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學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè),共3頁(yè)齊齊哈爾工程學(xué)院《信息圖形設(shè)計(jì)》
2023-2024學(xué)年第二學(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30個(gè)小題,每小題1分,共30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、在進(jìn)行計(jì)算機(jī)視覺的三維重建時(shí),需要從多個(gè)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(duì)一個(gè)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(shí)效果較好?()A.基于立體視覺的重建B.基于運(yùn)動(dòng)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2、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3、圖像壓縮是為了減少圖像的數(shù)據(jù)量,同時(shí)保持可接受的視覺質(zhì)量。假設(shè)我們需要在網(wǎng)絡(luò)上傳輸大量的圖像,以下哪種圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)能夠在保證較高壓縮比的同時(shí),提供較好的圖像質(zhì)量?()A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP4、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像風(fēng)格遷移是一項(xiàng)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(diǎn),哪一項(xiàng)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(duì)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5、在計(jì)算機(jī)視覺的視頻壓縮中,為了在保證視覺質(zhì)量的同時(shí)減少數(shù)據(jù)量,以下哪種技術(shù)可能被廣泛應(yīng)用?()A.運(yùn)動(dòng)估計(jì)和補(bǔ)償B.圖像分割C.特征點(diǎn)檢測(cè)D.邊緣檢測(cè)6、在計(jì)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(diǎn)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(xiàng)是不正確的?()A.可以基于像素級(jí)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(jí)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(diǎn)和互補(bǔ)性,以獲得更理想的融合結(jié)果7、計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛中的應(yīng)用需要對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行快速準(zhǔn)確的感知。假設(shè)車輛要在復(fù)雜的城市道路環(huán)境中行駛,以下哪種傳感器的數(shù)據(jù)融合可能對(duì)提高環(huán)境感知的可靠性至關(guān)重要?()A.攝像頭與激光雷達(dá)B.攝像頭與毫米波雷達(dá)C.激光雷達(dá)與超聲波傳感器D.以上都有可能8、計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用有助于輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。假設(shè)要分析一張腦部CT圖像,以下關(guān)于醫(yī)學(xué)影像分析中的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以通過分割腦組織、檢測(cè)病變區(qū)域等方法,為醫(yī)生提供定量的分析結(jié)果B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)影像中的特征,輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)潛在的疾病C.計(jì)算機(jī)視覺在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用需要遵循嚴(yán)格的醫(yī)學(xué)倫理和法規(guī)D.計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的診斷,不需要醫(yī)生的進(jìn)一步審查和判斷9、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10、當(dāng)處理低光照條件下拍攝的圖像時(shí),為了增強(qiáng)圖像的亮度和對(duì)比度,同時(shí)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(jiǎn)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11、在計(jì)算機(jī)視覺的立體視覺中,需要通過兩個(gè)或多個(gè)相機(jī)獲取的圖像來計(jì)算深度信息。假設(shè)要為一個(gè)自動(dòng)駕駛汽車構(gòu)建立體視覺系統(tǒng),以測(cè)量與前方障礙物的距離,同時(shí)要考慮實(shí)時(shí)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(chǎng)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12、在計(jì)算機(jī)視覺的場(chǎng)景理解任務(wù)中,需要理解整個(gè)圖像的語義信息。假設(shè)要分析一張城市街道的圖像中包含的物體和它們之間的關(guān)系,以下關(guān)于場(chǎng)景理解方法的描述,正確的是:()A.單獨(dú)對(duì)圖像中的每個(gè)物體進(jìn)行識(shí)別和分類就能實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景理解B.