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頁湖北科技職業學院《視覺識別系統設計》

2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、在計算機視覺的圖像檢索任務中，需要根據用戶提供的查詢圖像找到相似的圖像。假設我們有一個大型的圖像數據庫，以下哪種圖像表示方法能夠提高圖像檢索的效率和準確性？（）A.基于全局特征的圖像表示B.基于局部特征的圖像表示C.基于深度學習的圖像嵌入表示D.基于顏色直方圖的圖像表示2、圖像去模糊是計算機視覺中的一個難題。假設一張圖像由于相機抖動而產生模糊，以下哪種去模糊方法可能需要對模糊核有較為準確的估計？（）A.基于深度學習的去模糊方法B.盲去卷積方法C.維納濾波去模糊方法D.均值濾波去模糊方法3、在計算機視覺的姿態估計任務中，假設要估計一個物體在三維空間中的姿態，例如估計一個機器人手臂的關節角度。以下哪種技術或方法可能被用于實現這一目標？（）A.基于立體視覺的方法，通過多個相機的觀測B.利用深度學習模型直接預測姿態參數C.僅根據物體的外觀形狀進行估計D.隨機猜測物體的姿態4、在計算機視覺的無人駕駛領域，環境感知是關鍵環節。假設要讓無人駕駛汽車準確感知周圍的道路狀況、車輛和行人，同時要應對惡劣天氣和復雜交通場景。以下哪種環境感知技術在這種高要求的應用中發揮著重要作用？（）A.激光雷達感知B.攝像頭視覺感知C.毫米波雷達感知D.以上技術融合感知5、在計算機視覺的視頻壓縮中，為了在保證視覺質量的同時減少數據量，以下哪種技術可能被廣泛應用？（）A.運動估計和補償B.圖像分割C.特征點檢測D.邊緣檢測6、計算機視覺中的圖像超分辨率技術用于提高圖像的分辨率。假設要將一張低分辨率的圖像恢復成高分辨率圖像，以下關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.深度學習中的生成對抗網絡（GAN）在圖像超分辨率任務中無法發揮作用C.圖像超分辨率的效果不受原始低分辨率圖像的質量和內容的限制D.結合先驗知識和深度學習的方法可以改善圖像超分辨率的效果7、計算機視覺在醫學圖像分析中有著重要作用。假設要通過眼底圖像檢測糖尿病性視網膜病變，以下關于模型訓練中數據標注的難度，哪一項是最為顯著的？（）A.病變區域的邊界模糊，難以精確標注B.眼底圖像的質量參差不齊，影響標注準確性C.標注人員的醫學知識不足，導致標注錯誤D.數據量過大，標注工作耗時費力8、計算機視覺在虛擬現實（VR）和增強現實（AR）中有重要作用。假設要在VR環境中實現真實感的物體交互，以下哪種技術可能對準確感知物體的位置和姿態至關重要？（）A.立體視覺B.光場成像C.結構光D.運動捕捉9、計算機視覺中的三維重建技術可以從多幅圖像中恢復物體的三維形狀。假設要對一個古老建筑進行三維重建。以下關于三維重建方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過立體視覺的方法，從不同角度拍攝的圖像中計算深度信息B.基于結構光的方法能夠快速獲取物體表面的三維點云數據C.深度學習在三維重建中也有應用，能夠學習從二維圖像到三維形狀的映射D.三維重建的結果總是非常精確，與真實物體的形狀完全一致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、在計算機視覺中，特征提取是非常關鍵的一步。假設我們要從圖像中提取有意義的特征，用于后續的處理和分析，以下關于特征提取方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.SIFT（尺度不變特征變換）和SURF（加速穩健特征）是常用的局部特征描述子，對圖像的旋轉、縮放和光照變化具有一定的不變性B.HOG（方向梯度直方圖）特征通過計算圖像局部區域的梯度方向分布來描述圖像，常用于行人檢測C.深度學習中的自動特征提取，例如通過卷積神經網絡學習到的特征，比手工設計的特征更具有代表性和判別力D.特征提取的結果對后續的圖像處理任務影響不大，不同的特征提取方法可以得到相似的處理效果12、計算機視覺中的人臉識別技術應用廣泛。假設要在一個門禁系統中實現準確的人臉識別，以下關于人臉識別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的人臉識別方法對姿態和光照變化具有很強的魯棒性B.基于模板匹配的方法能夠處理大規模的人臉數據庫，并且識別速度快C.深度學習中的卷積神經網絡在人臉識別中能夠學習到更具判別性的特征，但容易受到數據偏差的影響D.人臉識別系統一旦訓練完成，就不需要更新和優化，能夠一直保持高準確率13、計算機視覺在農業領域的應用可以幫助實現精準農業。假設一個農場需要通過計算機視覺監測農作物的生長狀況。以下關于計算機視覺在農業中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以檢測農作物的病蟲害，及時采取防治措施B.能夠評估農作物的生長階段和成熟度，指導收獲時間C.計算機視覺在農業中的應用完全不受天氣和光照條件的影響D.可以通過無人機搭載攝像頭進行大面積的農田監測14、在計算機視覺的研究中，數據集的質量和規模對模型的訓練和性能評估至關重要。以下關于數據集的描述，不準確的是（）A.大規模、多樣化和標注準確的數據集有助于訓練出泛化能力強的模型B.一些公開的數據集如ImageNet、COCO等為計算機視覺研究提供了重要的基準C.數據集的構建需要耗費大量的時間和人力，但可以通過數據增強技術來減少對原始數據的需求D.數據集一旦構建完成，就不需要再進行更新和擴展，能夠一直滿足研究的需求15、計算機視覺在自動駕駛領域有重要應用。假設車輛需要根據攝像頭采集的圖像來識別道路上的交通標志，并且要在不同天氣和光照條件下都能準確識別。以下哪種方法可能有助于提高交通標志識別的魯棒性？