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2023-2024學年第二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30個小題，每小題1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、在計算機視覺的行人重識別任務中，需要在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人。假設我們要在一個大型商場的監控系統中實現行人重識別，以下哪種特征和模型能夠提高識別的準確率和跨攝像頭的泛化能力？（）A.基于顏色和紋理的特征B.基于深度學習的全局特征和度量學習C.基于形狀和輪廓的特征D.基于步態和姿勢的特征2、在計算機視覺的視頻理解任務中，例如理解一段體育比賽視頻中的精彩瞬間和戰術，需要對視頻中的時空信息進行有效建模。以下哪種方法在時空建模方面可能具有優勢？（）A.3D卷積神經網絡B.長短時記憶網絡C.注意力機制D.以上都是3、計算機視覺中的目標跟蹤是指在視頻序列中持續跟蹤特定的目標。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C.目標跟蹤在智能監控、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，不受復雜環境的影響4、在計算機視覺的圖像質量評估任務中，假設要評估一張經過處理后的圖像的質量。以下關于圖像質量評估方法的描述，正確的是：（）A.主觀評估方法通過人的觀察和判斷來評價圖像質量，結果準確可靠B.客觀評估方法中的全參考方法需要原始未失真圖像作為參考，計算復雜度低C.無參考圖像質量評估方法能夠在沒有原始圖像的情況下準確評估圖像質量D.所有的圖像質量評估方法都能夠完全反映人對圖像質量的主觀感受5、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務。假設要在一張包含多種物體的圖像中準確檢測出汽車的位置和類別。以下關于目標檢測算法的描述，正確的是：（）A.傳統的基于特征提取和分類器的方法在復雜場景下檢測效果優于深度學習方法B.深度學習中的FasterR-CNN算法通過生成候選區域和分類回歸，能夠實現高精度的目標檢測C.目標檢測算法只關注物體的外觀特征，不考慮物體之間的空間關系D.所有的目標檢測算法對于小目標的檢測都具有同樣出色的性能6、計算機視覺中的視頻壓縮是為了減少視頻數據的存儲空間和傳輸帶寬。假設要對一段高清視頻進行壓縮，同時保持較好的視覺質量。以下關于視頻壓縮方法的描述，正確的是：（）A.幀內壓縮通過去除圖像內部的冗余信息實現壓縮，對圖像質量影響較小B.幀間壓縮利用相鄰幀之間的相似性進行壓縮，但會引入明顯的失真C.運動估計在幀間壓縮中不重要，對壓縮效率提升作用不大D.視頻壓縮的碼率越低，壓縮效果越好，視覺質量也越高7、當利用計算機視覺進行圖像超分辨率重建任務，將低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像，以下哪種深度學習模型可能在重建效果上表現出色？（）A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是8、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能夠在大規模數據集上達到100%的準確率9、在計算機視覺的圖像分割任務中，假設要對細胞圖像進行精細分割。以下關于模型選擇的考慮因素，哪一項是不準確的？（）A.模型對細胞邊界的捕捉能力B.模型在小樣本數據上的泛化能力C.模型的訓練時間和計算資源需求D.模型的知名度和在學術圈的引用次數10、計算機視覺中的圖像配準是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行匹配和對齊。以下關于圖像配準的敘述，不正確的是（）A.圖像配準需要找到圖像之間的對應點或特征，然后進行變換和對齊B.圖像配準在醫學圖像分析、遙感圖像處理和三維重建等領域有著廣泛的應用C.圖像配準的精度和魯棒性受到圖像質量、噪聲和幾何變形等因素的影響D.圖像配準是一個簡單的過程，不需要復雜的算法和優化11、在計算機視覺的行人重識別任務中，假設要在多個攝像頭拍攝的畫面中找到同一個行人。以下關于特征融合的方法，哪一項是不太合理的？（）A.將行人的外觀特征和步態特征進行融合B.簡單地將不同特征進行拼接，不考慮權重分配C.根據特征的重要性為其分配不同的權重進行融合D.利用深度學習模型自動學習特征的融合方式12、計算機視覺在安防監控領域有重要應用。假設要通過攝像頭監控一個公共場所，以下關于計算機視覺在安防監控中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以實時檢測異常行為，如人群聚集、奔跑等B.能夠對人員進行身份識別和認證C.計算機視覺系統可以獨立完成所有的安防監控任務，不需要人工干預D.與其他安防設備和系統集成，提高整體的安全性和防范能力13、計算機視覺中的目標計數是估計圖像或視頻中目標的數量。假設要在一張人群圖像中準確計數人數，以下關于目標計數方法的描述，正確的是：（）A.基于檢測的計數方法通過檢測每個個體來實現計數，對密集場景效果好B.基于回歸的計數方法直接預測目標數量，計算速度快但精度較低C.深度學習中的注意力機制在目標計數中沒有作用，不能提高計數準確性D.目標計數只需要考慮目標的外觀特征，不需要考慮圖像的上下文信息14、在計算機視覺的視覺跟蹤與監控應用中，需要對特定目標進行持續的跟蹤和監測。假設要對一個在大型商場中移動的可疑人員進行跟蹤，同時要應對人群遮擋和環境變化。以下哪種視覺跟蹤與監控技術在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結果？（）A.多目標跟蹤算法B.