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裝訂線裝訂線PAGE2第2頁,共2頁江西交通職業(yè)技術學院
《機器視覺與圖像處理實驗》2023-2024學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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、計算機視覺在文物保護和修復中具有潛在應用。假設要對一件受損的古代書畫進行數字化修復,以下關于計算機視覺在文物保護中的作用的描述,哪一項是不正確的?()A.可以通過圖像增強和去噪技術改善書畫的視覺效果B.利用圖像匹配和拼接技術還原殘缺的部分C.計算機視覺技術能夠完全恢復文物的原始狀態(tài),使其與未受損時一模一樣D.為文物修復專家提供輔助決策和參考依據2、計算機視覺中的行人重識別是指在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人。假設要在一個大型商場的監(jiān)控系統(tǒng)中實現行人重識別,以下關于行人重識別方法的描述,正確的是:()A.基于顏色和紋理特征的方法對行人的姿態(tài)和光照變化不敏感,識別準確率高B.深度學習中的度量學習方法能夠學習到行人的判別性特征,但容易受到背景干擾C.行人重識別系統(tǒng)只需要關注行人的外觀特征,不需要考慮行人的行為特征D.行人重識別在不同場景和攝像頭視角下的性能始終保持穩(wěn)定,不受影響3、對于圖像的語義理解任務,假設要理解一張圖像所表達的場景和事件,例如判斷一張圖像是在舉行婚禮還是在舉辦音樂會。圖像中的信息可能比較隱晦和復雜。以下哪種方法可能有助于提高語義理解的準確性?()A.構建圖像的語義圖,分析物體之間的關系B.只關注圖像中的主要物體,忽略背景信息C.對圖像進行簡單的分類,不進行深入的語義分析D.隨機猜測圖像的語義4、在圖像去噪中,BM3D(Block-Matchingand3DFiltering)算法的優(yōu)勢在于()A.去噪效果好B.保持圖像細節(jié)C.計算效率高D.以上都是5、在計算機視覺中,目標檢測是一項重要任務。假設要在一張包含眾多物體的復雜圖像中準確檢測出不同類型的車輛,例如轎車、卡車和摩托車。圖像中的車輛可能具有不同的顏色、大小和姿態(tài),而且背景也較為復雜。為了實現高精度的車輛檢測,以下哪種方法通常被認為是最有效的?()A.基于傳統(tǒng)圖像處理技術,如邊緣檢測和形態(tài)學操作B.使用基于深度學習的目標檢測算法,如FasterR-CNNC.采用簡單的模板匹配方法,根據預先定義的車輛模板進行匹配D.對圖像進行全局特征提取,然后基于這些特征進行分類6、在計算機視覺的圖像超分辨率重建中,提高低分辨率圖像的清晰度。假設要將一張模糊的圖像重建為清晰的高分辨率圖像,以下關于圖像超分辨率重建方法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于插值的方法通過在像素之間插入新的值來增加圖像的分辨率,但可能會導致圖像模糊B.基于深度學習的方法能夠學習低分辨率圖像和高分辨率圖像之間的映射關系,重建出更清晰的圖像C.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D.為了獲得更好的重建效果,可以結合多種超分辨率重建方法或使用先驗知識7、在計算機視覺的圖像增強處理中,目的是改善圖像的質量和可讀性。假設我們要對一張低光照條件下拍攝的圖像進行增強,以下關于圖像增強方法的描述,哪一項是不正確的?()A.直方圖均衡化可以通過調整圖像的灰度分布,增強圖像的對比度B.基于Retinex理論的方法可以分離圖像的光照和反射成分,從而改善圖像的視覺效果C.圖像增強算法可以在不增加噪聲的情況下,顯著提高圖像的亮度和清晰度D.不同的圖像增強方法適用于不同類型的圖像,需要根據具體情況選擇合適的方法8、計算機視覺中的視覺跟蹤在監(jiān)控、機器人導航等領域有廣泛應用。假設一個機器人需要跟蹤一個移動的物體,同時適應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.基于核相關濾波的跟蹤方法B.基于深度學習的孿生網絡跟蹤方法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9、計算機視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人體動作。