安徽中澳科技職業(yè)學(xué)院《計算機(jī)視覺與機(jī)器學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁安徽中澳科技職業(yè)學(xué)院《計算機(jī)視覺與機(jī)器學(xué)習(xí)》

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(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在計算機(jī)視覺中，圖像分類是一項(xiàng)基礎(chǔ)任務(wù)。假設(shè)我們有一組包含各種動物的圖像數(shù)據(jù)集，需要訓(xùn)練一個模型來準(zhǔn)確區(qū)分不同的動物類別。在選擇圖像分類模型時，以下哪種模型架構(gòu)通常在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)出色？（）A.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）B.淺層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如ResNetD.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）2、在計算機(jī)視覺的行人重識別任務(wù)中，假設(shè)要在多個攝像頭拍攝的畫面中找到同一個行人。以下關(guān)于特征融合的方法，哪一項(xiàng)是不太合理的？（）A.將行人的外觀特征和步態(tài)特征進(jìn)行融合B.簡單地將不同特征進(jìn)行拼接，不考慮權(quán)重分配C.根據(jù)特征的重要性為其分配不同的權(quán)重進(jìn)行融合D.利用深度學(xué)習(xí)模型自動學(xué)習(xí)特征的融合方式3、計算機(jī)視覺中的場景理解需要從圖像中推斷出物體之間的關(guān)系和場景的語義信息。假設(shè)要理解一張室內(nèi)辦公室場景的圖像，包括家具的布局、人員的活動等。以下哪種方法在進(jìn)行場景理解時最為有效？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于圖模型的場景表示C.基于深度學(xué)習(xí)的場景解析D.基于規(guī)則推理的方法4、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(xué)影像中的腫瘤區(qū)域進(jìn)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(zhǔn)確的方法，不需要借助計算機(jī)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(xué)影像分割問題C.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）及其變體在醫(yī)學(xué)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(yù)處理無關(guān)5、在計算機(jī)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(jī)的標(biāo)定精度要求不高B.結(jié)構(gòu)光方法能夠快速準(zhǔn)確地獲取物體表面的三維信息，但對環(huán)境光敏感C.從運(yùn)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(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7、在進(jìn)行計算機(jī)視覺的三維重建時，需要從多個視角的圖像中恢復(fù)物體的三維形狀和結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對一個復(fù)雜的古建筑進(jìn)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(yùn)動恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）的重建C.基于激光掃描的重建D.基于深度學(xué)習(xí)的重建8、在計算機(jī)視覺的視頻分析中，需要處理連續(xù)的圖像幀。假設(shè)要分析一段監(jiān)控視頻中的人員行為，以下關(guān)于視頻分析方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.光流法可以用于計算相鄰幀之間的像素運(yùn)動，從而跟蹤物體的運(yùn)動軌跡B.可以通過對視頻幀進(jìn)行分類和檢測，來識別和分析人員的行為模式C.視頻分析需要考慮時間維度上的信息，不僅僅是單個圖像幀的特征D.視頻分析只適用于簡單的場景和行為，對于復(fù)雜的多人交互場景無法進(jìn)行有效的分析9、計算機(jī)視覺在無人駕駛中的應(yīng)用需要應(yīng)對各種復(fù)雜的環(huán)境和情況。假設(shè)無人駕駛汽車要在惡劣天氣下行駛，以下關(guān)于計算機(jī)視覺在無人駕駛中的挑戰(zhàn)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.惡劣天氣會影響圖像的質(zhì)量和清晰度，增加目標(biāo)檢測和識別的難度B.計算機(jī)視覺系統(tǒng)需要與其他傳感器（如雷達(dá)和超聲波傳感器）融合，以提高在惡劣天氣下的感知能力C.深度學(xué)習(xí)模型在惡劣天氣條件下的性能會顯著下降，無法正常工作D.針對惡劣天氣，可以通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)和模型優(yōu)化等方法提高計算機(jī)視覺系統(tǒng)的魯棒性10、在計算機(jī)視覺的人物姿態(tài)估計任務(wù)中，需要確定圖像中人物的關(guān)節(jié)位置和姿態(tài)。