（）A.使用多個不同類型的攝像頭獲取圖像B.僅依賴顏色特征進行識別C.采用簡單的線性分類器進行標志分類D.減少訓練數據中的交通標志種類16、在計算機視覺的遙感圖像分析中，假設要從衛星遙感圖像中提取土地利用信息，以下哪種技術可能對區分不同類型的土地覆蓋有幫助？（）A.高光譜分析B.紋理分析C.形狀分析D.以上都有可能17、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18、計算機視覺中的工業檢測任務需要檢測產品的缺陷和瑕疵。假設要在生產線上對一批電子產品的外觀進行檢測，要求快速準確地發現微小的缺陷。以下哪種工業檢測方法在處理這種高精度要求的任務時最為適用？（）A.機器視覺檢測B.人工目檢C.抽樣檢測D.基于統計的檢測19、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20、計算機視覺中的姿態估計任務是估計人體或物體在三維空間中的姿態。假設要估計一個人體模特的姿態。以下關于姿態估計的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過關鍵點檢測和關節角度計算來估計人體姿態B.深度學習中的卷積神經網絡可以直接預測人體姿態的參數C.姿態估計在虛擬現實和增強現實等應用中具有重要作用D.姿態估計的結果總是非常準確，不受人體遮擋和復雜動作的影響21、假設要構建一個能夠對衛星圖像進行地物分類的計算機視覺系統，用于國土資源調查和環境監測。由于衛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22、在計算機視覺的文本檢測和識別任務中，假設要從一張圖片中提取并識別其中的文字信息。以下關于文本檢測和識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以先通過文本檢測算法定位圖片中的文本區域，然后進行識別B.深度學習中的卷積神經網絡在文本識別中表現出色，能夠準確識別各種字體和風格的文字C.文本檢測和識別對于彎曲、傾斜和模糊的文字能夠輕松應對，沒有任何困難D.可以結合光學字符識別（OCR）技術，將圖片中的文字轉換為可編輯的文本23、計算機視覺在自動駕駛領域有廣泛的應用。假設一輛自動駕駛汽車需要識別道路上的交通標志，以下關于自動駕駛中的計算機視覺應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.多攝像頭融合可以提供更全面的道路信息，提高交通標志識別的準確性B.深度學習模型可以實時處理攝像頭采集的圖像，快速準確地識別交通標志C.除了交通標志識別，計算機視覺還可以用于車道檢測、行人檢測和障礙物檢測等任務D.自動駕駛中的計算機視覺系統完全不需要其他傳感器（如雷達、激光雷達）的輔助，僅依靠圖像信息就能實現安全可靠的駕駛24、在計算機視覺的三維重建任務中，假設要從一組不同角度拍攝的二維圖像中重建出物體的三維模型。這些圖像可能存在噪聲和拍攝誤差。為了獲得準確的三維重建結果，以下哪種技術是重要的？（）A.基于立體視覺的方法，通過匹配不同圖像中的對應點B.直接使用二維圖像的平均信息來估計三維形狀C.忽略圖像中的噪聲和誤差，進行簡單的重建D.隨機生成三維模型，然后與二維圖像進行匹配25、在計算機視覺的視頻目標跟蹤中，假設目標在視頻中被短暫遮擋。以下關于處理遮擋情況的方法，哪一項是不太有效的？（）A.利用目標在遮擋前的運動軌跡預測其位置B.完全放棄對被遮擋目標的跟蹤，等待其重新出現C.結合目標的外觀特征和運動信息進行跟蹤D.借助周圍背景和其他相關物體的信息輔助跟蹤26、計算機視覺中的圖像增強旨在改善圖像的質量和視覺效果。假設一張低對比度、有噪聲的醫學圖像需要進行增強處理，以突出病變區域并減少噪聲的影響。以下哪種圖像增強技術最為適合？（）A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.銳化濾波27、當進行圖像的目標計數任務時，假設要統計一張圖像中某種物體的數量，例如統計羊群中的羊的數量。以下哪種方法可能更準確地完成計數任務？（）A.基于深度學習的目標計數模型B.手動逐個計數C.估計圖像中物體的平均大小，然后計算總面積來推算數量D.隨機猜測物體的數量28、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29、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設要分析一段視頻中物體的運動速度和方向。以下關于光流計算的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過比較連續幀之間的像素差異來計算光流B.光流計算能夠為視頻中的目標跟蹤和行為分析提供重要信息C.無論視頻的幀率和分辨率如何，光流計算都能準確地估計像素運動D.深度學習方法也被應用于光流計算，提高了計算的準確性和效率30、在三維計算機視覺中，重建物體的三維形狀是一個重要任務。假設要從多視角的圖像中重建一個建筑物的三維模型，以下關于三維重建方法的描述，正確的是：（）A.基于立體視覺的方法能夠直接從兩張圖像中準確重建出物體的三維形狀B.結構光方法在室外環境中比在室內環境中更適用C.多視圖幾何和深度學習相結合的方法可以提高三維重建的精度和完整性D.三維重建的結果不受圖像拍攝角度和距離的影響二、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鳥類的計算機視覺應用。2、（本題5分）使用計算機視覺方法，檢測校園內是否有外來人員闖入。3、（本題5分）利用圖像增強技術，改善霧天交通監控圖像的可視性。4、（本題5分）通過圖像分割技術，將衛星圖像中的云層和陸地進行分離。5、（本題5分）通過計算機視覺，對不同類型的麥稈畫作品進行分類。三、簡答題（本大題共5個小題