型能夠提高識別的準(zhǔn)確率和跨攝像頭的泛化能力?()A.基于顏色和紋理的特征B.基于深度學(xué)習(xí)的全局特征和度量學(xué)習(xí)C.基于形狀和輪廓的特征D.基于步態(tài)和姿勢的特征7、在計算機(jī)視覺的全景圖像拼接任務(wù)中,假設(shè)要將多張拍攝的局部圖像拼接成一幅完整的全景圖。以下關(guān)于圖像匹配和融合的步驟,哪一項是容易出錯的?()A.準(zhǔn)確找到相鄰圖像之間的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配B.對匹配后的圖像進(jìn)行幾何校正和投影變換C.直接將圖像拼接在一起,不進(jìn)行任何過渡處理D.采用合適的融合算法,消除拼接處的明顯痕跡8、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9、在計算機(jī)視覺中,圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像超分辨率重建的敘述,不正確的是()A.圖像超分辨率重建可以通過插值、基于模型的方法或深度學(xué)習(xí)方法來實(shí)現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細(xì)節(jié)C.圖像超分辨率重建在醫(yī)學(xué)圖像、衛(wèi)星圖像和監(jiān)控圖像等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.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10、計算機(jī)視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運(yùn)動。假設(shè)要分析一段視頻中物體的運(yùn)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(yùn)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11、在計算機(jī)視覺中,目標(biāo)檢測是一項重要任務(wù)。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠在交通場景中檢測車輛的系統(tǒng)。如果圖像中的車輛存在多種姿態(tài)、大小和光照條件的變化,以下哪種目標(biāo)檢測算法可能更適合應(yīng)對這種復(fù)雜情況?()A.基于傳統(tǒng)特征的檢測算法,如HOG特征結(jié)合SVM分類器B.基于深度學(xué)習(xí)的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的檢測算法D.基于顏色特征的檢測算法12、在計算機(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)要對一個在大型商場中移動的可疑人員進(jìn)行跟蹤,同時要應(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13、在計算機(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14、在計算機(jī)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(jìn)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15、在計算機(jī)視覺的圖像增強(qiáng)任務(wù)中,旨在改善圖像的質(zhì)量。假設(shè)一張低光照條件下拍攝的照片需要增強(qiáng)。以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述,哪一項是錯誤的?()A.可以通過直方圖均衡化方法增強(qiáng)圖像的對比度B.基于濾波的方法能夠去除圖像中的噪聲,同時增強(qiáng)細(xì)節(jié)C.圖像增強(qiáng)可以無限制地提高圖像的質(zhì)量,不存在過度增強(qiáng)的問題D.深度學(xué)習(xí)中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)也可以用于圖像增強(qiáng)二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)說明計算機(jī)視覺在通信領(lǐng)域的應(yīng)用。2、(本題5分)簡述圖像的仿射變換特點(diǎn)。3、(本題5分)說明計算機(jī)視覺在舊貨回收行業(yè)中的應(yīng)用。三、應(yīng)用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)設(shè)計一個基于計算機(jī)視覺的視網(wǎng)膜識別系統(tǒng)。2、(本題5分)使用目標(biāo)跟蹤算法,對賽車比賽中的車隊?wèi)?zhàn)術(shù)和車手表現(xiàn)進(jìn)行分析。3、(本題5分)基于深度學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)對高速公路上車輛超速的檢測。4、(本題5分)對醫(yī)學(xué)X光圖像進(jìn)行分析,輔助醫(yī)生診斷病情。5、(本題5分)運(yùn)用圖像分類技術(shù),對不同種類的寶石進(jìn)行分類。四、分析題(本大題共3個小題,共30分)1、(本題10分)以

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