中國地質(zhì)大學（武漢）《計算機視覺》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(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第2頁，共2頁中國地質(zhì)大學（武漢）《計算機視覺》

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、在計算機視覺的應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，例如作物監(jiān)測和病蟲害檢測，需要對大量的田間圖像進行分析。假設(shè)我們要檢測農(nóng)作物葉片上的病蟲害癥狀，以下哪種技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準確的檢測，并且適應(yīng)不同的生長階段和環(huán)境條件？（）A.基于傳統(tǒng)圖像分割和特征提取的方法B.基于深度學習的目標檢測和分類算法，針對病蟲害特征訓練C.基于光譜分析和顏色特征的方法D.基于機器視覺和模式識別的方法2、在計算機視覺的三維重建任務(wù)中，例如從多視角圖像恢復物體的三維形狀，需要解決相機位姿估計、特征匹配等問題。以下哪種方法在相機位姿估計方面可能具有更高的精度？（）A.基于直接線性變換的方法B.基于BundleAdjustment的方法C.基于特征點的方法D.基于深度學習的方法3、在圖像配準任務(wù)中，需要將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設(shè)我們要將一張衛(wèi)星圖像與一張航拍圖像進行配準，以下哪個因素對于配準的準確性影響最大？（）A.圖像的分辨率差異B.圖像的旋轉(zhuǎn)和平移C.圖像的光照條件D.圖像中的噪聲4、計算機視覺在無人駕駛飛行器（UAV）中的應(yīng)用可以實現(xiàn)自主導航和環(huán)境感知。假設(shè)一個UAV需要在復雜的環(huán)境中飛行并避開障礙物。以下關(guān)于計算機視覺在UAV中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過視覺傳感器獲取周圍環(huán)境的信息，包括地形、建筑物和其他障礙物B.能夠?qū)崟r分析圖像，計算與障礙物的距離和相對速度，為飛行決策提供依據(jù)C.計算機視覺在UAV中的應(yīng)用完全不需要與其他傳感器（如慣性測量單元）的數(shù)據(jù)融合D.可以利用深度學習算法進行端到端的飛行控制，實現(xiàn)自主飛行5、在計算機視覺的目標跟蹤任務(wù)中，跟蹤一個移動的物體具有挑戰(zhàn)性。假設(shè)要在一段視頻中跟蹤一個快速移動的車輛，以下關(guān)于目標跟蹤算法的描述，正確的是：（）A.基于卡爾曼濾波的目標跟蹤算法在處理非線性運動時效果最佳B.深度學習中的相關(guān)濾波方法能夠快速適應(yīng)目標的外觀變化和遮擋情況C.目標跟蹤算法不需要考慮目標的尺度變化和旋轉(zhuǎn)D.目標跟蹤的準確性只取決于初始幀中目標的定位精度6、在計算機視覺的圖像配準任務(wù)中，假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的同一物體的圖像進行對齊。以下關(guān)于特征匹配的方法，哪一項是不太可靠的？（）A.使用SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）特征進行匹配B.基于像素值的直接比較進行匹配C.利用SURF（SpeededUpRobustFeatures）特征進行匹配D.通過ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）特征進行匹配7、計算機視覺中的圖像配準任務(wù)是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的城市風景照片進行配準。以下關(guān)于圖像配準方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于特征點匹配的方法，找到兩張圖像中的對應(yīng)點，然后計算變換矩陣B.基于灰度信息的配準方法通過比較圖像的像素值來實現(xiàn)配準C.深度學習中的自監(jiān)督學習方法可以用于圖像配準，自動學習圖像之間的對應(yīng)關(guān)系D.圖像配準總是能夠達到像素級別的精確對齊，不存在任何誤差8、在計算機視覺中，深度估計是確定場景中物體距離相機的距離。以下關(guān)于深度估計的說法，錯誤的是（）A.可以通過立體視覺、結(jié)構(gòu)光或飛行時間等技術(shù)來獲取深度信息B.深度學習方法在單目深度估計中取得了顯著進展C.深度估計對于三維重建、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等應(yīng)用具有重要意義D.深度估計的結(jié)果總是非常精確，不需要進行后處理和優(yōu)化9、圖像分類是計算機視覺的基礎(chǔ)任務(wù)之一。假設(shè)要對一組動物圖片進行分類，區(qū)分貓、狗、兔子等。以下關(guān)于圖像分類方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.