喀什大學《室內專題項目人文性展覽空間設計》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…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁喀什大學《室內專題項目人文性展覽空間設計》

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、在計算機視覺的研究中，數據集的質量和規(guī)模對模型的訓練和性能評估至關重要。以下關于數據集的描述，不準確的是（）A.大規(guī)模、多樣化和標注準確的數據集有助于訓練出泛化能力強的模型B.一些公開的數據集如ImageNet、COCO等為計算機視覺研究提供了重要的基準C.數據集的構建需要耗費大量的時間和人力，但可以通過數據增強技術來減少對原始數據的需求D.數據集一旦構建完成，就不需要再進行更新和擴展，能夠一直滿足研究的需求2、在進行計算機視覺的三維重建時，需要從多個視角的圖像中恢復物體的三維形狀和結構。假設要對一個復雜的古建筑進行三維重建，圖像采集存在視角偏差和部分遮擋。以下哪種三維重建方法在處理這種不完整和有噪聲的數據時效果較好？（）A.基于立體視覺的重建B.基于運動恢復結構（SfM）的重建C.基于激光掃描的重建D.基于深度學習的重建3、在計算機視覺的視頻分析中，假設要對一段監(jiān)控視頻中的異常行為進行檢測。以下關于特征提取的方法，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，忽略圖像內容D.結合時空特征，同時考慮空間和時間維度的信息4、在計算機視覺的圖像配準任務中，需要將不同視角或時間拍攝的圖像進行對齊。假設要將兩張具有一定旋轉和平移差異的圖像進行配準，以下關于圖像配準方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點匹配的圖像配準方法對圖像的變形和光照變化不敏感B.直接使用像素值的相似性度量就能實現準確的圖像配準C.圖像配準不需要考慮圖像的分辨率和比例尺差異D.深度學習在圖像配準中的應用還不成熟，不如傳統(tǒng)方法有效5、當利用計算機視覺技術對醫(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據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6、在計算機視覺的應用于自動駕駛領域，需要實時檢測道路上的交通標志和標線。假設車輛在高速行駛中，以下哪種技術能夠快速準確地檢測到各種交通標志，并且對光照變化和遮擋具有較強的魯棒性？（）A.基于顏色和形狀特征的檢測方法B.基于深度學習的檢測方法，結合多尺度特征C.基于邊緣檢測和形態(tài)學操作的方法D.基于模板匹配和特征點匹配的方法7、計算機視覺中的特征提取是非常關鍵的步驟。假設要從一組圖像中提取具有代表性的特征，以下關于特征提取方法的描述，正確的是：（）A.手工設計的特征，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網絡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.特征提取的結果對后續(xù)的圖像分類和目標檢測任務沒有影響D.特征提取只需要考慮圖像的局部信息，全局信息不重要8、計算機視覺中的姿態(tài)估計是確定物體在三維空間中的位置和方向。假設要估計一個機器人手臂的姿態(tài)，以下關于姿態(tài)估計方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于視覺的姿態(tài)估計可以通過分析物體在圖像中的特征點來計算其姿態(tài)B.可以結合多個攝像頭的圖像信息，提高姿態(tài)估計的精度和魯棒性C.姿態(tài)估計通常需要先對物體進行建模，然后通過匹配圖像和模型來確定姿態(tài)D.姿態(tài)估計的結果總是非常準確，不受圖像噪聲、遮擋和物體形狀變化的影響9、圖像壓縮是為了減少圖像的數據量，同時保持可接受的視覺質量。假設我們需要在網絡上傳輸大量的圖像，以下哪種圖像壓縮標準能夠在保證較高壓縮比的同時，提供較好的圖像質量？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP10、目標檢測是計算機視覺中的重要任務之一，旨在定位和識別圖像中的多個目標。假設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，以下哪種技術通常能提供更準確的檢測結果？（）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11、在計算機視覺的立體視覺任務中，通過兩個或多個相機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.基于深度學習的匹配算法D.以上都是12、計算機視覺中的視頻理解任務包括對視頻內容的分析和解釋。假設要理解一段新聞視頻的主要內容和事件發(fā)展。以下關于視頻理解的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對視頻中的幀進行分類、目標檢測和跟蹤來實現視頻理解B.深度學習中的注意力機制可以幫助聚焦視頻中的關鍵信息，提高理解的準確性C.視頻理解只需要關注視覺信息，不需要考慮音頻和文字等其他模態(tài)的信息D.可以結合知識圖譜和語義理解技術，對視頻中的內容進行更深入的分析和解釋13、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務。假設我們要開發(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，以下哪種目標檢測算法可能更適合應對這種復雜情況？（）A.基于傳統(tǒng)特征的檢測算法，如HOG特征結合SVM分類器B.基于深度學習的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14、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15、在計算機視覺的目標識別任務中，除了識別目標的類別，還需要確定目標的位置和大小。假設我們要在一幅復雜的圖像中識別多個不同大小的物體，以下哪種目標識別算法能夠適應不同尺度的目標？（）A.基于滑動窗口的目標識別算法B.基于特征金字塔的目標識別算法C.基于注意力機制的目標識別算法D.基于模板匹配的目標識別算法16、計算機視覺在醫(yī)學影像分析中的應用有助于輔助醫(yī)生進行診斷和治療。