忽略圖像中的上下文信息和空間布局對(duì)場(chǎng)景理解沒有影響C.利用深度學(xué)習(xí)中的語義分割和圖模型可以更好地理解場(chǎng)景的結(jié)構(gòu)和語義關(guān)系D.場(chǎng)景理解只適用于簡(jiǎn)單的室內(nèi)場(chǎng)景,對(duì)于復(fù)雜的戶外場(chǎng)景無法處理13、計(jì)算機(jī)視覺中的動(dòng)作識(shí)別是對(duì)視頻中人物或物體的動(dòng)作進(jìn)行分類和理解。假設(shè)要識(shí)別一段舞蹈視頻中的各種舞蹈動(dòng)作,同時(shí)要考慮動(dòng)作的速度、幅度和風(fēng)格的變化。以下哪種動(dòng)作識(shí)別方法在處理這種復(fù)雜的動(dòng)作模式時(shí)表現(xiàn)更好?()A.基于手工特征的動(dòng)作識(shí)別B.基于時(shí)空興趣點(diǎn)的動(dòng)作識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的時(shí)空卷積網(wǎng)絡(luò)D.基于隱馬爾可夫模型的動(dòng)作識(shí)別14、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像增強(qiáng)任務(wù)中,假設(shè)要提高一張低光照?qǐng)D像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述,正確的是:()A.直方圖均衡化能夠均勻分布圖像的灰度級(jí),但可能會(huì)導(dǎo)致細(xì)節(jié)丟失B.基于濾波的方法可以有效地去除噪聲,但同時(shí)也會(huì)模糊圖像的邊緣C.伽馬校正只適用于校正過亮的圖像,對(duì)于低光照?qǐng)D像效果不佳D.所有的圖像增強(qiáng)方法都能夠在不引入任何失真的情況下提高圖像質(zhì)量15、在計(jì)算機(jī)視覺的無人駕駛領(lǐng)域,環(huán)境感知是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。假設(shè)要讓無人駕駛汽車準(zhǔn)確感知周圍的道路狀況、車輛和行人,同時(shí)要應(yīng)對(duì)惡劣天氣和復(fù)雜交通場(chǎng)景。以下哪種環(huán)境感知技術(shù)在這種高要求的應(yīng)用中發(fā)揮著重要作用?()A.激光雷達(dá)感知B.攝像頭視覺感知C.毫米波雷達(dá)感知D.以上技術(shù)融合感知16、在計(jì)算機(jī)視覺中,圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像超分辨率重建的敘述,不正確的是()A.圖像超分辨率重建可以通過插值、基于模型的方法或深度學(xué)習(xí)方法來實(shí)現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細(xì)節(jié)C.圖像超分辨率重建在醫(yī)學(xué)圖像、衛(wèi)星圖像和監(jiān)控圖像等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.圖像超分辨率重建可以無限制地提高圖像的分辨率,不受原始圖像信息的限制17、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)識(shí)別任務(wù)中,假設(shè)要識(shí)別不同種類的水果。以下關(guān)于應(yīng)對(duì)類內(nèi)差異和類間相似性的策略,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性,包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具區(qū)分性的特征,減少類內(nèi)差異和類間相似性的影響C.降低模型的復(fù)雜度,避免過度擬合類內(nèi)差異和類間相似性D.忽略類內(nèi)差異和類間相似性,依靠模型的自動(dòng)適應(yīng)能力18、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19、在計(jì)算機(jī)視覺的行人檢測(cè)任務(wù)中,假設(shè)要在一個(gè)擁擠的街道場(chǎng)景中準(zhǔn)確檢測(cè)出行人,場(chǎng)景中存在光照變化、人群遮擋和復(fù)雜背景。以下哪種特征表示方法在這種情況下可能更具魯棒性?()A.基于形狀的特征,如行人的輪廓B.基于顏色的特征,如行人衣服的顏色C.基于深度學(xué)習(xí)的特征,通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)D.不提取任何特征,直接對(duì)原始圖像進(jìn)行檢測(cè)20、在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用中,人臉識(shí)別技術(shù)受到廣泛關(guān)注。假設(shè)一個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng)正在進(jìn)行身份驗(yàn)證,以下關(guān)于人臉識(shí)別的描述,正確的是:()A.只依靠面部的幾何形狀信息就能實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的人臉識(shí)別B.光照變化和面部表情對(duì)人臉識(shí)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(shí)別的性能和可靠性D.人臉識(shí)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(cè)中,YOLO(YouOnlyLookOnce)算法的特點(diǎn)是()A.檢測(cè)速度快B.檢測(cè)精度高C.適用于小目標(biāo)檢測(cè)D.對(duì)遮擋不敏感22、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中,假設(shè)要跟蹤一個(gè)在人群中移動(dòng)的物體。以下關(guān)于跟蹤算法的選擇,哪一項(xiàng)是需要著重考慮的?()A.算法對(duì)目標(biāo)外觀變化的適應(yīng)性B.算法的計(jì)算復(fù)雜度,越低越好C.算法是否能夠處理多個(gè)同時(shí)移動(dòng)的目標(biāo)D.算法在處理靜態(tài)場(chǎng)景時(shí)的性能23、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(duì)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24、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)πl(wèi)星圖像進(jìn)行地物分類的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng),用于國(guó)土資源調(diào)查和環(huán)境監(jiān)測(cè)。