傳統(tǒng)的機器學習方法，如支持向量機（SVM），也可以用于圖像分類任務(wù)B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類中取得了顯著的效果C.圖像分類只需要考慮圖像的內(nèi)容，不需要考慮圖像的拍攝角度和背景等因素D.可以通過數(shù)據(jù)增強技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、裁剪、翻轉(zhuǎn)等，增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性10、在計算機視覺的圖像生成任務(wù)中，假設(shè)要生成逼真的人臉圖像。以下關(guān)于生成模型的架構(gòu)選擇，哪一項是需要特別關(guān)注的？（）A.選擇傳統(tǒng)的多層感知機（MLP）架構(gòu)B.采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）架構(gòu)，通過對抗訓練生成高質(zhì)量圖像C.運用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）架構(gòu)，但不使用池化層D.構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）架構(gòu)，處理圖像的序列信息11、計算機視覺中的視覺跟蹤在監(jiān)控、機器人導航等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個機器人需要跟蹤一個移動的物體，同時適應(yīng)物體的外觀變化和環(huán)境干擾。以下哪種視覺跟蹤方法能夠提供較好的長期跟蹤性能和魯棒性？（）A.基于核相關(guān)濾波的跟蹤方法B.基于深度學習的孿生網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.基于粒子濾波和特征匹配的跟蹤方法D.基于背景減除和運動估計的跟蹤方法12、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(shè)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13、當利用計算機視覺技術(shù)對醫(yī)學影像（如X光、CT等）進行分析，輔助醫(yī)生進行疾病診斷時，需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有價值的特征。以下哪種特征提取方法在醫(yī)學影像分析中可能具有較高的應(yīng)用價值？（）A.基于形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.基于深度學習的自動特征學習D.基于顏色的特征提取14、計算機視覺中的視頻理解不僅包括對單個幀的分析，還需要考慮幀之間的關(guān)系。假設(shè)我們要理解一個電影片段的情節(jié)和情感，以下哪種方法能夠有效地捕捉視頻中的時空動態(tài)信息和語義信息？（）A.基于幀級特征和分類器的方法B.基于深度學習的視頻理解模型，結(jié)合注意力機制C.基于光流和運動軌跡的方法D.基于音頻和視頻融合的方法15、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設(shè)我們要分析一個視頻中物體的運動速度和方向，以下哪種光流估計算法在復雜場景下能夠提供更準確的結(jié)果？（）A.Lucas-Kanade算法B.Horn-Schunck算法C.Farneback算法D.DeepFlow算法16、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設(shè)要對一段視頻中的物體運動進行分析，以下關(guān)于光流估計的描述，正確的是：（）A.稀疏光流估計只計算圖像中部分特征點的運動，無法反映整體的運動趨勢B.稠密光流估計能夠得到圖像中每個像素的運動向量，但計算復雜度較高C.光流估計的結(jié)果不受光照變化和噪聲的影響，具有很高的準確性D.光流估計只能用于分析勻速直線運動的物體，對于復雜的運動模式無法處理17、對于視頻中的目標跟蹤任務(wù)，假設(shè)目標在視頻中經(jīng)歷了快速的外觀變化和嚴重的遮擋。以下哪種策略有助于保持跟蹤的準確性和穩(wěn)定性？（）A.結(jié)合目標的運動模型和外觀模型進行預測B.僅依賴目標的初始外觀特征進行跟蹤C.當出現(xiàn)遮擋時，停止跟蹤并等待目標重新出現(xiàn)D.隨機調(diào)整跟蹤算法的參數(shù)18、在醫(yī)學圖像分析中，計算機視覺技術(shù)有助于疾病的診斷和治療。假設(shè)醫(yī)生需要對一組肺部CT圖像進行分析，以檢測是否存在腫瘤。以下關(guān)于醫(yī)學圖像分析中的計算機視覺的描述，哪一項是不準確的？（）A.計算機視覺算法可以自動檢測和定位肺部腫瘤，提高診斷的效率和準確性B.能夠?qū)D像進行增強和預處理，突出病變區(qū)域，便于醫(yī)生觀察和判斷C.由于醫(yī)學圖像的復雜性和個體差異，計算機視覺的結(jié)果總是完全準確無誤的D.可以通過大量標注的醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)進行訓練，學習正常和異常的圖像特征19、計算機視覺中的醫(yī)學圖像分析對于疾病的診斷和治療具有重要意義。