湘南學院《機器視覺》2023-2024學年第一學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁湘南學院

《機器視覺》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一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20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、當利用計算機視覺進行圖像超分辨率重建任務(wù)，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(xiàn)出色？（）A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是2、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設(shè)要對醫(yī)學影像中的腫瘤區(qū)域進行精確分割，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.手動分割是最準確的方法，不需要借助計算機算法B.基于閾值的圖像分割方法能夠適用于所有類型的醫(yī)學影像分割問題C.深度學習中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）及其變體在醫(yī)學圖像分割中具有很大的潛力D.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的分割算法，與圖像的預處理無關(guān)3、計算機視覺在文物保護和修復中具有潛在應(yīng)用。假設(shè)要對一件受損的古代書畫進行數(shù)字化修復，以下關(guān)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(shù)改善書畫的視覺效果B.利用圖像匹配和拼接技術(shù)還原殘缺的部分C.計算機視覺技術(shù)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(jù)4、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5、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域，每個區(qū)域具有相似的特征。假設(shè)要對醫(yī)學圖像進行器官分割，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于閾值的分割方法簡單直接，但對于復雜圖像效果往往不佳B.基于邊緣檢測的分割方法通過尋找圖像中的邊緣來劃分區(qū)域，但容易受到噪聲影響C.基于深度學習的語義分割方法能夠?qū)崿F(xiàn)像素級別的分類，效果較好，但計算量較大D.圖像分割只適用于灰度圖像，對于彩色圖像無法進行有效的分割6、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務(wù)中，假設(shè)要估計一個物體在三維空間中的姿態(tài)，例如估計一個機器人手臂的關(guān)節(jié)角度。以下哪種技術(shù)或方法可能被用于實現(xiàn)這一目標？（）A.基于立體視覺的方法，通過多個相機的觀測B.利用深度學習模型直接預測姿態(tài)參數(shù)C.僅根據(jù)物體的外觀形狀進行估計D.隨機猜測物體的姿態(tài)7、計算機視覺中的虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）應(yīng)用需要實時生成逼真的視覺效果。假設(shè)要在一個VR游戲中為玩家提供沉浸式的視覺體驗，或者在AR應(yīng)用中準確地將虛擬物體與現(xiàn)實場景融合。以下哪種計算機視覺技術(shù)在實現(xiàn)這些效果時至關(guān)重要？（）A.實時渲染技術(shù)B.空間定位與追蹤技術(shù)C.三維重建與建模技術(shù)D.以上技術(shù)綜合應(yīng)用8、在計算機視覺的目標跟蹤任務(wù)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(shè)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9、圖像增強是為了改善圖像的質(zhì)量和視覺效果。假設(shè)我們有一張由于光照不足而顯得暗淡的圖像，需要對其進行增強以突出細節(jié)。以下哪種圖像增強方法可以有效地提高圖像的對比度，同時避免過度增強導致的噪聲放大？（）A.直方圖均衡化B.灰度變換C.銳化濾波D.中值濾波10、計算機視覺中的人臉檢測和識別是熱門研究方向。假設(shè)要在一個大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫中進行快速準確的人臉識別，以下哪種特征提取方法可能更具優(yōu)勢？（）A.基于幾何特征的方法B.基于局部二值模式（LBP）的方法C.基于深度學習的方法D.基于主成分分析（PCA）的方法11、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(jié)構(gòu)。假設(shè)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(shù)據(jù)時效果較好？（）A.基于立體視覺的重建B.基于運動恢復結(jié)構(gòu)（SfM）的重建C.