益陽醫(yī)學(xué)高等??茖W(xué)?!墩故驹O(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
益陽醫(yī)學(xué)高等??茖W(xué)校《展示設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
益陽醫(yī)學(xué)高等??茖W(xué)校《展示設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
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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(jī)視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中,假設(shè)要填補(bǔ)圖像中缺失或損壞的部分。以下哪種方法可能更有效地恢復(fù)圖像的完整性和真實性?()A.基于擴(kuò)散的修復(fù)方法B.基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)模型,如ContextEncoderC.用固定的圖案或顏色填充缺失部分D.不進(jìn)行修復(fù),保留圖像的缺失部分2、在計算機(jī)視覺的圖像增強(qiáng)處理中,目的是改善圖像的質(zhì)量和可讀性。假設(shè)我們要對一張低光照條件下拍攝的圖像進(jìn)行增強(qiáng),以下關(guān)于圖像增強(qiáng)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(diào)整圖像的灰度分布,增強(qiáng)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(qiáng)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(qiáng)方法適用于不同類型的圖像,需要根據(jù)具體情況選擇合適的方法3、在計算機(jī)視覺的立體視覺中,需要通過兩個或多個相機(jī)獲取的圖像來計算深度信息。假設(shè)要為一個自動駕駛汽車構(gòu)建立體視覺系統(tǒng),以測量與前方障礙物的距離,同時要考慮實時性和準(zhǔn)確性的要求。以下哪種立體匹配算法在這種應(yīng)用場景中表現(xiàn)最優(yōu)?()A.基于區(qū)域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度學(xué)習(xí)的匹配D.全局優(yōu)化匹配4、當(dāng)處理低光照條件下拍攝的圖像時,為了增強(qiáng)圖像的亮度和對比度,同時減少噪聲,以下哪種圖像處理方法可能更合適?()A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.簡單地增加圖像的整體亮度值D.不進(jìn)行任何處理,保留低光照效果5、計算機(jī)視覺在虛擬現(xiàn)實(VR)和增強(qiáng)現(xiàn)實(AR)中的應(yīng)用可以提供更沉浸式的體驗。假設(shè)要在VR環(huán)境中實時跟蹤用戶的頭部運(yùn)動并相應(yīng)地更新場景,以下關(guān)于VR/AR計算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.簡單的基于傳感器的跟蹤方法能夠滿足VR中高精度的頭部運(yùn)動跟蹤需求B.計算機(jī)視覺在VR/AR中的應(yīng)用主要關(guān)注圖像生成,而不是跟蹤和定位C.結(jié)合視覺特征提取和深度學(xué)習(xí)的頭部運(yùn)動跟蹤算法可以實現(xiàn)低延遲和高精度的跟蹤D.VR/AR環(huán)境中的光照條件和物體遮擋對計算機(jī)視覺算法的性能沒有影響6、圖像分類是計算機(jī)視覺的基礎(chǔ)任務(wù)之一。假設(shè)要對一組動物圖片進(jìn)行分類,區(qū)分貓、狗、兔子等。以下關(guān)于圖像分類方法的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,如支持向量機(jī)(SVM),也可以用于圖像分類任務(wù)B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像分類中取得了顯著的效果C.圖像分類只需要考慮圖像的內(nèi)容,不需要考慮圖像的拍攝角度和背景等因素D.可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),如旋轉(zhuǎn)、裁剪、翻轉(zhuǎn)等,增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性7、在計算機(jī)視覺的圖像生成任務(wù)中,假設(shè)要生成具有真實感的自然圖像。