以下關(guān)于醫(yī)學圖像分析的描述，不準確的是（）A.可以對X光、CT、MRI等醫(yī)學圖像進行病灶檢測、器官分割和疾病分類B.深度學習技術(shù)在醫(yī)學圖像分析中取得了顯著的成果，但也面臨數(shù)據(jù)標注困難和模型泛化能力不足的問題C.醫(yī)學圖像分析需要遵循嚴格的醫(yī)學標準和倫理規(guī)范，確保結(jié)果的準確性和可靠性D.醫(yī)學圖像分析完全依賴于計算機視覺技術(shù)，醫(yī)生的經(jīng)驗和專業(yè)知識不再重要20、在計算機視覺的視頻分析中，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21、計算機視覺中的圖像修復是填補圖像中的缺失或損壞部分。假設(shè)我們有一張老照片，其中部分區(qū)域被損壞，需要進行修復。以下哪種圖像修復方法能夠生成自然、合理的內(nèi)容，與周圍區(qū)域融合良好？（）A.基于紋理合成的修復方法B.基于插值和填充的修復方法C.基于深度學習的圖像修復網(wǎng)絡(luò)，如ContextEncoderD.基于圖像分解和重構(gòu)的修復方法22、圖像分類是計算機視覺的常見應(yīng)用之一。考慮一個需要對大量自然風景圖片進行分類的任務(wù)，這些圖片包含了不同的季節(jié)、地理位置和天氣條件。為了提高分類準確率，以下哪種預處理操作可能最為有效？（）A.對圖像進行裁剪和縮放，使其具有統(tǒng)一的尺寸B.對圖像進行直方圖均衡化，增強對比度C.將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，減少顏色信息的干擾D.對圖像進行隨機旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn)，增加數(shù)據(jù)多樣性23、在計算機視覺的醫(yī)學影像分析中，例如對腫瘤的檢測和分割，需要高精度和可靠性。假設(shè)我們有一組磁共振成像（MRI）數(shù)據(jù)，以下哪種技術(shù)能夠有效地輔助醫(yī)生進行準確的診斷和治療規(guī)劃？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學習的分割網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)C.基于聚類和分類的方法D.基于形態(tài)學操作和閾值分割的方法24、在計算機視覺的視覺跟蹤與監(jiān)控應(yīng)用中，需要對特定目標進行持續(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.多目標跟蹤算法B.基于深度學習的單目標跟蹤C.基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤25、計算機視覺中的行人重識別任務(wù)是在不同攝像頭中識別出特定的行人。假設(shè)要在一個大型火車站中尋找一個走失的兒童。以下關(guān)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(gòu)建大規(guī)模的行人數(shù)據(jù)集進行訓練，提升模型的泛化能力26、計算機視覺中的目標計數(shù)是估計圖像或視頻中目標的數(shù)量。假設(shè)要在一張人群圖像中準確計數(shù)人數(shù)，以下關(guān)于目標計數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于檢測的計數(shù)方法通過檢測每個個體來實現(xiàn)計數(shù)，對密集場景效果好B.基于回歸的計數(shù)方法直接預測目標數(shù)量，計算速度快但精度較低C.深度學習中的注意力機制在目標計數(shù)中沒有作用，不能提高計數(shù)準確性D.目標計數(shù)只需要考慮目標的外觀特征，不需要考慮圖像的上下文信息27、在計算機視覺的發(fā)展中，模型的可解釋性是一個重要的研究方向。以下關(guān)于模型可解釋性的描述，不準確的是（）A.模型可解釋性旨在理解模型是如何做出決策和生成輸出的B.可解釋性對于建立用戶對模型的信任和確保模型的公正性具有重要意義C.一些可視化技術(shù)，如特征圖可視化和類激活映射，可以幫助解釋模型的決策過程D.目前的計算機視覺模型都具有良好的可解釋性，能夠清晰地解釋其決策依據(jù)28、在計算機視覺的醫(yī)學圖像分析中，例如對腫瘤的檢測和分割。假設(shè)醫(yī)學圖像的質(zhì)量較差，存在噪聲和偽影，以下哪種預處理方法可能有助于提高后續(xù)分析的準確性？（）A.圖像平滑B.圖像銳化C.圖像二值化D.圖像翻轉(zhuǎn)29、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠?qū)Ψb進行款式和顏色識別的計算機視覺系統(tǒng)，用于時尚推薦和庫存管理。在處理服裝圖像時，由于服裝的款式和顏色變化多樣，以下哪種特征表示方法可能更適合？（）A.手工設(shè)計的特征B.基于深度學習的自動特征C.顏色直方圖D.以上都是30、圖像分類是計算機視覺的基礎(chǔ)任務(wù)之一。假設(shè)要對大量的自然風景圖片進行分類，包括山脈、森林、海灘等不同類型，同時圖片可能存在不同的拍攝角度