鄭州電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院《計(jì)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

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《計(jì)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(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中，需要對(duì)車輛的類型、速度和行駛軌跡進(jìn)行分析。以下哪種技術(shù)在車輛分析方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用？（）A.目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤B.車牌識(shí)別C.軌跡預(yù)測(cè)D.以上都是2、計(jì)算機(jī)視覺中的深度估計(jì)是計(jì)算場(chǎng)景中物體與相機(jī)的距離。假設(shè)我們要為一個(gè)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用估計(jì)場(chǎng)景的深度信息，以下哪種深度估計(jì)方法能夠在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性之間取得較好的平衡？（）A.基于立體視覺的方法B.基于結(jié)構(gòu)光的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的單目深度估計(jì)方法D.基于飛行時(shí)間（ToF）原理的方法3、目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺中的常見任務(wù)，例如在監(jiān)控視頻中檢測(cè)行人或車輛。假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述，哪一項(xiàng)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(duì)其進(jìn)行分類和定位來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)B.一階段目標(biāo)檢測(cè)算法，如YOLO和SSD，直接在圖像上進(jìn)行目標(biāo)的分類和定位，速度相對(duì)較快C.目標(biāo)檢測(cè)算法的性能通常用準(zhǔn)確率、召回率和平均精度均值（mAP）等指標(biāo)來評(píng)估D.目標(biāo)檢測(cè)算法的精度和速度是相互獨(dú)立的，提高精度不會(huì)影響速度，反之亦然4、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，根據(jù)用戶的需求從圖像數(shù)據(jù)庫中查找相關(guān)圖像。假設(shè)要從一個(gè)大型的圖像庫中檢索包含特定物體的圖像，以下關(guān)于圖像檢索方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以基于圖像的內(nèi)容特征，如顏色、形狀和紋理等，進(jìn)行相似性度量和檢索B.深度學(xué)習(xí)模型能夠提取更具語義和判別力的特征，提高圖像檢索的準(zhǔn)確性C.圖像檢索的結(jié)果只取決于圖像的特征表示，與檢索算法的效率無關(guān)D.可以結(jié)合用戶的反饋和交互，不斷優(yōu)化圖像檢索的結(jié)果5、在計(jì)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(shí)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6、在計(jì)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(duì)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(duì)環(huán)境光敏感C.從運(yùn)動(dòng)中恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）方法只適用于靜態(tài)場(chǎng)景，無法處理動(dòng)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7、計(jì)算機(jī)視覺中的語義分割任務(wù)旨在為圖像中的每個(gè)像素分配一個(gè)類別標(biāo)簽。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域進(jìn)行精確分割，以下哪種技術(shù)可能對(duì)提高分割精度有較大幫助？（）A.使用更深的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)B.引入多尺度特征融合C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲D.減少網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)數(shù)量8、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9、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像語義分割需要為圖像中的每個(gè)像素分配類別標(biāo)簽。假設(shè)要對(duì)一張城市街景圖像進(jìn)行語義分割，包括道路、建筑物、車輛和行人等。以下哪種圖像語義分割方法在處理這種復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)能夠提供更精細(xì)的分割結(jié)果？（）A.全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）B.U-NetC.SegNetD.DeepLab10、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像超分辨率技術(shù)用于提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)成高分辨率圖像，以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的圖像超分辨率方法能夠生成清晰逼真的高分辨率圖像B.