假設(shè)要開發(fā)一個用于健身應(yīng)用的姿態(tài)估計系統(tǒng)，以下關(guān)于模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取，哪一項(xiàng)是比較困難的？（）A.從公開的數(shù)據(jù)集獲取大量的人物姿態(tài)圖像B.自己拍攝不同人群在各種健身動作下的圖像C.利用合成數(shù)據(jù)生成多樣化的人物姿態(tài)樣本D.從社交媒體上收集用戶分享的健身照片11、當(dāng)利用計算機(jī)視覺進(jìn)行圖像分類任務(wù)，例如區(qū)分不同種類的動物圖片，為了提高模型的泛化能力和防止過擬合，以下哪種技術(shù)可能是有效的？（）A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.正則化C.模型融合D.以上都是12、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(xiàng)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13、在計算機(jī)視覺的特征提取中，SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不變特征變換）特征是一種經(jīng)典的方法。假設(shè)我們要對一組包含不同視角和縮放比例的物體圖像進(jìn)行匹配，SIFT特征的哪個特性使其在這種情況下表現(xiàn)出色？（）A.對旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.計算速度快，效率高C.特征維度低，易于存儲和處理D.對光照變化不敏感14、在計算機(jī)視覺的視覺跟蹤與監(jiān)控應(yīng)用中，需要對特定目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)的跟蹤和監(jiān)測。假設(shè)要對一個在大型商場中移動的可疑人員進(jìn)行跟蹤，同時要應(yīng)對人群遮擋和環(huán)境變化。以下哪種視覺跟蹤與監(jiān)控技術(shù)在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結(jié)果？（）A.多目標(biāo)跟蹤算法B.基于深度學(xué)習(xí)的單目標(biāo)跟蹤C(jī).基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤15、在計算機(jī)視覺中，目標(biāo)檢測是一項(xiàng)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(zhǔn)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(shí)現(xiàn)高精度的車輛檢測，以下哪種方法通常被認(rèn)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(jìn)行匹配D.對圖像進(jìn)行全局特征提取，然后基于這些特征進(jìn)行分類16、在計算機(jī)視覺中，目標(biāo)檢測是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠在交通場景中檢測車輛的系統(tǒng)。如果圖像中的車輛存在多種姿態(tài)、大小和光照條件的變化，以下哪種目標(biāo)檢測算法可能更適合應(yīng)對這種復(fù)雜情況？（）A.基于傳統(tǒng)特征的檢測算法，如HOG特征結(jié)合SVM分類器B.基于深度學(xué)習(xí)的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的檢測算法D.基于顏色特征的檢測算法17、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(diǎn)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18、在計算機(jī)視覺的圖像超分辨率重建中，假設(shè)我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像，同時保持圖像的細(xì)節(jié)和紋理。以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在這方面表現(xiàn)較好？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）D.自動編碼器（Autoencoder）19、在計算機(jī)視覺的表情識別任務(wù)中，判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開發(fā)一個用于在線教育的表情識別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情識別方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析面部肌肉的運(yùn)動和特征點(diǎn)的變化來識別表情B.深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)不同表情的模式和特征，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的表情分類C.表情識別系統(tǒng)需要考慮光照、頭部姿態(tài)和遮擋等因素的影響D.表情識別可以準(zhǔn)確地識別出所有細(xì)微和復(fù)雜的表情，不受個體差異和文化背景的影響20、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邊界優(yōu)化？（）A.條件隨機(jī)場B.全連接條件隨機(jī)場C.深度學(xué)習(xí)D.以上都是21、計算機(jī)視覺在無人駕駛飛行器（UAV）中的應(yīng)用可以輔助飛行和導(dǎo)航。