上海濟光職業(yè)技術學院《機器視覺及應用》2023-2024學年第二學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁上海濟光職業(yè)技術學院《機器視覺及應用》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20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。假設要識別一段體育比賽視頻中的運動員動作，以下關于特征選擇的方法，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.結合空間和時間維度的特征來描述動作2、計算機視覺中的姿態(tài)估計是確定物體在三維空間中的位置和方向。假設要估計一個機器人手臂的姿態(tài)，以下關于姿態(tài)估計方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于視覺的姿態(tài)估計可以通過分析物體在圖像中的特征點來計算其姿態(tài)B.可以結合多個攝像頭的圖像信息，提高姿態(tài)估計的精度和魯棒性C.姿態(tài)估計通常需要先對物體進行建模，然后通過匹配圖像和模型來確定姿態(tài)D.姿態(tài)估計的結果總是非常準確，不受圖像噪聲、遮擋和物體形狀變化的影響3、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用可以提高生產(chǎn)效率和質量。假設要檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷，以下關于工業(yè)檢測中的計算機視覺技術的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的機器視覺方法在檢測復雜的表面缺陷時比深度學習方法更可靠B.深度學習模型需要大量的有缺陷和無缺陷樣本進行訓練，才能準確檢測出各種缺陷C.工業(yè)檢測中的計算機視覺系統(tǒng)不需要考慮實時性和準確性的平衡D.產(chǎn)品的顏色和材質對表面缺陷檢測的結果沒有影響4、在計算機視覺的研究中，數(shù)據(jù)集的質量和規(guī)模對模型的訓練和性能評估至關重要。以下關于數(shù)據(jù)集的描述，不準確的是（）A.大規(guī)模、多樣化和標注準確的數(shù)據(jù)集有助于訓練出泛化能力強的模型B.一些公開的數(shù)據(jù)集如ImageNet、COCO等為計算機視覺研究提供了重要的基準C.數(shù)據(jù)集的構建需要耗費大量的時間和人力，但可以通過數(shù)據(jù)增強技術來減少對原始數(shù)據(jù)的需求D.數(shù)據(jù)集一旦構建完成，就不需要再進行更新和擴展，能夠一直滿足研究的需求5、計算機視覺中的視覺跟蹤在監(jiān)控、機器人導航等領域有廣泛應用。假設一個機器人需要跟蹤一個移動的物體，同時適應物體的外觀變化和環(huán)境干擾。以下哪種視覺跟蹤方法能夠提供較好的長期跟蹤性能和魯棒性？（）A.基于核相關濾波的跟蹤方法B.基于深度學習的孿生網(wǎng)絡跟蹤方法C.基于粒子濾波和特征匹配的跟蹤方法D.基于背景減除和運動估計的跟蹤方法6、在計算機視覺的圖像超分辨率重建中，假設我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像，同時保持圖像的細節(jié)和紋理。以下哪種深度學習架構可能在這方面表現(xiàn)較好？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）C.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）D.自動編碼器（Autoencoder）7、對于圖像的紋理分析任務，假設要描述和區(qū)分不同類型的紋理，例如木紋和石紋。以下哪種方法可能更有助于準確分析紋理特征？（）A.基于統(tǒng)計的方法，計算紋理的灰度共生矩陣B.基于模型的方法，如馬爾可夫隨機場C.僅通過肉眼觀察和主觀描述紋理D.不進行任何紋理分析，直接忽略紋理信息8、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，假設要跟蹤一個在人群中移動的物體。以下關于跟蹤算法的選擇，哪一項是需要著重考慮的？（）A.算法對目標外觀變化的適應性B.算法的計算復雜度，越低越好C.算法是否能夠處理多個同時移動的目標D.算法在處理靜態(tài)場景時的性能9、計算機視覺中的目標跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標。以下關于目標跟蹤的敘述，不正確的是（）A.目標跟蹤可以基于特征匹配、濾波算法或深度學習方法來實現(xiàn)B.目標的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會給目標跟蹤帶來挑戰(zhàn)C.目標跟蹤在智能監(jiān)控、人機交互和自動駕駛等領域有著廣泛的應用D.目標跟蹤算法能夠在任何情況下都準確地跟蹤目標，不受復雜環(huán)境的影響10、在計算機視覺的實際應用中，光照變化會對圖像的處理和分析產(chǎn)生影響。以下關于光照變化的描述，不正確的是（）A.光照變化可能導致圖像的亮度、對比度和顏色發(fā)生改變，增加了圖像處理的難度B.一些預處理技術，如直方圖均衡化，可以在一定程度上減輕光照變化的影響C.深度學習模型能夠自動適應各種光照變化，無需進行額外的處理D.光照變化對于目標檢測和跟蹤等任務的準確性可能會產(chǎn)生較大的影響11、當進行圖像的去霧處理時，假設要去除圖像中由于霧氣導致的模糊和低對比度。