以下關(guān)于圖像生成方法的描述,正確的是:()A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)能夠生成逼真的圖像,但訓(xùn)練過程不穩(wěn)定,容易模式崩潰B.變分自編碼器(VAE)生成的圖像多樣性好,但真實感不如GAN生成的圖像C.自回歸模型在圖像生成中效率高,能夠快速生成高質(zhì)量的圖像D.所有的圖像生成方法都能夠生成與真實世界完全一致的圖像8、在計算機(jī)視覺的圖像質(zhì)量評估任務(wù)中,假設(shè)要評估一張經(jīng)過處理后的圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像質(zhì)量評估方法的描述,正確的是:()A.主觀評估方法通過人的觀察和判斷來評價圖像質(zhì)量,結(jié)果準(zhǔn)確可靠B.客觀評估方法中的全參考方法需要原始未失真圖像作為參考,計算復(fù)雜度低C.無參考圖像質(zhì)量評估方法能夠在沒有原始圖像的情況下準(zhǔn)確評估圖像質(zhì)量D.所有的圖像質(zhì)量評估方法都能夠完全反映人對圖像質(zhì)量的主觀感受9、在計算機(jī)視覺的圖像融合任務(wù)中,將多幅圖像合成為一幅更完整、更有信息的圖像。假設(shè)要將一張白天拍攝的風(fēng)景圖像和一張夜晚拍攝的同一地點的圖像進(jìn)行融合,以下關(guān)于圖像融合方法的描述,哪一項是不正確的?()A.可以基于像素級的融合策略,將兩幅圖像的像素值進(jìn)行加權(quán)或組合B.特征級融合方法先提取圖像的特征,然后進(jìn)行融合,能夠更好地保留圖像的語義信息C.圖像融合的效果只取決于融合算法的選擇,與輸入圖像的質(zhì)量和內(nèi)容無關(guān)D.多模態(tài)圖像融合需要考慮不同圖像的特點和互補(bǔ)性,以獲得更理想的融合結(jié)果10、在計算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中,假設(shè)要從一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像。這些圖像可能在內(nèi)容、風(fēng)格和主題上存在差異。為了提高檢索的效率和準(zhǔn)確性,以下哪種方法通常被采用?()A.基于全局特征的圖像表示和相似性度量B.只對圖像的標(biāo)簽進(jìn)行文本匹配,忽略圖像內(nèi)容C.隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)庫中的圖像作為檢索結(jié)果D.不進(jìn)行任何預(yù)處理,直接在原始圖像上進(jìn)行檢索11、圖像分類是計算機(jī)視覺的基本任務(wù)之一。假設(shè)要對大量的動物圖像進(jìn)行分類,將其分為貓、狗、兔子等類別。在進(jìn)行圖像分類時,以下關(guān)于特征提取的描述,正確的是:()A.手工設(shè)計的特征,如顏色直方圖、紋理特征等,總是比自動學(xué)習(xí)的特征更有效B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學(xué)習(xí)到具有判別性的圖像特征,無需人工干預(yù)C.特征提取的好壞對圖像分類的結(jié)果影響不大,主要取決于分類器的性能D.為了提高分類準(zhǔn)確率,應(yīng)該盡可能多地提取圖像的各種特征,而不考慮特征的冗余性12、計算機(jī)視覺中的三維重建技術(shù)可以從多幅圖像中恢復(fù)物體的三維形狀。假設(shè)要對一個古老建筑進(jìn)行三維重建。以下關(guān)于三維重建方法的描述,哪一項是錯誤的?()A.可以通過立體視覺的方法,從不同角度拍攝的圖像中計算深度信息B.基于結(jié)構(gòu)光的方法能夠快速獲取物體表面的三維點云數(shù)據(jù)C.深度學(xué)習(xí)在三維重建中也有應(yīng)用,能夠?qū)W習(xí)從二維圖像到三維形狀的映射D.三維重建的結(jié)果總是非常精確,與真實物體的形狀完全一致13、在計算機(jī)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(jìn)入。為了提高人臉識別的準(zhǔn)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(xué)習(xí)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14、計算機(jī)視覺中的圖像風(fēng)格遷移是一項有趣的任務(wù)。假設(shè)要將一幅油畫的風(fēng)格應(yīng)用到一張照片上,以下關(guān)于模型訓(xùn)練的要點,哪一項是不正確的?()A.學(xué)習(xí)油畫和照片的特征表示,找到風(fēng)格和內(nèi)容的分離方式B.只關(guān)注風(fēng)格的遷移,不考慮照片原始內(nèi)容的保留C.采用對抗訓(xùn)練,使生成的圖像在風(fēng)格和內(nèi)容上達(dá)到平衡D.調(diào)整模型參數(shù),控制風(fēng)格遷移的強(qiáng)度和效果15、計算機(jī)視覺中的人臉識別技術(shù)應(yīng)用廣泛。