假設(shè)一架UAV需要依靠視覺信息避開障礙物，以下關(guān)于UAV計算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠單目視覺就能準(zhǔn)確估計障礙物的距離和速度B.視覺信息在UAV飛行中的作用有限，主要依靠其他傳感器如GPSC.多目視覺和深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)合可以為UAV提供更準(zhǔn)確的環(huán)境感知和障礙物避讓能力D.UAV的飛行速度和姿態(tài)對視覺系統(tǒng)的性能沒有影響22、在計算機(jī)視覺的圖像生成任務(wù)中，除了生成新的圖像，還可以對已有圖像進(jìn)行風(fēng)格轉(zhuǎn)換。假設(shè)我們要將一張照片轉(zhuǎn)換為油畫風(fēng)格，以下哪種方法能夠?qū)崿F(xiàn)逼真的風(fēng)格轉(zhuǎn)換效果？（）A.基于圖像濾波和變換的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)格遷移算法，如CycleGANC.基于圖像融合和合成的方法D.基于顏色映射和紋理合成的方法23、在計算機(jī)視覺的目標(biāo)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(biāo)。假設(shè)要跟蹤一個在運(yùn)動場上快速移動且形狀變化的運(yùn)動員，同時存在其他相似物體的干擾。以下哪種目標(biāo)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(jī).基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤D.基于均值漂移的跟蹤24、在計算機(jī)視覺的圖像分類任務(wù)中，假設(shè)要處理類別不均衡的數(shù)據(jù)集，即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下關(guān)于處理類別不均衡的方法描述，正確的是：（）A.直接使用傳統(tǒng)的分類算法，類別不均衡不會對結(jié)果產(chǎn)生明顯影響B(tài).過采樣少數(shù)類別的樣本可以增加其數(shù)量，但可能導(dǎo)致過擬合C.欠采樣多數(shù)類別的樣本能夠平衡數(shù)據(jù)集，但會丟失部分有用信息D.類別不均衡問題無法通過數(shù)據(jù)處理方法解決，只能通過改進(jìn)分類算法來應(yīng)對25、在計算機(jī)視覺的圖像修復(fù)任務(wù)中，假設(shè)要修復(fù)一張有部分缺失的圖像。以下關(guān)于圖像修復(fù)方法的描述，正確的是：（）A.基于擴(kuò)散的圖像修復(fù)方法能夠自然地填充缺失區(qū)域，但修復(fù)速度慢B.基于樣本的圖像修復(fù)方法可以快速生成修復(fù)結(jié)果，但容易出現(xiàn)重復(fù)紋理C.深度學(xué)習(xí)中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像修復(fù)中無法保證修復(fù)內(nèi)容與周圍區(qū)域的一致性D.所有的圖像修復(fù)方法都能夠完美地恢復(fù)出圖像缺失部分的真實(shí)內(nèi)容26、圖像檢索是計算機(jī)視覺的一個重要應(yīng)用。假設(shè)我們要在一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對提高檢索效率有幫助？（）A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度學(xué)習(xí)的特征表示D.基于顏色直方圖的特征表示27、計算機(jī)視覺中的目標(biāo)計數(shù)任務(wù)，例如統(tǒng)計圖像中物體的數(shù)量。假設(shè)要計算一張果園圖片中蘋果的數(shù)量，以下關(guān)于目標(biāo)計數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)的圖像分割和對象識別方法可以準(zhǔn)確快速地完成目標(biāo)計數(shù)B.深度學(xué)習(xí)中的回歸模型不適合用于目標(biāo)計數(shù)任務(wù)C.目標(biāo)的大小、形狀和分布對計數(shù)結(jié)果沒有影響D.結(jié)合深度學(xué)習(xí)的密度估計方法能夠有效地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)計數(shù)28、在圖像分類任務(wù)中，深度學(xué)習(xí)模型取得了顯著的成果。假設(shè)要對一組包含不同動物的圖像進(jìn)行分類，以下關(guān)于圖像分類模型的描述，正確的是：（）A.模型的層數(shù)越多，分類準(zhǔn)確率一定越高B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、裁剪等，對模型的性能提升沒有幫助C.結(jié)合多種特征提取方法和分類器，可以提高圖像分類的準(zhǔn)確性和魯棒性D.圖像分類模型不需要考慮圖像的空間信息，只關(guān)注像素值的統(tǒng)計特征29、計算機(jī)視覺中的表情識別旨在判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開發(fā)一個用于在線教育的表情識別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情特征的提取，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)關(guān)注的？（）A.提取面部肌肉的細(xì)微運(yùn)動作為特征B.僅考慮眼睛和嘴巴的形狀變化C.忽略面部的整體輪廓，只關(guān)注局部特征D.不進(jìn)行任何特征提取，直接使用原始圖像進(jìn)行分類30、計算機(jī)視覺中的姿態(tài)估計是確定物體在三維空間中的位置和方向。假設(shè)要估計一個機(jī)器人手臂的姿態(tài)，以下關(guān)于姿態(tài)估計方法的描述，