阿克蘇職業(yè)技術(shù)學(xué)院《計算機輔助設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁阿克蘇職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《計算機輔助設(shè)計》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______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、計算機視覺中的動作識別是一個具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要識別一段體育比賽視頻中的運動員動作，以下關(guān)于特征選擇的方法，哪一項是不太可行的？（）A.提取運動員的身體輪廓和關(guān)節(jié)位置作為特征B.僅使用視頻的音頻信息來判斷運動員的動作C.計算視頻幀之間的光流變化作為動作特征D.結(jié)合空間和時間維度的特征來描述動作2、在計算機視覺的圖像特征提取中，假設(shè)要提取對光照、旋轉(zhuǎn)和縮放具有不變性的特征。以下關(guān)于特征提取方法的描述，正確的是：（）A.SIFT特征具有良好的不變性，但計算復(fù)雜度高，實時性差B.HOG特征對光照變化適應(yīng)性強，但對旋轉(zhuǎn)和縮放較敏感C.LBP特征能夠快速提取，但特征表達(dá)能力有限D(zhuǎn).沒有一種特征提取方法能夠同時滿足對光照、旋轉(zhuǎn)和縮放的不變性要求3、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。假設(shè)要將一張低分辨率的衛(wèi)星圖像重建為高分辨率圖像，以下關(guān)于模型訓(xùn)練的挑戰(zhàn)，哪一項是最為突出的？（）A.缺乏足夠的高分辨率衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練B.模型的訓(xùn)練時間過長，難以在短時間內(nèi)得到結(jié)果C.難以評估重建后的圖像質(zhì)量，沒有明確的標(biāo)準(zhǔn)D.計算資源需求過大，普通計算機難以承受4、在計算機視覺中，目標(biāo)檢測是一項重要任務(wù)。假設(shè)要在一張包含多種物體的圖像中準(zhǔn)確檢測出汽車的位置和類別。以下關(guān)于目標(biāo)檢測算法的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的基于特征提取和分類器的方法在復(fù)雜場景下檢測效果優(yōu)于深度學(xué)習(xí)方法B.深度學(xué)習(xí)中的FasterR-CNN算法通過生成候選區(qū)域和分類回歸，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的目標(biāo)檢測C.目標(biāo)檢測算法只關(guān)注物體的外觀特征，不考慮物體之間的空間關(guān)系D.所有的目標(biāo)檢測算法對于小目標(biāo)的檢測都具有同樣出色的性能5、假設(shè)要開發(fā)一個能夠?qū)ξ奈镞M(jìn)行數(shù)字化保護(hù)和修復(fù)的計算機視覺系統(tǒng)，需要對文物的破損部分進(jìn)行準(zhǔn)確識別和重建。以下哪種技術(shù)在文物修復(fù)方面可能具有應(yīng)用潛力？（）A.圖像修復(fù)算法B.三維重建技術(shù)C.虛擬增強現(xiàn)實技術(shù)D.以上都是6、計算機視覺中的場景文本識別旨在從圖像中識別出文字信息。假設(shè)要在一張街景圖像中識別出店鋪招牌上的文字。以下關(guān)于場景文本識別方法的描述，正確的是：（）A.基于光學(xué)字符識別（OCR）技術(shù)的方法對字體和排版的變化適應(yīng)性強，識別準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的端到端文本識別模型能夠處理彎曲和變形的文本，但對模糊文本效果不佳C.場景文本識別只需要關(guān)注文本的內(nèi)容，不需要考慮文本的位置和上下文信息D.所有的場景文本識別方法都能夠在復(fù)雜的自然場景中準(zhǔn)確無誤地識別出各種文字7、當(dāng)利用計算機視覺進(jìn)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(zhǔn)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8、計算機視覺中的圖像配準(zhǔn)任務(wù)是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的城市風(fēng)景照片進(jìn)行配準(zhǔn)。以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于特征點匹配的方法，找到兩張圖像中的對應(yīng)點，然后計算變換矩陣B.基于灰度信息的配準(zhǔn)方法通過比較圖像的像素值來實現(xiàn)配準(zhǔn)C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以用于圖像配準(zhǔn)，自動學(xué)習(xí)圖像之間的對應(yīng)關(guān)系D.圖像配準(zhǔn)總是能夠達(dá)到像素級別的精確對齊，不存在任何誤差9、在計算機視覺的圖像增強任務(wù)中，旨在改善圖像的質(zhì)量。