假設(shè)要在一個門禁系統(tǒng)中實現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識別,以下關(guān)于人臉識別方法的描述,正確的是:()A.基于幾何特征的人臉識別方法對姿態(tài)和光照變化具有很強(qiáng)的魯棒性B.基于模板匹配的方法能夠處理大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫,并且識別速度快C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識別中能夠?qū)W習(xí)到更具判別性的特征,但容易受到數(shù)據(jù)偏差的影響D.人臉識別系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成,就不需要更新和優(yōu)化,能夠一直保持高準(zhǔn)確率16、計算機(jī)視覺中的工業(yè)檢測任務(wù)需要檢測產(chǎn)品的缺陷和瑕疵。假設(shè)要在生產(chǎn)線上對一批電子產(chǎn)品的外觀進(jìn)行檢測,要求快速準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)微小的缺陷。以下哪種工業(yè)檢測方法在處理這種高精度要求的任務(wù)時最為適用?()A.機(jī)器視覺檢測B.人工目檢C.抽樣檢測D.基于統(tǒng)計的檢測17、計算機(jī)視覺在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用可以優(yōu)化交通流量和提高安全性。假設(shè)要通過計算機(jī)視覺監(jiān)測道路上的車輛擁堵情況。以下關(guān)于計算機(jī)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(jī)視覺在智能交通中的應(yīng)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(yīng)的交通信號配時18、計算機(jī)視覺中的醫(yī)學(xué)圖像分析中,假設(shè)要對腫瘤進(jìn)行檢測和分割。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析方法的描述,正確的是:()A.由于醫(yī)學(xué)圖像的特殊性,傳統(tǒng)的計算機(jī)視覺方法無法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析B.深度學(xué)習(xí)方法在醫(yī)學(xué)圖像分析中能夠準(zhǔn)確檢測腫瘤,但對小腫瘤容易漏檢C.多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合可以提供更豐富的信息,但融合算法復(fù)雜,效果不穩(wěn)定D.醫(yī)學(xué)圖像分析的結(jié)果不需要經(jīng)過醫(yī)生的審核和確認(rèn),可以直接用于診斷19、在計算機(jī)視覺中,深度估計是確定場景中物體距離相機(jī)的距離。以下關(guān)于深度估計的說法,錯誤的是()A.可以通過立體視覺、結(jié)構(gòu)光或飛行時間等技術(shù)來獲取深度信息B.深度學(xué)習(xí)方法在單目深度估計中取得了顯著進(jìn)展C.深度估計對于三維重建、虛擬現(xiàn)實和增強(qiáng)現(xiàn)實等應(yīng)用具有重要意義D.深度估計的結(jié)果總是非常精確,不需要進(jìn)行后處理和優(yōu)化20、在計算機(jī)視覺的應(yīng)用中,人臉識別技術(shù)受到廣泛關(guān)注。假設(shè)一個人臉識別系統(tǒng)正在進(jìn)行身份驗證,以下關(guān)于人臉識別的描述,正確的是:()A.只依靠面部的幾何形狀信息就能實現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識別B.光照變化和面部表情對人臉識別的準(zhǔn)確率沒有影響C.結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型和多模態(tài)信息,如紅外圖像,可以提高人臉識別的性能和可靠性D.人臉識別系統(tǒng)不需要考慮數(shù)據(jù)的隱私和安全問題21、在目標(biāo)檢測中,YOLO(YouOnlyLookOnce)算法的特點是()A.檢測速度快B.檢測精度高C.適用于小目標(biāo)檢測D.對遮擋不敏感22、計算機(jī)視覺中的深度估計是確定場景中物體距離相機(jī)的遠(yuǎn)近。假設(shè)要為機(jī)器人導(dǎo)航提供深度信息,以下關(guān)于深度估計方法的精度要求,哪一項是最為關(guān)鍵的?()A.能夠區(qū)分不同物體的大致距離范圍即可B.提供精確到毫米級別的深度信息,確保機(jī)器人安全導(dǎo)航C.深度估計的精度對機(jī)器人導(dǎo)航影響不大,可以忽略D.