由于衛(wèi)星圖像的分辨率較高且覆蓋范圍廣,以下哪種處理方式可能是必要的?()A.圖像分塊處理B.多尺度分析C.特征選擇和降維D.以上都是25、在計(jì)算機(jī)視覺中,圖像分類是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們要對(duì)大量的動(dòng)物圖片進(jìn)行分類,將其分為貓、狗、鳥等類別。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.基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色,能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征B.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法如支持向量機(jī)(SVM)在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時(shí),性能通常不如深度學(xué)習(xí)方法C.圖像分類只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征,高層語義信息對(duì)分類結(jié)果影響不大D.為了提高分類準(zhǔn)確率,可以使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù),如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作來擴(kuò)充數(shù)據(jù)集26、在計(jì)算機(jī)視覺的人物姿態(tài)估計(jì)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(gè)用于健身應(yīng)用的姿態(tài)估計(jì)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(dòng)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27、計(jì)算機(jī)視覺中的紋理分析用于描述圖像中重復(fù)出現(xiàn)的模式和結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對(duì)一塊布料的紋理進(jìn)行分析,以判斷其材質(zhì)和質(zhì)量,同時(shí)布料可能存在褶皺和變形。以下哪種紋理分析方法在處理這種復(fù)雜情況時(shí)更為準(zhǔn)確?()A.統(tǒng)計(jì)紋理分析B.結(jié)構(gòu)紋理分析C.基于模型的紋理分析D.基于深度學(xué)習(xí)的紋理分析28、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像超分辨率任務(wù)中,假設(shè)要將一張低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像。以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述,正確的是:()A.基于插值的方法簡(jiǎn)單快速,但恢復(fù)出的圖像細(xì)節(jié)不夠清晰B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠生成逼真的高分辨率圖像,但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源C.圖像超分辨率技術(shù)可以無限制地提高圖像的分辨率,不受硬件限制D.所有的圖像超分辨率方法都能夠完全恢復(fù)出原始高分辨率圖像的所有信息29、計(jì)算機(jī)視覺在文物保護(hù)和數(shù)字化中的應(yīng)用可以幫助記錄和分析文物信息。假設(shè)要對(duì)一件古老的雕塑進(jìn)行三維數(shù)字化和表面紋理分析,以下關(guān)于文物保護(hù)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述,正確的是:()A.傳統(tǒng)的攝影測(cè)量方法在文物數(shù)字化中比基于深度學(xué)習(xí)的方法更精確B.文物的復(fù)雜形狀和表面材質(zhì)對(duì)數(shù)字化和分析過程沒有挑戰(zhàn)C.結(jié)合多種成像技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺算法能夠更全面地獲取文物的信息D.文物保護(hù)中的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用不需要考慮對(duì)文物的非接觸性和無損性要求30、計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設(shè)一個(gè)工廠需要檢測(cè)生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷。以下關(guān)于工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.能夠快速準(zhǔn)確地檢測(cè)出零件的表面缺陷、尺寸偏差等問題B.可以通過機(jī)器視覺系統(tǒng)對(duì)零件進(jìn)行自動(dòng)分類和篩選C.工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)需要高度的穩(wěn)定性和可靠性,對(duì)環(huán)境變化不敏感D.計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟,不需要人工干預(yù)和校驗(yàn)二、應(yīng)用題(本大題共5個(gè)小題,共25分)1、(本題5分)通過圖像分類算法,對(duì)不同種類的寶石圖像進(jìn)行分類。2、(本題5分)利用目標(biāo)檢測(cè)算法,在圖像中檢測(cè)出特定的動(dòng)物。3、(本題5分)通過圖像分類算法,對(duì)不同風(fēng)格的建筑圖像進(jìn)行分類。4、(本題5分)對(duì)演唱會(huì)的視頻進(jìn)行觀眾情緒分析和熱度評(píng)估。5、(本題5分)使用目標(biāo)跟蹤算法,對(duì)賽車比賽中的車隊(duì)?wèi)?zhàn)術(shù)和車手表現(xiàn)進(jìn)行分析。三、簡(jiǎn)答題(本大題
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