假設要分析一張腦部CT圖像，以下關于醫(yī)學影像分析中的計算機視覺應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分割腦組織、檢測病變區(qū)域等方法，為醫(yī)生提供定量的分析結果B.深度學習模型能夠自動學習醫(yī)學影像中的特征，輔助醫(yī)生發(fā)現潛在的疾病C.計算機視覺在醫(yī)學影像分析中的應用需要遵循嚴格的醫(yī)學倫理和法規(guī)D.計算機視覺系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的診斷，不需要醫(yī)生的進一步審查和判斷17、圖像分類是計算機視覺的基礎任務之一。假設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、光照條件和季節(jié)變化。為了能夠準確地對這些圖片進行分類，以下哪種特征提取方法與分類算法的組合最為有效？（）A.SIFT特征+支持向量機B.HOG特征+決策樹C.卷積神經網絡自動提取特征+深度學習分類器D.顏色直方圖特征+樸素貝葉斯18、在計算機視覺的三維重建任務中，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19、計算機視覺在農業(yè)中的應用可以幫助監(jiān)測農作物的生長狀況。假設要通過圖像分析判斷農作物的病蟲害程度，以下關于農業(yè)計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠農作物的顏色特征就能準確判斷病蟲害的程度B.不同農作物品種和生長階段對病蟲害判斷的影響不大C.結合圖像的紋理、形狀和顏色等多特征，可以更準確地評估農作物的健康狀況D.農業(yè)環(huán)境的復雜性對計算機視覺的應用沒有挑戰(zhàn)20、在計算機視覺的視覺跟蹤與監(jiān)控應用中，需要對特定目標進行持續(xù)的跟蹤和監(jiān)測。假設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)控技術在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結果？（）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21、在計算機視覺中，特征提取是非常關鍵的一步。假設我們要從圖像中提取有意義的特征，用于后續(xù)的處理和分析，以下關于特征提取方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.SIFT（尺度不變特征變換）和SURF（加速穩(wěn)健特征）是常用的局部特征描述子，對圖像的旋轉、縮放和光照變化具有一定的不變性B.HOG（方向梯度直方圖）特征通過計算圖像局部區(qū)域的梯度方向分布來描述圖像，常用于行人檢測C.深度學習中的自動特征提取，例如通過卷積神經網絡學習到的特征，比手工設計的特征更具有代表性和判別力D.特征提取的結果對后續(xù)的圖像處理任務影響不大，不同的特征提取方法可以得到相似的處理效果22、在計算機視覺的場景理解任務中，需要對圖像中的物體、關系和上下文進行綜合分析。假設要理解一個室內場景的布局和功能，以下哪種信息可能是最關鍵的？（）A.物體的形狀和顏色B.物體之間的空間位置關系C.圖像的亮度和對比度D.圖像的拍攝角度23、計算機視覺中的場景理解需要從圖像中推斷出物體之間的關系和場景的語義信息。假設要理解一張室內辦公室場景的圖像，包括家具的布局、人員的活動等。以下哪種方法在進行場景理解時最為有效？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于圖模型的場景表示C.基于深度學習的場景解析D.基于規(guī)則推理的方法24、計算機視覺中的行人重識別任務是在不同攝像頭中識別出特定的行人。假設要在一個大型火車站中尋找一個走失的兒童。以下關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.可以通過構建大規(guī)模的行人數據集進行訓練，提升模型的泛化能力25、對于圖像的紋理分析任務，假設要描述和區(qū)分不同類型的紋理，例如木紋和石紋。以下哪種方法可能更有助于準確分析紋理特征？（）A.基于統(tǒng)計的方法，計算紋理的灰度共生矩陣B.基于模型的方法，如馬爾可夫隨機場C.僅通過肉眼觀察和主觀描述紋理D.不進行任何紋理分析，直接忽略紋理信息26、在計算機視覺的圖像檢索任務中，假設要從海量的圖像庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關于圖像特征表示的選擇，哪一項是需要重點考慮的？（）A.選擇具有高維度的特征向量，包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區(qū)分性的特征表示，提高檢索效率C.忽略特征的維度和區(qū)分性，隨機選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征，忽略形狀和紋理等特征27、在進行圖像配準（ImageRegistration）時，即對齊兩幅或多幅圖像，假設我們要將不同時間拍攝的同一地區(qū)的衛(wèi)星圖像進行配準，由于地形變化和拍攝角度的差異，以下哪個因素可能對配準精度產生最大影響？（）A.圖像的分辨率B.選擇的特征點數量C.圖像的灰度值D.地理坐標信息的準確性28、在計算機視覺的全景圖像生成任務中，將多幅局部圖像拼接成一幅全景圖像。假設要生成一個城市景觀的全景圖像，以下關于全景圖像生成方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.首先需要對局部圖像進行特征提取和匹配，找到它們之間的對應關系B.可以使用圖像變形和融合技術來消除拼接處的縫隙和色差C.全景圖像生成不受拍攝角度、光照條件和相機參數的影響，能夠完美拼接任何圖像D.基于深度學習的方法能夠自動學習全景圖像的生成規(guī)律，提高拼接效果29、在計算機視覺的圖像修復任務中，假設要修復一張有部分缺失的圖像。以下關于圖像修復方法的描述，正確的是：（）A.基于擴散的圖像修復方法能夠自然地填充缺失區(qū)域，但修復速度慢B.基于樣本的圖像修復方法可以快速生成修復結果，但容易出現重復紋理C.深度學習中的生成對抗網絡（GAN）在圖像修復中無法保證修復內容與周圍區(qū)域的一致性D.所有的圖像修復方法都能夠完美地恢復出圖像缺失部分的真實內容30、在醫(yī)學圖像分析中，計算機視覺技術有助于疾病的診斷和治療。假設醫(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