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學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)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頁上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué)《三維視覺表現(xiàn)》
2023-2024學(xué)年第一學(xué)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、在計算機視覺的圖像配準任務(wù)中,將不同視角或時間拍攝的圖像進行對齊,以下哪種變換模型可能適用于具有較大形變的圖像配準?()A.剛性變換B.仿射變換C.投影變換D.非線性變換2、人臉識別是計算機視覺的一個重要應(yīng)用。假設(shè)一個公司使用人臉識別系統(tǒng)進行員工考勤。以下關(guān)于人臉識別技術(shù)的描述,哪一項是錯誤的?()A.它可以通過提取面部特征,如眼睛、鼻子和嘴巴的形狀和位置,來進行身份識別B.能夠適應(yīng)不同的表情、姿態(tài)和光照變化,保持較高的識別準確率C.人臉識別系統(tǒng)的安全性極高,不存在被欺騙或誤識別的可能性D.深度學(xué)習(xí)模型在人臉識別中表現(xiàn)出色,大大提高了識別性能3、計算機視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲,恢復(fù)清晰的圖像。假設(shè)要處理一張受到嚴重噪聲污染的天文圖像,以下關(guān)于去噪算法的選擇,哪一項是需要謹慎考慮的?()A.選擇基于濾波的去噪算法,如中值濾波B.采用基于深度學(xué)習(xí)的去噪算法,如自編碼器C.只考慮去噪效果,不關(guān)心圖像細節(jié)的保留D.根據(jù)噪聲的類型和強度選擇合適的去噪算法4、計算機視覺在自動駕駛領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動駕駛汽車需要識別道路上的交通標(biāo)志,以下關(guān)于自動駕駛中的計算機視覺應(yīng)用的描述,哪一項是不正確的?()A.多攝像頭融合可以提供更全面的道路信息,提高交通標(biāo)志識別的準確性B.深度學(xué)習(xí)模型可以實時處理攝像頭采集的圖像,快速準確地識別交通標(biāo)志C.除了交通標(biāo)志識別,計算機視覺還可以用于車道檢測、行人檢測和障礙物檢測等任務(wù)D.自動駕駛中的計算機視覺系統(tǒng)完全不需要其他傳感器(如雷達、激光雷達)的輔助,僅依靠圖像信息就能實現(xiàn)安全可靠的駕駛5、在計算機視覺的三維重建任務(wù)中,假設(shè)要從一組二維圖像恢復(fù)出物體的三維結(jié)構(gòu)。以下關(guān)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(biāo)定精度要求不高B.結(jié)構(gòu)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(fù)結(jié)構(gòu)(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6、在計算機視覺中,目標(biāo)檢測是一項重要任務(wù)。假設(shè)要在一張包含眾多物體的復(fù)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(fù)雜。為了實現(xiàn)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(shù),如邊緣檢測和形態(tài)學(xué)操作B.使用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法,如FasterR-CNNC.采用簡單的模板匹配方法,根據(jù)預(yù)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7、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對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進行配準,以下關(guān)于圖像配準方法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于特征的圖像配準方法通過提取圖像中的顯著特征,并進行匹配來實現(xiàn)配準B.基于灰度的圖像配準方法直接比較圖像的灰度值,計算相似性度量來完成配準C.圖像配準的精度主要取決于特征提取的準確性和匹配算法的性能D.圖像配準總是能夠完美地將兩張圖像對齊,不存在任何誤差8、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(xué)習(xí)的方法D.基于學(xué)習(xí)字典的方法9、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)要估計一段視頻中物體的運動速度和方向,以下關(guān)于光流估計方法的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的基于梯度的光流估計方法在復(fù)雜場景中能夠準確計算光流B.深度學(xué)習(xí)中的光流估計網(wǎng)絡(luò)不需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練C.光流估計的結(jié)果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結(jié)合時空信息的深度學(xué)習(xí)光流估計方法能夠提高估計的準確性和魯棒性10、計算機視覺中的語義分割旨在為圖像中的每個像素分配一個類別標(biāo)簽。假設(shè)要對醫(yī)學(xué)影像中的腫瘤區(qū)域進行語義分割,以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的選擇,哪一項是最為關(guān)鍵的?()A.準確率,即正確分類的像素比例B.召回率,即正確分割出腫瘤像素的比例C.F1分數(shù),綜合考慮準確率和召回率D.平均交并比(MIoU),衡量分割結(jié)果與真實標(biāo)簽的重合程度11、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(fù)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12、計算機視覺中的目標(biāo)重識別任務(wù)旨在在不同的攝像頭視角中識別出同一目標(biāo)。假設(shè)要在一個大型商場的多個攝像頭中尋找一個特定的人物。以下關(guān)于目標(biāo)重識別的描述,哪一項是不準確的?()A.可以通過提取目標(biāo)的特征,如顏色、形狀和紋理,來進行重識別B.深度學(xué)習(xí)中的特征學(xué)習(xí)方法能夠提高目標(biāo)重識別的準確率C.目標(biāo)重識別不受攝像頭視角、光照和人物姿態(tài)變化的影響D.可以通過建立目標(biāo)的特征庫,快速在多個攝像頭中進行匹配和搜索13、在計算機視覺的圖像配準任務(wù)中,假設(shè)要將兩張拍攝角度和時間不同的同一物體的圖像進行精確對齊。這兩張圖像可能存在縮放、旋轉(zhuǎn)和平移等差異。以下哪種配準方法可能更適合處理這種情況?()A.基于特征點匹配的方法,如SIFT特征B.直接將兩張圖像疊加,不進行任何配準操作C.基于圖像灰度值的配準方法,計算灰度差異D.隨機選擇圖像中的點進行匹配14、在計算機視覺中,人臉檢測和識別是重要的應(yīng)用方向。以下關(guān)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(chǔ)上,對人臉的身份進行識別和驗證C.深度學(xué)習(xí)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(shù)已經(jīng)非常成熟,不存在任何錯誤率和安全隱患15、當(dāng)利用計算機視覺進行視頻監(jiān)控中的異常行為檢測,例如打架、盜竊等,以下哪種方法可能有助于準確識別異常行為?()A.建立正常行為模型B.運動軌跡分析C.人群密度估計D.以上都是二、簡答題(本大題共4個小題,共20分)1、(本題5分)解釋計算機視覺中的手勢識別技術(shù)。2、(本題5分)簡述圖像的中值濾波的作用。3、(本題5分)解釋計算機視覺中的行人檢測任務(wù)。4、(本題5分)說明計算機視覺在林業(yè)中的應(yīng)用。三、應(yīng)用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)使用目標(biāo)檢測技術(shù),從地質(zhì)勘探圖像中檢測出礦產(chǎn)資源的分布區(qū)域。2、(本題5分)通過計算機視覺,對不同類型的書法作品進行分類。3、(本題5分)利用深度學(xué)習(xí)算法,實現(xiàn)對人臉表情的識別應(yīng)用。4、(本題5分)利用圖像分割技術(shù),從衛(wèi)星云圖中分割出云層。5、(本題5分)運用計算機視覺技術(shù),對船舶表面的銹蝕和損傷進行檢測。四、分析題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)研究某游戲的界面設(shè)計,分析其視覺效果、交互設(shè)計、色彩運用等如何提升玩家的游戲體驗。2、(本題10分)觀察某藝術(shù)院
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