中國地質(zhì)大學（武漢）《計算機視覺與機器學習》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）《計算機視覺與機器學習》

2023-2024學年第一學期期末試卷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)中實現(xiàn)行人重識別，以下哪種特征和模型能夠提高識別的準確率和跨攝像頭的泛化能力？（）A.基于顏色和紋理的特征B.基于深度學習的全局特征和度量學習C.基于形狀和輪廓的特征D.基于步態(tài)和姿勢的特征2、計算機視覺中的特征提取是非常關(guān)鍵的步驟。假設(shè)要從一組圖像中提取具有代表性的特征，以下關(guān)于特征提取方法的描述，正確的是：（）A.手工設(shè)計的特征，如SIFT和HOG，在任何情況下都比深度學習自動學習的特征更有效B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學習到圖像的多層次特征，具有很強的表達能力C.特征提取的結(jié)果對后續(xù)的圖像分類和目標檢測任務(wù)沒有影響D.特征提取只需要考慮圖像的局部信息，全局信息不重要3、計算機視覺在無人駕駛飛行器（UAV）中的應用可以輔助飛行和導航。假設(shè)一架UAV需要依靠視覺信息避開障礙物，以下關(guān)于UAV計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠單目視覺就能準確估計障礙物的距離和速度B.視覺信息在UAV飛行中的作用有限，主要依靠其他傳感器如GPSC.多目視覺和深度學習算法的結(jié)合可以為UAV提供更準確的環(huán)境感知和障礙物避讓能力D.UAV的飛行速度和姿態(tài)對視覺系統(tǒng)的性能沒有影響4、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠識別人臉表情的計算機視覺系統(tǒng)，用于情感分析和人機交互?？紤]到表情的細微變化和個體差異，以下哪種模型架構(gòu)可能更適合處理這種復雜的任務(wù)？（）A.多層感知機B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)5、在計算機視覺的人臉識別任務(wù)中，假設(shè)要實現(xiàn)一個能夠在不同光照和表情下準確識別的系統(tǒng)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預處理的步驟，哪一項是最重要的？（）A.對人臉圖像進行歸一化處理，統(tǒng)一大小和亮度B.對圖像進行銳化處理，增強面部特征C.給圖像添加藝術(shù)效果，提高美觀度D.隨機裁剪圖像，增加數(shù)據(jù)多樣性6、在計算機視覺的實際應用中，模型的實時性是一個重要的考慮因素。以下關(guān)于實時性的描述，不正確的是（）A.對于一些需要實時響應的應用，如自動駕駛和工業(yè)檢測，模型的處理速度至關(guān)重要B.模型的復雜度、計算資源和算法效率都會影響實時性C.可以通過模型壓縮、硬件加速和優(yōu)化算法等方法來提高模型的實時性D.實時性只與模型本身有關(guān)，與硬件設(shè)備和系統(tǒng)架構(gòu)無關(guān)7、計算機視覺中的視頻分析需要對連續(xù)的圖像幀進行處理和理解。假設(shè)要分析一段監(jiān)控視頻中的人群行為，包括行走方向、聚集和分散等。以下哪種視頻分析技術(shù)在處理這種復雜的群體行為時最為有效？（）A.幀間差分法B.背景減除法C.光流法結(jié)合軌跡分析D.深度學習的行為識別模型8、計算機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、目標跟蹤和動作識別等任務(wù)B.基于深度學習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，對于復雜的非勻速運動估計不準確D.光流估計的結(jié)果可以為后續(xù)的計算機視覺任務(wù)提供重要的運動線索9、目標檢測是計算機視覺中的重要任務(wù)之一，旨在定位和識別圖像中的多個目標。假設(shè)我們要在城市街道的圖像中檢測行人和車輛。對于處理這種復雜場景的目標檢測任務(wù)，以下哪種技術(shù)通常能提供更準確的檢測結(jié)果？（）A.基于滑動窗口的傳統(tǒng)目標檢測方法B.基于區(qū)域提議的目標檢測算法，如R-CNN系列C.基于回歸的一階段目標檢測算法，如YOLO系列D.基于聚類的目標檢測方法10、計算機視覺中的表情識別用于分析人臉的表情狀態(tài)。假設(shè)要在一個在線教育平臺中檢測學生的學習狀態(tài)。以下關(guān)于表情識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過提取面部肌肉的運動特征來判斷表情B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學習表情的特征表示C.表情識別能夠準確區(qū)分細微的表情變化，如困惑和專注D.表情識別不受面部遮擋和光照變化的影響，始終能夠準確判斷11、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12、計算機視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有重要應用。假設(shè)要通過攝像頭監(jiān)控一個公共場所，以下關(guān)于計算機視覺在安防監(jiān)控中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以實時檢測異常行為，如人群聚集、奔跑等B.能夠?qū)θ藛T進行身份識別和認證C.計算機視覺系統(tǒng)可以獨立完成所有的安防監(jiān)控任務(wù)，不需要人工干預D.與其他安防設(shè)備和系統(tǒng)集成，提高整體的安全性和防范能力13、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14、視頻分析是計算機視覺的一個重要領(lǐng)域。假設(shè)我們要分析一段監(jiān)控視頻，以檢測異常行為，如打架、盜竊等。對于這種實時性要求較高的視頻分析任務(wù)，以下哪種方法更適合用于快速處理和檢測？（）A.對每一幀圖像單獨進行分析B.基于光流的方法跟蹤對象運動C.利用深度學習模型直接對視頻進行分析D.采用傳統(tǒng)的圖像處理方法，如背景減除15、目標檢測是計算機視覺中的重要任務(wù)之一。假設(shè)要在一張城市街道的圖像中檢測出所有的行人和車輛，以下關(guān)于目標檢測算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)的圖像處理方法的目標檢測算法在復雜場景中表現(xiàn)優(yōu)于深度學習算法B.深度學習中的單階段目標檢測算法比兩階段算法速度快，但精度較低C.目標檢測算法只需要關(guān)注目標的位置，不需要考慮目標的類別D.目標檢測的準確率不受圖像質(zhì)量、光照條件和目標大小變化的影響二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明計算機視覺在制鞋工業(yè)中的作用。2、（本題5分）說明計算機視覺在交通流量預測中的應用。3、（本題5分）說明計算機視覺在眼鏡制造中的檢測和設(shè)計。4、（本題5分）說明計算機視覺在智能倉儲中的應用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用目標檢測算法，在圖像中檢測出特定的動物。2、（本題5分）基于深度學習，實現(xiàn)對跳水比賽中運動員入水姿勢的檢測。3、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同種類反芻動物的計算機視覺系統(tǒng)。4、（本題5分）使用計算機視覺方法，檢測公交車內(nèi)乘客是否佩戴口罩。5、（本題5分）利用圖像分割技術(shù)，從超聲波圖像中分割出結(jié)石區(qū)域。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）解讀某餐廳的菜單設(shè)計，分析其如何通過排版、插圖和文字描述提升顧客的點餐體驗。2、（本題10分）一款游戲的界面設(shè)計充滿了奇幻色彩和動感元素，為玩家?guī)砹顺两降捏w驗。請