深度學(xué)習(xí)中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像超分辨率任務(wù)中無法發(fā)揮作用C.圖像超分辨率的效果不受原始低分辨率圖像的質(zhì)量和內(nèi)容的限制D.結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)和深度學(xué)習(xí)的方法可以改善圖像超分辨率的效果11、對(duì)于圖像的語義理解任務(wù)，假設(shè)要理解一張圖像所表達(dá)的場(chǎng)景和事件，例如判斷一張圖像是在舉行婚禮還是在舉辦音樂會(huì)。圖像中的信息可能比較隱晦和復(fù)雜。以下哪種方法可能有助于提高語義理解的準(zhǔn)確性？（）A.構(gòu)建圖像的語義圖，分析物體之間的關(guān)系B.只關(guān)注圖像中的主要物體，忽略背景信息C.對(duì)圖像進(jìn)行簡(jiǎn)單的分類，不進(jìn)行深入的語義分析D.隨機(jī)猜測(cè)圖像的語義12、在計(jì)算機(jī)視覺中，三維重建是從二維圖像恢復(fù)物體的三維結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于三維重建的敘述，不正確的是（）A.可以通過多視圖幾何、結(jié)構(gòu)光或深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行三維重建B.三維重建在虛擬現(xiàn)實(shí)、文物保護(hù)和工業(yè)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用C.三維重建的結(jié)果總是精確無誤的，能夠完全還原物體的真實(shí)三維結(jié)構(gòu)D.噪聲、遮擋和圖像質(zhì)量等因素會(huì)對(duì)三維重建的結(jié)果產(chǎn)生影響13、在計(jì)算機(jī)視覺中，圖像檢索是根據(jù)用戶的需求從圖像數(shù)據(jù)庫中查找相關(guān)的圖像。以下關(guān)于圖像檢索的說法，錯(cuò)誤的是（）A.圖像檢索可以基于圖像的內(nèi)容，如顏色、形狀和紋理等特征B.深度學(xué)習(xí)方法可以學(xué)習(xí)到更具語義的圖像表示，提高圖像檢索的準(zhǔn)確性C.圖像檢索在電子商務(wù)、數(shù)字圖書館和圖像搜索引擎等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用D.圖像檢索的性能只取決于圖像特征的提取，與數(shù)據(jù)庫的組織和索引無關(guān)14、在計(jì)算機(jī)視覺的姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中，需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設(shè)要估計(jì)一個(gè)機(jī)器人手臂的姿態(tài)，以實(shí)現(xiàn)精確的控制和操作。以下哪種姿態(tài)估計(jì)方法在處理這種機(jī)械結(jié)構(gòu)時(shí)準(zhǔn)確性更高？（）A.基于模型的姿態(tài)估計(jì)B.基于深度學(xué)習(xí)的姿態(tài)估計(jì)C.基于視覺慣性里程計(jì)的姿態(tài)估計(jì)D.基于幾何約束的姿態(tài)估計(jì)15、計(jì)算機(jī)視覺中的光流估計(jì)是計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。以下關(guān)于光流估計(jì)的敘述，不正確的是（）A.光流估計(jì)可以用于視頻中的運(yùn)動(dòng)分析、目標(biāo)跟蹤和動(dòng)作識(shí)別等任務(wù)B.基于深度學(xué)習(xí)的光流估計(jì)方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估計(jì)只對(duì)勻速運(yùn)動(dòng)的物體有效，對(duì)于復(fù)雜的非勻速運(yùn)動(dòng)估計(jì)不準(zhǔn)確D.光流估計(jì)的結(jié)果可以為后續(xù)的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)提供重要的運(yùn)動(dòng)線索16、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中，需要根據(jù)環(huán)境圖像來規(guī)劃?rùn)C(jī)器人的路徑。以下哪種視覺導(dǎo)航方法可能更適合復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境？（）A.基于地圖的導(dǎo)航B.基于視覺里程計(jì)的導(dǎo)航C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端導(dǎo)航D.以上都是17、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設(shè)要對(duì)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(dòng)分割是最準(zhǔn)確的方法，不需要借助計(jì)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)18、對(duì)于視頻中的異常檢測(cè)任務(wù)，假設(shè)要在一段監(jiān)控視頻中檢測(cè)出異常事件，如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準(zhǔn)確檢測(cè)異常？（）A.建立正常行為模型，對(duì)比檢測(cè)異常B.只關(guān)注視頻中的顯著運(yùn)動(dòng)區(qū)域C.隨機(jī)判斷視頻中的幀是否異常D.不進(jìn)行異常檢測(cè)，直接忽略異常事件19、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像增強(qiáng)技術(shù)可以改善圖像質(zhì)量。假設(shè)要對(duì)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，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照?qǐng)D像的質(zhì)量B.