基于激光掃描的重建D.基于深度學習的重建12、在計算機視覺的目標跟蹤任務(wù)中，目標可能會被遮擋、變形或快速移動。假設(shè)要跟蹤一個在人群中快速移動的人物，以下哪種跟蹤算法可能更適合應(yīng)對這種復雜情況？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于均值漂移的跟蹤算法D.基于模板匹配的跟蹤算法13、計算機視覺中，以下哪種技術(shù)常用于圖像的超分辨率重建的損失函數(shù)？（）A.L1損失B.L2損失C.感知損失D.以上都是14、計算機視覺中的視覺跟蹤在監(jiān)控、機器人導航等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個機器人需要跟蹤一個移動的物體，同時適應(yīng)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(guān)濾波的跟蹤方法B.基于深度學習的孿生網(wǎng)絡(luò)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15、在計算機視覺的應(yīng)用中，人臉識別是一個常見的任務(wù)。假設(shè)一個公司要建立一個門禁系統(tǒng)，通過人臉識別來允許員工進入。為了提高人臉識別的準確性和魯棒性，以下哪種技術(shù)通常會被采用？（）A.基于幾何特征的人臉識別B.基于模板匹配的人臉識別C.基于深度學習的人臉識別，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)D.基于顏色特征的人臉識別16、目標檢測是計算機視覺中的常見任務(wù)，例如在監(jiān)控視頻中檢測行人或車輛。假設(shè)我們要開發(fā)一個目標檢測系統(tǒng)，以下關(guān)于目標檢測算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于區(qū)域建議的方法，如R-CNN系列算法，通過生成候選區(qū)域并對其進行分類和定位來實現(xiàn)目標檢測B.一階段目標檢測算法，如YOLO和SSD，直接在圖像上進行目標的分類和定位，速度相對較快C.目標檢測算法的性能通常用準確率、召回率和平均精度均值（mAP）等指標來評估D.目標檢測算法的精度和速度是相互獨立的，提高精度不會影響速度，反之亦然17、計算機視覺中的姿態(tài)估計是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關(guān)于姿態(tài)估計的說法，錯誤的是（）A.姿態(tài)估計可以通過單目相機、雙目相機或深度相機來實現(xiàn)B.基于深度學習的方法在姿態(tài)估計任務(wù)中表現(xiàn)出了較高的精度C.姿態(tài)估計在機器人操作、增強現(xiàn)實等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價值D.姿態(tài)估計的結(jié)果總是非常精確，不受物體形狀和遮擋的影響18、在計算機視覺的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學圖像中的病變區(qū)域精確地分割出來，以便醫(yī)生進行診斷和治療。這張醫(yī)學圖像可能存在噪聲、模糊和不均勻的灰度分布。以下哪種圖像分割方法在處理這種復雜情況時可能更具優(yōu)勢？（）A.基于閾值的分割方法，根據(jù)像素值設(shè)定閾值進行分割B.基于區(qū)域生長的分割方法，從種子點開始逐漸擴展區(qū)域C.基于深度學習的語義分割算法，如U-NetD.隨機分割圖像，然后根據(jù)后續(xù)分析進行調(diào)整19、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的目標檢測中的遮擋處理？（）A.上下文信息B.跟蹤歷史C.多視角融合D.以上都是20、假設(shè)我們要開發(fā)一個計算機視覺系統(tǒng)，用于檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷。由于產(chǎn)品的種類繁多、缺陷類型復雜，以下哪種方法可能需要更多的計算資源和時間來訓練模型？（）A.基于傳統(tǒng)機器學習的方法B.基于淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法C.基于深度學習的方法D.基于模板匹配的方法二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）說明計算機視覺在物流配送優(yōu)化中的作用。2、（本題5分）計算機視覺中如何進行健身器材的檢測和設(shè)計？3、（本題5分）說明計算機視覺在海洋溢油監(jiān)測中的作用。4、（本題5分）簡述圖像的色彩空間選擇原則。5、（本題5分）解釋計算機視覺中的面部識別技術(shù)。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）選取一個旅游景區(qū)的宣傳視頻設(shè)計，分析其視覺效果、音樂選擇和故事敘述，討論如何吸引游客的關(guān)注和提高景區(qū)的知名度。2、（本題5分）觀察某城市公共圖書館的兒童閱讀區(qū)改造設(shè)計，思考如何通過色彩、家具和裝飾元素打造適合兒童的閱讀空間。3、（本題5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。4、（本題5分）剖析某美發(fā)沙龍的室內(nèi)裝修和價目表設(shè)計，探討