基于深度學習的單目標跟蹤C.基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤15、對于圖像的紋理分析任務，假設要描述和區分不同類型的紋理，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16、在進行圖像增強時，我們常常需要在保持圖像細節的同時改善圖像質量。假設一張低光照條件下拍攝的圖像存在大量噪聲，以下哪種圖像增強方法可能不太適合處理這種情況？（）A.直方圖均衡化B.基于小波變換的去噪方法C.中值濾波D.高斯濾波17、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生較大的影響18、人臉識別是計算機視覺的一個重要應用。假設一個公司使用人臉識別系統進行員工考勤。以下關于人臉識別技術的描述，哪一項是錯誤的？（）A.它可以通過提取面部特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的形狀和位置，來進行身份識別B.能夠適應不同的表情、姿態和光照變化，保持較高的識別準確率C.人臉識別系統的安全性極高，不存在被欺騙或誤識別的可能性D.深度學習模型在人臉識別中表現出色，大大提高了識別性能19、在一個基于計算機視覺的智能交通監控系統中，需要對車輛的類型、速度和行駛軌跡進行分析。以下哪種技術在車輛分析方面可能發揮關鍵作用？（）A.目標檢測和跟蹤B.車牌識別C.軌跡預測D.以上都是20、計算機視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率。假設要將一張低分辨率的衛星圖像重建為高分辨率圖像，以下關于模型訓練的挑戰，哪一項是最為突出的？（）A.缺乏足夠的高分辨率衛星圖像數據用于訓練B.模型的訓練時間過長，難以在短時間內得到結果C.難以評估重建后的圖像質量，沒有明確的標準D.計算資源需求過大，普通計算機難以承受21、在計算機視覺的場景理解任務中，需要理解整個圖像的語義信息。假設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系，以下關于場景理解方法的描述，正確的是：（）A.單獨對圖像中的每個物體進行識別和分類就能實現場景理解B.忽略圖像中的上下文信息和空間布局對場景理解沒有影響C.利用深度學習中的語義分割和圖模型可以更好地理解場景的結構和語義關系D.場景理解只適用于簡單的室內場景，對于復雜的戶外場景無法處理22、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的語義分割中的邊界優化？（）A.條件隨機場B.全連接條件隨機場C.深度學習D.以上都是23、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的顯著目標檢測中的高層語義信息利用？（）A.深度學習B.圖模型C.注意力機制D.以上都是24、在圖像去噪中，BM3D（Block-Matchingand3DFiltering）算法的優勢在于（）A.去噪效果好B.保持圖像細節C.計算效率高D.以上都是25、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，目標可能會被遮擋、變形或快速移動。假設要跟蹤一個在人群中快速移動的人物，以下哪種跟蹤算法可能更適合應對這種復雜情況？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于均值漂移的跟蹤算法D.基于模板匹配的跟蹤算法26、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27、當利用計算機視覺進行視頻監控中的異常行為檢測，例如打架、盜竊等，以下哪種方法可能有助于準確識別異常行為？（）A.建立正常行為模型B.運動軌跡分析C.人群密度估計D.以上都是28、在計算機視覺的圖像分類任務中，假設要處理類別不均衡的數據集，即某些類別的樣本數量遠遠少于其他類別。以下關于處理類別不均衡的方法描述，正確的是：（）A.直接使用傳統的分類算法，類別不均衡不會對結果產生明顯影響B.過采樣少數類別的樣本可以增加其數量，但可能導致過擬合C.欠采樣多數類別的樣本能夠平衡數據集，但會丟失部分有用信息D.類別不均衡問題無法通過數據處理方法解決，只能通過改進分類算法來應對29、計算機視覺中的行人重識別是指在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人。假設要在一個大型商場的監控系統中實現行人重識別，以下關于行人重識別方法的描述，正確的是：（）A.基于顏色和紋理特征的方法對行人的姿態和光照變化不敏感，識別準確率高B.深度學習中的度量學習方法能夠學習到行人的判別性特征，但容易受到背景干擾C.行人重識別系統只需要關注行人的外觀特征，不需要考慮行人的行為特征D.行人重識別在不同場景和攝像頭視角下的性能始終保持穩定，不受影響30、在計算機視覺的圖像分類任務中，假設數據集存在類別不平衡問題，某些類別的樣本數量遠遠少于其他類別。以下哪種方法可以緩解這種不平衡對分類模型的影響？（）A.對少數類進行過采樣或對多數類進行欠采樣B.只使用多數類的樣本進行訓練C.不考慮類別不平衡，直接訓練模型D.隨機選擇樣本進行訓練二、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）開發一個能夠識別不同種類蜂類的程序。2、（本題5分）利用圖像增強技術，提高夜間拍攝圖像的亮度和清晰度。3、（本題5分）使用計算機視覺方法，檢測景區出入口的人流量。4、（本題5分）利用深度學習算法，對不同種類的化妝品圖像進行分類。5、（本題5分）基于計算機視覺的智能酒店入住系統，通過人臉識別實現快速辦理入住。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（