安徽工業(yè)經(jīng)濟(jì)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《機(jī)器視覺及傳感系統(tǒng)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
安徽工業(yè)經(jīng)濟(jì)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《機(jī)器視覺及傳感系統(tǒng)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
安徽工業(yè)經(jīng)濟(jì)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《機(jī)器視覺及傳感系統(tǒng)》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(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共20個(gè)小題,每小題2分,共40分.在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中,假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的同一物體的圖像進(jìn)行對齊。以下關(guān)于特征匹配的方法,哪一項(xiàng)是不太可靠的?()A.使用SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)特征進(jìn)行匹配B.基于像素值的直接比較進(jìn)行匹配C.利用SURF(SpeededUpRobustFeatures)特征進(jìn)行匹配D.通過ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)特征進(jìn)行匹配2、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的智能零售系統(tǒng)中,需要對顧客的購物行為進(jìn)行分析,如拿起商品、放回商品等動(dòng)作的識(shí)別。以下哪種技術(shù)在動(dòng)作識(shí)別方面可能發(fā)揮重要作用?()A.光流分析B.目標(biāo)跟蹤C(jī).動(dòng)作捕捉D.以上都是3、在計(jì)算機(jī)視覺中,目標(biāo)檢測是一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在復(fù)雜的城市交通場景中準(zhǔn)確檢測出各種車輛類型的系統(tǒng),需要考慮車輛的不同尺寸、形狀和姿態(tài),以及光照、陰影和遮擋等因素的影響。以下哪種目標(biāo)檢測算法在處理這種復(fù)雜場景時(shí)具有較好的性能和魯棒性?()A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO4、計(jì)算機(jī)視覺中的行人重識(shí)別任務(wù)是在不同攝像頭中識(shí)別出特定的行人。假設(shè)要在一個(gè)大型火車站中尋找一個(gè)走失的兒童。以下關(guān)于行人重識(shí)別的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以利用行人的服裝顏色、款式和攜帶物品等特征進(jìn)行重識(shí)別B.深度學(xué)習(xí)中的度量學(xué)習(xí)方法可以學(xué)習(xí)行人的特征表示,提高重識(shí)別的準(zhǔn)確率C.行人重識(shí)別不受行人姿態(tài)變化和攝像頭視角差異的影響D.可以通過構(gòu)建大規(guī)模的行人數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練,提升模型的泛化能力5、計(jì)算機(jī)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(xiàng)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(shí)間過長,難以在短時(shí)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(jì)算資源需求過大,普通計(jì)算機(jī)難以承受6、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中,將不同視角或時(shí)間拍攝的圖像進(jìn)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(zhǔn)?()A.剛性變換B.仿射變換C.投影變換D.非線性變換7、計(jì)算機(jī)視覺中的視覺注意力機(jī)制用于聚焦圖像中的重要區(qū)域。以下關(guān)于視覺注意力機(jī)制的說法,不正確的是()A.視覺注意力機(jī)制可以根據(jù)圖像的特征和任務(wù)需求動(dòng)態(tài)地選擇關(guān)注的區(qū)域B.注意力機(jī)制能夠提高模型的效率和性能,減少對無關(guān)信息的處理C.視覺注意力機(jī)制在圖像分類、目標(biāo)檢測和圖像生成等任務(wù)中得到了廣泛應(yīng)用D.視覺注意力機(jī)制的引入會(huì)增加模型的復(fù)雜度和計(jì)算量,降低模型的訓(xùn)練速度8、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。假設(shè)要識(shí)別一段體育比賽視頻中的運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作,以下關(guān)于特征選擇的方法,哪一項(xiàng)是不太可行的?()A.提取運(yùn)動(dòng)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(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作C.計(jì)算視頻幀之間的光流變化作為動(dòng)作特征D.結(jié)合空間和時(shí)間維度的特征來描述動(dòng)作9、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像壓縮任務(wù)中,假設(shè)要在保證圖像質(zhì)量的前提下盡可能減小文件大小。以下關(guān)于壓縮算法的選擇,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.選擇基于變換的壓縮算法,如離散余弦變換(DCT)B.采用無損壓縮算法,確保圖像信息完全不丟失C.只考慮壓縮比,不關(guān)心圖像的視覺質(zhì)量D.根據(jù)圖像的特點(diǎn)和應(yīng)用需求選擇合適的壓縮算法10、在計(jì)算機(jī)視覺的醫(yī)學(xué)影像分析中,例如對腫瘤的檢測和分割,需要高精度和可靠性。假設(shè)我們有一組磁共振成像(MRI)數(shù)據(jù),以下哪種技術(shù)能夠有效地輔助醫(yī)生進(jìn)行準(zhǔn)確的診斷和治療規(guī)劃?()A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的分割網(wǎng)絡(luò),結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)C.基于聚類和分類的方法D.