精度要求取決于機(jī)器人的運(yùn)動速度,速度越快要求精度越低23、計算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助實現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)。假設(shè)一個農(nóng)場需要通過計算機(jī)視覺監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況。以下關(guān)于計算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)中的描述,哪一項是錯誤的?()A.可以檢測農(nóng)作物的病蟲害,及時采取防治措施B.能夠評估農(nóng)作物的生長階段和成熟度,指導(dǎo)收獲時間C.計算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用完全不受天氣和光照條件的影響D.可以通過無人機(jī)搭載攝像頭進(jìn)行大面積的農(nóng)田監(jiān)測24、在計算機(jī)視覺中,以下哪種方法常用于圖像的語義分割中的多尺度特征融合?()A.特征金字塔B.空洞卷積C.注意力機(jī)制D.以上都是25、在計算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中,假設(shè)要從一組不同角度拍攝的二維圖像中重建出物體的三維模型。這些圖像可能存在噪聲和拍攝誤差。為了獲得準(zhǔn)確的三維重建結(jié)果,以下哪種技術(shù)是重要的?()A.基于立體視覺的方法,通過匹配不同圖像中的對應(yīng)點B.直接使用二維圖像的平均信息來估計三維形狀C.忽略圖像中的噪聲和誤差,進(jìn)行簡單的重建D.隨機(jī)生成三維模型,然后與二維圖像進(jìn)行匹配26、在計算機(jī)視覺的圖像語義分割任務(wù)中,假設(shè)要處理具有多尺度特征的圖像,例如同時包含大物體和小物體的場景。以下關(guān)于處理多尺度特征的方法描述,正確的是:()A.使用單一尺度的特征提取網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)對多尺度問題,通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)即可B.采用多尺度輸入圖像,分別進(jìn)行處理后再融合結(jié)果,能夠有效解決多尺度問題,但計算量大C.空洞卷積在處理多尺度特征時會引入大量的噪聲,降低分割精度D.圖像語義分割中多尺度問題無法解決,只能盡量避免處理這類圖像27、計算機(jī)視覺中的目標(biāo)計數(shù)是估計圖像或視頻中目標(biāo)的數(shù)量。假設(shè)要在一張人群圖像中準(zhǔn)確計數(shù)人數(shù),以下關(guān)于目標(biāo)計數(shù)方法的描述,正確的是:()A.基于檢測的計數(shù)方法通過檢測每個個體來實現(xiàn)計數(shù),對密集場景效果好B.基于回歸的計數(shù)方法直接預(yù)測目標(biāo)數(shù)量,計算速度快但精度較低C.深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制在目標(biāo)計數(shù)中沒有作用,不能提高計數(shù)準(zhǔn)確性D.目標(biāo)計數(shù)只需要考慮目標(biāo)的外觀特征,不需要考慮圖像的上下文信息28、在計算機(jī)視覺的視頻理解任務(wù)中,例如理解一段體育比賽視頻中的精彩瞬間和戰(zhàn)術(shù),需要對視頻中的時空信息進(jìn)行有效建模。以下哪種方法在時空建模方面可能具有優(yōu)勢?()A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)C.注意力機(jī)制D.以上都是29、計算機(jī)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(zhǔn)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(jìn)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(zhǔn)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(jìn)行匹配和搜索30、在計算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,需要持續(xù)跟蹤一個或多個運(yùn)動目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個在操場上跑步的人。以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述,哪一項是

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