江南大學(xué)《計算機(jī)視覺》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
江南大學(xué)《計算機(jī)視覺》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
江南大學(xué)《計算機(jī)視覺》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
江南大學(xué)《計算機(jī)視覺》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第4頁
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自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第2頁,共2頁江南大學(xué)《計算機(jī)視覺》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題(本大題共15個小題,每小題1分,共15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)視覺中,目標(biāo)檢測是一項重要任務(wù)。假設(shè)要在一張包含多種物體的圖像中準(zhǔn)確檢測出汽車的位置和類別。以下關(guān)于目標(biāo)檢測算法的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的基于特征提取和分類器的方法在復(fù)雜場景下檢測效果優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的FasterR-CNN算法通過生成候選區(qū)域和分類回歸,能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的目標(biāo)檢測C.目標(biāo)檢測算法只關(guān)注物體的外觀特征,不考慮物體之間的空間關(guān)系D.所有的目標(biāo)檢測算法對于小目標(biāo)的檢測都具有同樣出色的性能2、在計算機(jī)視覺的立體視覺任務(wù)中,通過兩個或多個相機(jī)獲取的圖像來計算深度信息。以下哪種立體匹配算法在精度和效率方面可能表現(xiàn)較好?()A.基于區(qū)域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度學(xué)習(xí)的匹配算法D.以上都是3、在計算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中,我們需要從多幅二維圖像中恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們只有少量的、視角有限的圖像,以下哪種重建方法可能面臨較大挑戰(zhàn)?()A.基于立體視覺的重建方法B.基于運(yùn)動恢復(fù)結(jié)構(gòu)(StructurefromMotion)的方法C.利用激光掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行重建D.基于模型擬合的重建方法4、在計算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,假設(shè)要在一段視頻中持續(xù)跟蹤一個移動的物體,例如跟蹤一只飛行的鳥。物體可能會被其他物體遮擋,并且外觀可能會發(fā)生變化。以下哪種目標(biāo)跟蹤方法在這種復(fù)雜情況下更有可能成功?()A.基于卡爾曼濾波的跟蹤方法,預(yù)測物體的位置和速度B.基于深度學(xué)習(xí)的Siamese網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.只在視頻的起始幀確定目標(biāo)位置,后續(xù)幀不再跟蹤D.隨機(jī)選擇視頻中的區(qū)域作為跟蹤目標(biāo)5、在計算機(jī)視覺的圖像風(fēng)格遷移任務(wù)中,將一張圖像的風(fēng)格應(yīng)用到另一張圖像上。假設(shè)要將一幅油畫的風(fēng)格遷移到一張照片上,以下關(guān)于圖像風(fēng)格遷移方法的描述,正確的是:()A.基于手工特征提取和風(fēng)格轉(zhuǎn)換的方法能夠?qū)崿F(xiàn)自然逼真的風(fēng)格遷移B.深度學(xué)習(xí)中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)在風(fēng)格遷移中無法生成多樣化的風(fēng)格效果C.圖像的內(nèi)容和風(fēng)格可以完全獨立地進(jìn)行處理,互不影響D.考慮圖像的局部和全局特征以及語義信息能夠提升風(fēng)格遷移的質(zhì)量6、計算機(jī)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(jìn)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7、計算機(jī)視覺中的醫(yī)學(xué)圖像分析中,假設(shè)要對腫瘤進(jìn)行檢測和分割。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析方法的描述,正確的是:()A.由于醫(yī)學(xué)圖像的特殊性,傳統(tǒng)的計算機(jī)視覺方法無法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析B.深度學(xué)習(xí)方法在醫(yī)學(xué)圖像分析中能夠準(zhǔn)確檢測腫瘤,但對小腫瘤容易漏檢C.