基于形態(tài)學(xué)操作和閾值分割的方法11、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中,假設(shè)要將兩張拍攝角度和時(shí)間不同的同一物體的圖像進(jìn)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(zhǔn)方法可能更適合處理這種情況?()A.基于特征點(diǎn)匹配的方法,如SIFT特征B.直接將兩張圖像疊加,不進(jìn)行任何配準(zhǔn)操作C.基于圖像灰度值的配準(zhǔn)方法,計(jì)算灰度差異D.隨機(jī)選擇圖像中的點(diǎn)進(jìn)行匹配12、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中,需要從多視角的圖像中恢復(fù)物體的三維形狀。假設(shè)我們有一組從不同角度拍攝的建筑物圖像,以下哪種方法常用于從這些圖像中重建建筑物的三維模型?()A.立體匹配方法B.結(jié)構(gòu)光方法C.運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SFM)D.基于投影的方法13、計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)要檢測電子電路板上的微小缺陷,以下哪種圖像采集設(shè)備可能提供更高的分辨率和精度?()A.普通數(shù)碼相機(jī)B.工業(yè)線陣相機(jī)C.手機(jī)攝像頭D.監(jiān)控?cái)z像頭14、計(jì)算機(jī)視覺中的場景文本識(shí)別旨在從圖像中識(shí)別出文字信息。假設(shè)要在一張街景圖像中識(shí)別出店鋪招牌上的文字。以下關(guān)于場景文本識(shí)別方法的描述,正確的是:()A.基于光學(xué)字符識(shí)別(OCR)技術(shù)的方法對字體和排版的變化適應(yīng)性強(qiáng),識(shí)別準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的端到端文本識(shí)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(shí)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(shí)別方法都能夠在復(fù)雜的自然場景中準(zhǔn)確無誤地識(shí)別出各種文字15、在計(jì)算機(jī)視覺的車牌識(shí)別任務(wù)中,需要從車輛圖像中準(zhǔn)確提取車牌號(hào)碼。假設(shè)車牌存在傾斜、變形和光照不均等問題。以下哪種車牌識(shí)別方法在應(yīng)對這些挑戰(zhàn)時(shí)表現(xiàn)更為出色?()A.基于字符分割的車牌識(shí)別B.基于模板匹配的車牌識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的車牌識(shí)別D.基于特征提取的車牌識(shí)別16、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的農(nóng)業(yè)監(jiān)測系統(tǒng)中,需要對農(nóng)作物的生長狀況進(jìn)行評估,例如判斷葉片的顏色、形狀和病蟲害情況。以下哪種圖像分析方法可能對農(nóng)作物監(jiān)測較為有效?()A.顏色空間轉(zhuǎn)換B.形態(tài)學(xué)分析C.紋理分析D.以上都是17、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像分割任務(wù)旨在將圖像分割成不同的區(qū)域。假設(shè)要對一張風(fēng)景圖片進(jìn)行分割,區(qū)分天空、陸地和水面。以下關(guān)于圖像分割方法的描述,哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的?()A.基于閾值的分割方法簡單快速,但對于復(fù)雜圖像效果不佳B.區(qū)域生長法從種子點(diǎn)開始,逐步合并相似的區(qū)域C.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)在圖像分割中表現(xiàn)出色,能夠生成精確的分割結(jié)果D.圖像分割的結(jié)果總是清晰明確,不存在模糊或錯(cuò)誤的邊界18、在計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)際應(yīng)用中,模型的實(shí)時(shí)性是一個(gè)重要的考慮因素。以下關(guān)于實(shí)時(shí)性的描述,不正確的是()A.對于一些需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的應(yīng)用,如自動(dòng)駕駛和工業(yè)檢測,模型的處理速度至關(guān)重要B.模型的復(fù)雜度、計(jì)算資源和算法效率都會(huì)影響實(shí)時(shí)性C.可以通過模型壓縮、硬件加速和優(yōu)化算法等方法來提高模型的實(shí)時(shí)性D.實(shí)時(shí)性只與模型本身有關(guān),與硬件設(shè)備和系統(tǒng)架構(gòu)無關(guān)19、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行圖像超分辨率重建任務(wù),將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像,以下哪種深度學(xué)習(xí)模型可能在重建效果上表現(xiàn)出色?()A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是20、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像壓縮任務(wù)中,假設(shè)要在保證一定圖像質(zhì)量的前提下,盡可能減少圖像的數(shù)據(jù)量。以下哪種圖像壓縮方法可能更有效?()A.基于離散余弦變換(DCT)的壓縮算法,如JPEGB.無損壓縮方法,如PNGC.不進(jìn)行任何壓縮,直接存儲(chǔ)原始圖像D.隨機(jī)刪除圖像中的部分像素二、簡答題(本大題共3個(gè)小題,共15分)1、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺中注意力機(jī)制的作用。2、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺在藥物研發(fā)中的作用。3、(本題5分)解釋計(jì)算機(jī)視覺中的注意力機(jī)制在圖像理解中的作用。三、分析題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)觀察某農(nóng)產(chǎn)品品牌的包裝設(shè)計(jì),思考如何運(yùn)用自然元素和簡潔的設(shè)計(jì)突出產(chǎn)品的新鮮和綠色環(huán)保特點(diǎn)。2、(本題5分)觀察某主題餐廳的墻面裝飾設(shè)計(jì),分析其如何通過壁畫、貼紙、裝飾掛件等元素營造出與主題相符的用餐環(huán)境。3、(本題5分)分析某運(yùn)動(dòng)品牌的專賣店設(shè)計(jì),研究其如何通過空間布局、陳列設(shè)計(jì)、色彩運(yùn)用等營造運(yùn)動(dòng)氛圍,提升品牌形象。4、(本題5分)分析某游樂園的宣傳海報(bào)創(chuàng)

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