假設(shè)一張低光照條件下拍攝的照片需要增強。以下關(guān)于圖像增強方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過直方圖均衡化方法增強圖像的對比度B.基于濾波的方法能夠去除圖像中的噪聲，同時增強細(xì)節(jié)C.圖像增強可以無限制地提高圖像的質(zhì)量，不存在過度增強的問題D.深度學(xué)習(xí)中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）也可以用于圖像增強10、在計算機視覺的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要對細(xì)胞圖像進(jìn)行精細(xì)分割。以下關(guān)于模型選擇的考慮因素，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.模型對細(xì)胞邊界的捕捉能力B.模型在小樣本數(shù)據(jù)上的泛化能力C.模型的訓(xùn)練時間和計算資源需求D.模型的知名度和在學(xué)術(shù)圈的引用次數(shù)11、在計算機視覺的醫(yī)學(xué)圖像分析任務(wù)中，假設(shè)要檢測醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤區(qū)域。以下哪種方法可能更適合處理醫(yī)學(xué)圖像的特殊性？（）A.結(jié)合先驗醫(yī)學(xué)知識和圖像特征B.使用通用的圖像檢測算法，不考慮醫(yī)學(xué)背景C.只對圖像的部分區(qū)域進(jìn)行分析，忽略其他部分D.隨機標(biāo)記圖像中的區(qū)域為腫瘤區(qū)域12、計算機視覺中的特征提取是非常關(guān)鍵的一步。以下關(guān)于特征提取方法的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.傳統(tǒng)的特征提取方法如SIFT（尺度不變特征變換）和HOG（方向梯度直方圖）在特定場景下仍然有效B.深度學(xué)習(xí)中的自動特征提取能夠?qū)W習(xí)到更具代表性和魯棒性的特征C.特征提取的好壞直接影響后續(xù)的圖像分類、目標(biāo)檢測等任務(wù)的性能D.特征提取只關(guān)注圖像的局部信息，而忽略了全局信息13、計算機視覺中的目標(biāo)跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個在復(fù)雜場景中運動的人物，以下關(guān)于目標(biāo)跟蹤算法的描述，正確的是：（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法能夠準(zhǔn)確預(yù)測目標(biāo)的運動軌跡，但對目標(biāo)外觀變化適應(yīng)性差B.基于粒子濾波的跟蹤算法計算復(fù)雜度低，適用于實時跟蹤要求高的場景C.基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤算法需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并且在目標(biāo)被遮擋時容易丟失D.目標(biāo)跟蹤算法只要在初始幀中準(zhǔn)確檢測到目標(biāo)，就能夠在后續(xù)幀中一直保持跟蹤的準(zhǔn)確性14、計算機視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見解。假設(shè)要分析一場足球比賽中球員的跑動軌跡和動作。以下關(guān)于計算機視覺在體育賽事中的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過對視頻的分析，自動跟蹤球員的位置和運動軌跡B.能夠?qū)η騿T的動作進(jìn)行分類，如傳球、射門和防守C.計算機視覺在體育賽事分析中的結(jié)果可以直接作為裁判的判罰依據(jù)，無需人工復(fù)查D.可以結(jié)合多攝像頭的信息，獲取更全面和準(zhǔn)確的比賽數(shù)據(jù)15、計算機視覺中的圖像風(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)格遷移的強度和效果二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋計算機視覺中的圖像質(zhì)量評價指標(biāo)。2、（本題5分）簡述計算機視覺中的語義分割任務(wù)。3、（本題5分）描述計算機視覺在地質(zhì)勘探中的應(yīng)用。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）基于深度學(xué)習(xí)的圖像目標(biāo)檢測技術(shù)，檢測視頻中的多個目標(biāo)類別和位置。2、（本題5分）利用目標(biāo)檢測算法，在氣象雷達(dá)圖像中檢測龍卷風(fēng)區(qū)域。3、（本題5分）運用圖像識別技術(shù)，檢測工廠倉庫貨物的存儲狀態(tài)。4、（本題5分）開發(fā)一個可以識別不同種類食蟲植物的計算機視覺應(yīng)用。5、（本題5分）使用目標(biāo)跟蹤算法，對足球比賽中的足球進(jìn)行實時跟蹤。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）分析某