學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁湖南工商大學《文字與版式》

2021-2022學年第一學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15個小題，每小題2分，共30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、在計算機視覺的全景圖像拼接任務中，假設要將多張拍攝的局部圖像拼接成一幅完整的全景圖。以下關于圖像匹配和融合的步驟，哪一項是容易出錯的？（）A.準確找到相鄰圖像之間的特征點進行匹配B.對匹配后的圖像進行幾何校正和投影變換C.直接將圖像拼接在一起，不進行任何過渡處理D.采用合適的融合算法，消除拼接處的明顯痕跡2、計算機視覺中的顯著性檢測旨在找出圖像中引人注目的區域。假設要在一張復雜的自然風景圖像中檢測顯著性區域，以下關于顯著性檢測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于對比度的方法通過計算圖像區域與周圍區域的差異來確定顯著性B.基于頻域分析的方法可以從圖像的頻譜中提取顯著性信息C.深度學習方法能夠學習圖像的全局和局部特征，實現更準確的顯著性檢測D.顯著性檢測的結果總是與人類的視覺注意力機制完全一致，沒有偏差3、計算機視覺中的姿態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，以下關于姿態估計方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于視覺的姿態估計可以通過分析物體在圖像中的特征點來計算其姿態B.可以結合多個攝像頭的圖像信息，提高姿態估計的精度和魯棒性C.姿態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D.姿態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4、當處理低光照條件下拍攝的圖像時，為了增強圖像的亮度和對比度，同時減少噪聲，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.簡單地增加圖像的整體亮度值D.不進行任何處理，保留低光照效果5、計算機視覺在智能交通系統中的應用可以優化交通流量和提高安全性。假設要通過計算機視覺監測道路上的車輛擁堵情況。以下關于計算機視覺在智能交通中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過車輛檢測和計數來評估道路的擁堵程度B.能夠識別車輛的類型和行駛方向，為交通管理提供數據支持C.計算機視覺在智能交通中的應用完全不受惡劣天氣和光照條件的影響D.可以與交通信號控制系統聯動，實現自適應的交通信號配時6、計算機視覺中的動作識別是一個具有挑戰性的任務。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7、計算機視覺中的語義分割旨在為圖像中的每個像素分配一個類別標簽。假設要對醫學影像中的腫瘤區域進行語義分割，以下關于模型評估指標的選擇，哪一項是最為關鍵的？（）A.準確率，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分數，綜合考慮準確率和召回率D.平均交并比（MIoU），衡量分割結果與真實標簽的重合程度8、計算機視覺在安防監控領域有廣泛應用。假設要通過監控攝像頭實時檢測人群中的異常行為，以下關于實時性和準確性的平衡，哪一項是最為關鍵的？（）A.優先保證實時性，即使準確性略有降低B.優先保證準確性，允許一定的延遲C.不考慮實時性和準確性，只要能檢測出異常行為即可D.完全無法平衡實時性和準確性，只能根據具體情況選擇其一9、在計算機視覺的行人重識別任務中，即在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人，假設行人的姿態和服裝發生了較大變化，以下哪種特征可能具有更強的魯棒性？（）A.基于全局特征的描述B.基于局部特征的描述C.基于顏色特征的描述D.基于形狀特征的描述10、在計算機視覺的圖像配準任務中，將不同視角或時間拍攝的圖像進行對齊，以下哪種變換模型可能適用于具有較大形變的圖像配準？（）A.剛性變換B.仿射變換C.投影變換D.非線性變換11、計算機視覺中的深度估計是確定場景中物體距離相機的遠近。假設要為機器人導航提供深度信息，以下關于深度估計方法的精度要求，哪一項是最為關鍵的？（）A.能夠區分不同物體的大致距離范圍即可B.提供精確到毫米級別的深度信息，確保機器人安全導航C.深度估計的精度對機器人導航影響不大，可以忽略D.精度要求取決于機器人的運動速度，速度越快要求精度越低12、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設要對一個快速運動的物體進行光流估計，同時場景中存在光照變化和噪聲干擾。在這種情況下，以下哪種光流計算方法能夠提供更準確和穩定的結果？（）A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法13、對于視頻中的目標跟蹤任務，假設目標在視頻中經歷了快速的外觀變化和嚴重的遮擋。以下哪種策略有助于保持跟蹤的準確性和穩定性？（）A.結合目標的運動模型和外觀模型進行預測B.僅依賴目標的初始外觀特征進行跟蹤C.當出現遮擋時，停止跟蹤并等待目標重新出現D.隨機調整跟蹤算法的參數14、計算機視覺中的紋理分析用于描述圖像中重復出現的模式和結構。假設要對一塊布料的紋理進行分析，以判斷其材質和質量，同時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雜情況時更為準確？（）A.統計紋理分析B.結構紋理分析C.基于模型的紋理分析D.基于深度學習的紋理分析15、在計算機視覺的目標檢測中，對于小目標的檢測往往具有較大的挑戰性。為了提高小目標檢測的準確率，以下哪種策略可能是有效的？（）A.多尺度特征融合B.增加訓練數據中的小目標樣本C.使用更高分辨率的輸入圖像D.以上都是二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明計算機視覺在海洋化學分析中的應用。2、（本題5分）計算機視覺中如何進行圖像的去噪處理？3、（本題5分）說明計算機視覺在風能發電監測中的作用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過計算機視覺，對不同類型的書法作品進行分類。2、（本題5分）利用圖像分割技術，從腦電圖中分割出異常波段。3、（本題5分）通過圖像分類算法，對不同風格的建筑圖像進行分類。4、（本題5分）使用圖像分割算法，將一張復雜的自然風景圖像分割為不同的區域。5、（本題5分）使用目標跟蹤算法，對田徑比賽中的跨欄動作進行分析和評估。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）一家書店的室內裝修設計營造出溫馨舒適的閱讀氛圍，書架布局合理，燈光柔和。請研究這種設計在吸引讀者逗留、促進書籍銷售、提升顧客體驗方面的效果，