臨汾職業(yè)技術學院《計算機視覺與多媒體信息處理》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1頁，共3頁臨汾職業(yè)技術學院《計算機視覺與多媒體信息處理》

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15個小題，每小題2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、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要在連續(xù)的圖像幀中持續(xù)跟蹤一個特定的目標。假設要跟蹤一個在運動場上快速移動且形狀變化的運動員，同時存在其他相似物體的干擾。以下哪種目標跟蹤算法在這種具有挑戰(zhàn)性的場景下表現(xiàn)更佳？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤B.基于粒子濾波的跟蹤C.基于深度學習的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤2、當利用計算機視覺進行圖像分類任務，例如區(qū)分不同種類的動物圖片，為了提高模型的泛化能力和防止過擬合，以下哪種技術可能是有效的？（）A.數(shù)據(jù)增強B.正則化C.模型融合D.以上都是3、在計算機視覺中，圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質量的技術。以下關于圖像超分辨率重建的敘述，不正確的是（）A.圖像超分辨率重建可以通過插值、基于模型的方法或深度學習方法來實現(xiàn)B.深度學習方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細節(jié)C.圖像超分辨率重建在醫(yī)學圖像、衛(wèi)星圖像和監(jiān)控圖像等領域有重要的應用D.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4、在計算機視覺的三維重建任務中，假設要從一組二維圖像恢復出物體的三維結構。以下關于三維重建方法的描述，正確的是：（）A.基于立體視覺的方法需要多視角的圖像，并且對相機的標定精度要求不高B.結構光方法能夠快速準確地獲取物體表面的三維信息，但對環(huán)境光敏感C.從運動中恢復結構（SfM）方法只適用于靜態(tài)場景，無法處理動態(tài)物體D.所有的三維重建方法都能夠生成高精度的、完整的物體三維模型5、計算機視覺在智能交通系統(tǒng)中的應用可以優(yōu)化交通流量和提高安全性。假設要通過計算機視覺監(jiān)測道路上的車輛擁堵情況。以下關于計算機視覺在智能交通中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過車輛檢測和計數(shù)來評估道路的擁堵程度B.能夠識別車輛的類型和行駛方向，為交通管理提供數(shù)據(jù)支持C.計算機視覺在智能交通中的應用完全不受惡劣天氣和光照條件的影響D.可以與交通信號控制系統(tǒng)聯(lián)動，實現(xiàn)自適應的交通信號配時6、計算機視覺中的圖像配準是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行匹配和對齊。以下關于圖像配準的敘述，不正確的是（）A.圖像配準需要找到圖像之間的對應點或特征，然后進行變換和對齊B.圖像配準在醫(yī)學圖像分析、遙感圖像處理和三維重建等領域有著廣泛的應用C.圖像配準的精度和魯棒性受到圖像質量、噪聲和幾何變形等因素的影響D.圖像配準是一個簡單的過程，不需要復雜的算法和優(yōu)化7、在一個基于計算機視覺的機器人導航系統(tǒng)中，需要根據(jù)環(huán)境圖像來規(guī)劃機器人的路徑。以下哪種視覺導航方法可能更適合復雜動態(tài)環(huán)境？（）A.基于地圖的導航B.基于視覺里程計的導航C.基于深度學習的端到端導航D.以上都是8、視頻理解是計算機視覺中的一個具有挑戰(zhàn)性的任務。以下關于視頻理解的敘述，不準確的是（）A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內(nèi)容，還需要考慮幀之間的時間關系B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）和長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）在處理視頻序列數(shù)據(jù)時具有優(yōu)勢C.視頻理解在視頻監(jiān)控、行為分析和內(nèi)容推薦等方面具有廣泛的應用前景D.目前的視頻理解技術已經(jīng)能夠完全理解復雜場景下的視頻內(nèi)容，不存在任何挑戰(zhàn)9、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10、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的顯著目標檢測中的高層語義信息利用？（）A.深度學習B.圖模型C.注意力機制D.以上都是11、當進行視頻中的動作識別時，假設要分析一段運動員訓練的視頻，識別出其中的各種動作，如跑步、跳躍和舉重等。視頻中的動作可能存在速度變化、遮擋和視角變化等問題。為了準確識別這些動作，以下哪種技術是關鍵的？（）A.對每一幀圖像進行獨立的動作分類，然后綜合結果B.利用光流信息來捕捉視頻中的運動模式C.只關注視頻中的關鍵幀，忽略其他幀D.不考慮視頻的時序信息，將其視為一系列獨立的圖像12、計算機視覺在自動駕駛領域有重要應用。假設要開發(fā)一個能夠識別道路標志的系統(tǒng)，以下關于應對不同光照條件的策略，哪一項是最為有效的？（）A.使用固定的閾值對圖像進行二值化處理B.采用自適應的圖像增強算法，根據(jù)光照情況調(diào)整圖像C.忽略光照變化，依靠模型的泛化能力D.只在特定的光照條件下收集訓練數(shù)據(jù)13、在計算機視覺的應用于農(nóng)業(yè)領域，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。假設我們要檢測農(nóng)作物葉片上的病蟲害癥狀，以下哪種技術能夠實現(xiàn)快速、準確的檢測，并且適應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14、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，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)15、計算機視覺在安防領域的應用可以加強監(jiān)控和預警能力。假設要通過攝像頭實時監(jiān)測公共場所的異常行為，以下關于安防計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.簡單的運動檢測算法就能準確識別各種異常行為B.不考慮人群密度和環(huán)境背景對異常行為檢測的影響C.結合深度學習和行為分析模型可以提高異常行為檢測的準確性和及時性D.安防領域的計算機視覺系統(tǒng)不需要考慮隱私保護和數(shù)據(jù)安全問題二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明計算機視覺在眼鏡制造中的檢測和設計。2、（本題5分）說明計算機視覺在海洋溢油監(jiān)測中的作用。3、（本題5分）簡述圖像復原的方法。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用圖像分類技術，對不同種類的珠寶首飾進行分類。2、（本題5分）在物流配送中，使用計算機視覺識別包裹的目的地和收件人信息。3、（本題5分）運用圖像識別技術，檢測工廠倉庫貨物的存儲狀態(tài)。4、（本題5分）運用圖像識別算法，對不同類型的鞋子品牌和款式進行分類和識別。5、（本題5分）通過圖像分類算法，對不同種類的植物葉片圖像進行分類。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）分析某音樂節(jié)的周邊產(chǎn)品設計，研究如何