直方圖均衡化方法總是能夠在不引入噪聲的情況下增強(qiáng)圖像對(duì)比度C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像增強(qiáng)方法能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)到適合的增強(qiáng)策略D.圖像增強(qiáng)不會(huì)改變圖像的原始信息和內(nèi)容20、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像去霧是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。假設(shè)要去除一張有濃霧的風(fēng)景圖像中的霧氣，以下哪種方法可能需要對(duì)大氣散射模型有深入的了解？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法B.基于物理模型的去霧方法C.基于圖像增強(qiáng)的去霧方法D.基于濾波的去霧方法21、計(jì)算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)。假設(shè)一個(gè)農(nóng)場(chǎng)需要通過計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)測(cè)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以檢測(cè)農(nóng)作物的病蟲害，及時(shí)采取防治措施B.能夠評(píng)估農(nóng)作物的生長(zhǎng)階段和成熟度，指導(dǎo)收獲時(shí)間C.計(jì)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(cè)22、在計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展中，模型的可解釋性是一個(gè)重要的研究方向。以下關(guān)于模型可解釋性的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.模型可解釋性旨在理解模型是如何做出決策和生成輸出的B.可解釋性對(duì)于建立用戶對(duì)模型的信任和確保模型的公正性具有重要意義C.一些可視化技術(shù)，如特征圖可視化和類激活映射，可以幫助解釋模型的決策過程D.目前的計(jì)算機(jī)視覺模型都具有良好的可解釋性，能夠清晰地解釋其決策依據(jù)23、在醫(yī)學(xué)圖像分析中，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)有助于疾病的診斷和治療。假設(shè)醫(yī)生需要對(duì)一組肺部CT圖像進(jìn)行分析，以檢測(cè)是否存在腫瘤。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析中的計(jì)算機(jī)視覺的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.計(jì)算機(jī)視覺算法可以自動(dòng)檢測(cè)和定位肺部腫瘤，提高診斷的效率和準(zhǔn)確性B.能夠?qū)D像進(jìn)行增強(qiáng)和預(yù)處理，突出病變區(qū)域，便于醫(yī)生觀察和判斷C.由于醫(yī)學(xué)圖像的復(fù)雜性和個(gè)體差異，計(jì)算機(jī)視覺的結(jié)果總是完全準(zhǔn)確無誤的D.可以通過大量標(biāo)注的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)正常和異常的圖像特征24、計(jì)算機(jī)視覺中的語義分割旨在為圖像中的每個(gè)像素分配一個(gè)類別標(biāo)簽。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)影像中的腫瘤區(qū)域進(jìn)行語義分割，以下關(guān)于模型評(píng)估指標(biāo)的選擇，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.準(zhǔn)確率，即正確分類的像素比例B.召回率，即正確分割出腫瘤像素的比例C.F1分?jǐn)?shù)，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.平均交并比（MIoU），衡量分割結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽的重合程度25、計(jì)算機(jī)視覺中的車牌識(shí)別是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分。假設(shè)要在一個(gè)高速公路收費(fèi)站實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的車牌識(shí)別，以下關(guān)于車牌識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于邊緣檢測(cè)和字符分割的方法對(duì)車牌的變形和污漬具有很強(qiáng)的適應(yīng)性B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠直接從車牌圖像中識(shí)別出字符，但對(duì)車牌的傾斜和光照不均敏感C.車牌識(shí)別系統(tǒng)只需要在白天光照良好的條件下工作，夜間和惡劣天氣下無法正常運(yùn)行D.車牌識(shí)別的準(zhǔn)確率只取決于車牌圖像的清晰度，與車牌的顏色和字體無關(guān)二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）說明計(jì)算機(jī)視覺在新能源開發(fā)中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述圖像的邊緣檢測(cè)算法。3、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺在消防救援中的作用。4、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）以某寵物醫(yī)院的宣傳物料設(shè)計(jì)為例，分析其專業(yè)的醫(yī)療設(shè)備展示、醫(yī)生介紹、服務(wù)項(xiàng)目說明如何吸引寵物主人。2、（本題5分）分析某時(shí)尚品牌的社交媒體內(nèi)容設(shè)計(jì)，研究其如何運(yùn)用視覺語言和文案創(chuàng)作吸引粉絲關(guān)注、互動(dòng)和分享，提升品牌的社交影響力。3、（本題