多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合可以提供更豐富的信息,但融合算法復(fù)雜,效果不穩(wěn)定D.醫(yī)學(xué)圖像分析的結(jié)果不需要經(jīng)過醫(yī)生的審核和確認(rèn),可以直接用于診斷8、圖像分割是將圖像細(xì)分為不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設(shè)我們需要對醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤進(jìn)行精確分割,以輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。在這種對精度要求很高的應(yīng)用中,以下哪種圖像分割方法可能更合適?()A.基于閾值的圖像分割B.基于邊緣檢測的圖像分割C.基于區(qū)域生長的圖像分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法,如U-Net9、計算機(jī)視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人物動作。假設(shè)我們要對一段包含復(fù)雜背景和多人交互的視頻進(jìn)行動作識別,以下哪種特征表示可能對提高識別準(zhǔn)確率有幫助?()A.基于光流的特征B.基于圖像直方圖的特征C.基于像素值的原始特征D.基于圖像邊緣的特征10、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11、計算機(jī)視覺在智能零售中的應(yīng)用可以改善購物體驗和提高運(yùn)營效率。假設(shè)一個超市需要通過計算機(jī)視覺實現(xiàn)自動結(jié)賬和庫存管理。以下關(guān)于計算機(jī)視覺在智能零售中的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.可以通過商品識別技術(shù)自動識別顧客購買的商品,實現(xiàn)快速結(jié)賬B.能夠?qū)崟r監(jiān)測貨架上商品的庫存水平,及時提醒補(bǔ)貨C.計算機(jī)視覺系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識別所有商品的包裝和標(biāo)簽,不受商品擺放方式和遮擋的影響D.可以分析顧客在店內(nèi)的行為和偏好,為營銷策略提供數(shù)據(jù)支持12、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13、在計算機(jī)視覺的視頻目標(biāo)跟蹤中,假設(shè)目標(biāo)在視頻中被短暫遮擋。以下關(guān)于處理遮擋情況的方法,哪一項是不太有效的?()A.利用目標(biāo)在遮擋前的運(yùn)動軌跡預(yù)測其位置B.完全放棄對被遮擋目標(biāo)的跟蹤,等待其重新出現(xiàn)C.結(jié)合目標(biāo)的外觀特征和運(yùn)動信息進(jìn)行跟蹤D.借助周圍背景和其他相關(guān)物體的信息輔助跟蹤14、在計算機(jī)視覺的動作識別任務(wù)中,識別視頻中的人物動作。假設(shè)要識別一段舞蹈視頻中的動作,以下關(guān)于動作識別方法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以提取視頻中的時空特征,如光流和運(yùn)動軌跡,來描述動作B.基于深度學(xué)習(xí)的方法,如3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠直接處理視頻數(shù)據(jù),進(jìn)行動作識別C.動作識別需要考慮動作的速度、幅度和節(jié)奏等特征D.動作識別只適用于簡單的、規(guī)范化的動作,對于復(fù)雜的、個性化的動作無法準(zhǔn)確識別15、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二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)簡述圖像的均值漂移算法的用途。2、(本題5分)計算機(jī)視覺中如何進(jìn)行芯片制造中的缺陷檢測?3、(本題5分)簡述計算機(jī)視覺在志愿者服務(wù)中的應(yīng)用。4、(本題5分)說明計算機(jī)視覺在海洋生態(tài)監(jiān)測中的作用。三、應(yīng)用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)基于計算機(jī)視覺,設(shè)計一個車牌識別系統(tǒng),能夠準(zhǔn)確提取車牌信息。2、(本題5分)基于計算機(jī)視覺的智能商場導(dǎo)航系統(tǒng),通過實時圖像識別為顧客提供導(dǎo)航。3、(本題5分)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,使用計算機(jī)視覺檢測農(nóng)作物的病蟲害情況。4、(本題5分)設(shè)計一個計算機(jī)視覺程序,能夠從監(jiān)控視頻中檢測出異常行為。5、(本題5分)使用特征提取算法,從大量的圖像中篩選出相似的圖像。四、分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)以一個電子產(chǎn)品品牌的電子產(chǎn)品配件包裝設(shè)計為例,分析其如何運(yùn)用視覺元素展示配件的特點和與主產(chǎn)品的搭配性。2、(本題10分)一家咖啡店的外賣杯設(shè)計簡約有格調(diào),品牌

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