假設要對一段監(jiān)控視頻中的人員動作進行分類,以下關于動作識別方法的描述,正確的是:()A.基于手工特征和傳統(tǒng)分類器的方法能夠處理復雜的動作變化,準確率高B.深度學習中的循環(huán)神經網絡(RNN)在動作識別中無法捕捉動作的時空特征C.3D卷積神經網絡能夠同時處理空間和時間維度的信息,適用于動作識別任務D.動作識別系統(tǒng)對視頻的拍攝角度和背景變化不敏感,具有很強的通用性10、對于視頻中的異常檢測任務,假設要在一段監(jiān)控視頻中檢測出異常事件,如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準確檢測異常?()A.建立正常行為模型,對比檢測異常B.只關注視頻中的顯著運動區(qū)域C.隨機判斷視頻中的幀是否異常D.不進行異常檢測,直接忽略異常事件11、計算機視覺中,以下哪個任務通常需要對圖像中的目標進行定位和分類?()A.圖像生成B.目標檢測C.圖像超分辨率D.圖像去噪12、當利用計算機視覺進行圖像超分辨率重建任務,將低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像,以下哪種深度學習模型可能在重建效果上表現出色?()A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是13、計算機視覺在無人駕駛中的應用需要應對各種復雜的環(huán)境和情況。假設無人駕駛汽車要在惡劣天氣下行駛,以下關于計算機視覺在無人駕駛中的挑戰(zhàn)的描述,哪一項是不正確的?()A.惡劣天氣會影響圖像的質量和清晰度,增加目標檢測和識別的難度B.計算機視覺系統(tǒng)需要與其他傳感器(如雷達和超聲波傳感器)融合,以提高在惡劣天氣下的感知能力C.深度學習模型在惡劣天氣條件下的性能會顯著下降,無法正常工作D.針對惡劣天氣,可以通過數據增強和模型優(yōu)化等方法提高計算機視覺系統(tǒng)的魯棒性14、在計算機視覺領域中,當需要對監(jiān)控視頻中的行人進行實時檢測和跟蹤,以實現智能安防系統(tǒng)的功能時,以下哪種方法在處理復雜場景和多目標跟蹤方面可能表現更為出色?()A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學習的目標檢測算法C.基于特征匹配的跟蹤算法D.基于光流法的跟蹤算法15、在計算機視覺中,人臉檢測和識別是重要的應用方向。以下關于人臉檢測和識別的說法,不正確的是()A.人臉檢測旨在確定圖像或視頻中是否存在人臉,并定位人臉的位置B.人臉識別是在檢測到人臉的基礎上,對人臉的身份進行識別和驗證C.深度學習方法在人臉檢測和識別中取得了巨大的成功,但仍然存在一些挑戰(zhàn),如光照變化和姿態(tài)變化D.人臉檢測和識別技術已經非常成熟,不存在任何錯誤率和安全隱患二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)描述計算機視覺在旱災監(jiān)測中的應用。2、(本題5分)說明計算機視覺在藥品生產中的應用。3、(本題5分)解釋計算機視覺中的模型剪枝技術。4、(本題5分)說明計算機視覺在環(huán)境監(jiān)測中的作用。三、應用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)開發(fā)一個可以識別不同種類珊瑚的計算機視覺應用。2、(本題5分)利用深度學習算法,對不同種類的堅果圖像進行分類。3、(本題5分)基于計算機視覺的手勢識別系統(tǒng),實現簡單的手勢控制操作。4、(本題5分)基于深度學習,實現對跳水比賽中運動員入水姿勢的檢測。5、(本題5分)使用目標檢測技術,從氣象衛(wèi)星圖像中檢測出惡劣天氣區(qū)域。四、分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)觀察某家居品牌的社交媒體內容設計,分析其如何通過日常分享、教程和案例展示,建立與消費者的緊密聯系和品牌信任。2、(本題10分)一家幼兒園的室內外環(huán)境設計色彩鮮艷,充滿童趣,設施安全。請?zhí)接懘嗽O計在為兒童創(chuàng)造快樂學習和成長環(huán)境、吸引家長選擇、體現教育理念方面的策略,以及如何根據兒童的年齡特點進行
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