以下哪種方法可能更有效？（）A.基于物理模型的去霧方法，估計大氣光和透射率B.對圖像進行簡單的對比度增強C.不進行去霧處理，保留有霧的效果D.隨機調整圖像的亮度和飽和度12、在計算機視覺中，視頻摘要生成是從長視頻中提取關鍵內(nèi)容并生成簡潔的摘要。以下關于視頻摘要生成的敘述，不正確的是（）A.視頻摘要生成可以基于關鍵幀提取、內(nèi)容分析和故事線構建等方法B.深度學習方法能夠學習視頻的語義信息，生成更有代表性的摘要C.視頻摘要生成在視頻瀏覽、檢索和存儲等方面具有實用價值D.視頻摘要生成能夠完全準確地反映視頻的所有重要內(nèi)容，沒有任何信息丟失13、在計算機視覺的圖像分割任務中，需要將圖像中的不同物體或區(qū)域準確地劃分出來。假設要對一張包含多個水果的圖像進行精確分割，每個水果的邊界可能不清晰，且存在部分重疊和陰影。以下哪種圖像分割算法在處理這種具有挑戰(zhàn)性的情況時表現(xiàn)更為出色？（）A.基于閾值的分割B.基于區(qū)域的分割C.基于邊緣檢測的分割D.基于深度學習的語義分割14、計算機視覺中的視頻分析需要對連續(xù)的圖像幀進行處理和理解。假設要分析一段監(jiān)控視頻中的人群行為，包括行走方向、聚集和分散等。以下哪種視頻分析技術在處理這種復雜的群體行為時最為有效？（）A.幀間差分法B.背景減除法C.光流法結合軌跡分析D.深度學習的行為識別模型15、計算機視覺中的行人重識別是在不同攝像頭拍攝的圖像或視頻中識別出特定的行人。以下關于行人重識別的敘述，不正確的是（）A.行人重識別需要提取具有判別性的行人特征，克服視角、光照和姿態(tài)的變化B.深度學習方法在行人重識別任務中取得了顯著的性能提升C.行人重識別在智能安防、視頻監(jiān)控和人員追蹤等領域有重要的應用D.行人重識別技術已經(jīng)能夠在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上達到100%的準確率16、計算機視覺在文物保護和數(shù)字化中的應用可以幫助記錄和分析文物信息。假設要對一件古老的雕塑進行三維數(shù)字化和表面紋理分析，以下關于文物保護計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.傳統(tǒng)的攝影測量方法在文物數(shù)字化中比基于深度學習的方法更精確B.文物的復雜形狀和表面材質對數(shù)字化和分析過程沒有挑戰(zhàn)C.結合多種成像技術和計算機視覺算法能夠更全面地獲取文物的信息D.文物保護中的計算機視覺應用不需要考慮對文物的非接觸性和無損性要求17、在計算機視覺的圖像去噪任務中，去除圖像中的噪聲。假設要處理一張被噪聲嚴重污染的天文圖像，以下關于圖像去噪方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.均值濾波和中值濾波等傳統(tǒng)方法可以在一定程度上去除噪聲，但可能會模糊圖像細節(jié)B.基于小波變換的方法能夠在去除噪聲的同時較好地保留圖像的邊緣和細節(jié)C.深度學習方法通過學習噪聲和干凈圖像之間的映射關系，實現(xiàn)有效的去噪D.圖像去噪可以完全恢復被噪聲破壞的原始圖像信息，沒有任何損失18、在進行計算機視覺的三維重建時，需要從多個視角的圖像中恢復物體的三維形狀和結構。假設要對一個復雜的古建筑進行三維重建，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.基于運動恢復結構（SfM）的重建C.基于激光掃描的重建D.基于深度學習的重建19、圖像分類是計算機視覺的基本任務之一。假設要對大量的動物圖像進行分類，將其分為貓、狗、兔子等類別。在進行圖像分類時，以下關于特征提取的描述，正確的是：（）A.手工設計的特征，如顏色直方圖、紋理特征等，總是比自動學習的特征更有效B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠自動學習到具有判別性的圖像特征，無需人工干預C.特征提取的好壞對圖像分類的結果影響不大，主要取決于分類器的性能D.為了提高分類準確率，應該盡可能多地提取圖像的各種特征，而不考慮特征的冗余性20、計算機視覺中的目標重識別任務旨在在不同的攝像頭視角中識別出同一目標。假設要在一個大型商場的多個攝像頭中尋找一個特定的人物。以下關于目標重識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過提取目標的特征，如顏色、形狀和紋理，來進行重識別B.深度學習中的特征學習方法能夠提高目標重識別的準確率C.目標重識別不受攝像頭視角、光照和人物姿態(tài)變化的影響D.可以通過建立目標的特征庫，快速在多個攝像頭中進行匹配和搜索二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）描述計算機視覺在海洋工程監(jiān)測中的應用。2、（本題5分）解釋計算機視覺在酒店服務中的應用。3、（本題5分）計算機視覺中如何進行公證服務中的身份驗證？4、（本題5分）簡述計算機視覺在紡織業(yè)中的應用。5、（本題5分）描述計算機視覺在地質勘探中的應用。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析某美容院的男士護理系列宣傳物料設計，探討其男性特色、護理項目介紹、專業(yè)形象如何吸引男性顧客。2、（本題5分）分析某運動品牌的專賣店設計，研究其如何通過空間布局、陳列設計、色彩運用等營造運動氛圍，提升品牌形象。3、（本題5分）以某城市的歷史文化街區(qū)標識系統(tǒng)設計為例，分析其在圖形設計、色彩搭配、信息傳達等方面如何引導游客游覽，展示街區(qū)的歷史文化特色。4、（本題5分）分析