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《光構成》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、計算機視覺在無人駕駛中的應用需要對周圍環境進行快速準確的感知。假設車輛要在復雜的城市道路環境中行駛，以下哪種傳感器的數據融合可能對提高環境感知的可靠性至關重要？（）A.攝像頭與激光雷達B.攝像頭與毫米波雷達C.激光雷達與超聲波傳感器D.以上都有可能2、目標檢測是計算機視覺中的重要任務之一。假設要在一張城市街道的圖像中檢測出所有的行人和車輛，以下關于目標檢測算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統的圖像處理方法的目標檢測算法在復雜場景中表現優于深度學習算法B.深度學習中的單階段目標檢測算法比兩階段算法速度快，但精度較低C.目標檢測算法只需要關注目標的位置，不需要考慮目標的類別D.目標檢測的準確率不受圖像質量、光照條件和目標大小變化的影響3、計算機視覺在工業檢測中的應用可以提高產品質量和生產效率。假設要檢測生產線上的零件是否存在缺陷，以下關于工業檢測中的計算機視覺應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用機器視覺系統對零件進行實時檢測，快速發現缺陷B.深度學習模型能夠自動學習正常零件和缺陷零件的特征差異，實現準確的缺陷檢測C.工業檢測中的計算機視覺系統需要具備高度的準確性和穩定性，能夠適應不同的生產環境D.計算機視覺在工業檢測中只能檢測外觀缺陷，對于零件的內部結構和性能無法進行評估4、在計算機視覺的圖像分割任務中，假設要將一張醫學圖像中的病變區域精確地分割出來，以便醫生進行診斷和治療。這張醫學圖像可能存在噪聲、模糊和不均勻的灰度分布。以下哪種圖像分割方法在處理這種復雜情況時可能更具優勢？（）A.基于閾值的分割方法，根據像素值設定閾值進行分割B.基于區域生長的分割方法，從種子點開始逐漸擴展區域C.基于深度學習的語義分割算法，如U-NetD.隨機分割圖像，然后根據后續分析進行調整5、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設要估計一段視頻中物體的運動速度和方向，以下關于光流估計方法的描述，正確的是：（）A.傳統的基于梯度的光流估計方法在復雜場景中能夠準確計算光流B.深度學習中的光流估計網絡不需要大量的標注數據進行訓練C.光流估計的結果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結合時空信息的深度學習光流估計方法能夠提高估計的準確性和魯棒性6、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7、在計算機視覺的圖像語義分割任務中，假設要處理具有多尺度特征的圖像，例如同時包含大物體和小物體的場景。以下關于處理多尺度特征的方法描述，正確的是：（）A.使用單一尺度的特征提取網絡可以應對多尺度問題，通過調整網絡參數即可B.采用多尺度輸入圖像，分別進行處理后再融合結果，能夠有效解決多尺度問題，但計算量大C.空洞卷積在處理多尺度特征時會引入大量的噪聲，降低分割精度D.圖像語義分割中多尺度問題無法解決，只能盡量避免處理這類圖像8、計算機視覺中，以下哪個任務通常需要對圖像中的目標進行定位和分類？（）A.圖像生成B.目標檢測C.圖像超分辨率D.圖像去噪9、在計算機視覺的圖像壓縮任務中，需要在減少數據量的同時盡量保持圖像的質量。假設要對一組高清圖像進行壓縮，以節省存儲空間和傳輸帶寬，同時要求解壓后的圖像能夠滿足一定的視覺要求。以下哪種圖像壓縮算法在這種情況下效果較好？（）A.JPEG壓縮算法B.PNG壓縮算法C.WebP壓縮算法D.BPG壓縮算法10、在計算機視覺的圖像分割任務中，假設要將一張醫學圖像中的病變區域準確分割出來。以下關于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的分割方法簡單高效，適用于所有類型的醫學圖像分割B.區域生長法能夠根據像素的相似性進行分割，但容易受到噪聲的影響C.圖割算法在處理復雜的圖像結構時表現不佳，難以得到準確的分割結果D.深度學習中的全卷積網絡（FCN）在圖像分割中無法處理不同大小的病變區域11、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12、計算機視覺中的場景理解任務旨在理解圖像或視頻中的整體場景信息。假設要理解一張城市街道的圖片中的場景。以下關于場景理解的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過對物體、人物和環境的分析來理解場景的語義信息B.深度學習中的語義分割技術可以幫助區分場景中的不同區域和物體類別C.場景理解只需要考慮圖像中的視覺元素，不需要考慮上下文和先驗知識D.可以結合地理信息和時間信息，進一步豐富對場景的理解13、計算機視覺中的場景理解需要從圖像中推斷出物體之間的關系和場景的語義信息。假設要理解一張室內辦公室場景的圖像，包括家具的布局、人員的活動等。以下哪種方法在進行場景理解時最為有效？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于圖模型的場景表示C.基于深度學習的場景解析D.基于規則推理的方法14、在計算機視覺中，視頻摘要生成是從長視頻中提取關鍵內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容，沒有任何信息丟失15、在計算機視覺的目標識別任務中，除了識別目標的類別，還需要確定目標的位置和大小。假設我們要在一幅復雜的圖像中識別多個不同大小的物體，以下哪種目標識別算法能夠適應不同尺度的目標？（）A.基于滑動窗口的目標識別算法B.基于特征金字塔的目標識別算法C.基于注意力機制的目標識別算法D.基于模板匹配的目標識別算法二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述計算機視覺中三維重建的原理和方法。2、（本題5分）簡述圖像分割的評價指標。3、（本題5分）解釋計算機視覺在標準化服務中的應用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用深度學習算法，對不同種類的糕點圖像進行分類。2、（本題5分）使用目標檢測技術，從環保監測圖像中檢測出非法排放的污水口。3、（本題5分）設計一個程序，通過計算機視覺識別不同品牌的打印機。4、（本題5分）對電影中的特效場景進行視覺效果評估和優化建議。5、（本題5分）設計一個系統，利用計算機視覺檢測建筑工地的安全隱患。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）選取一個電商平臺的界面設計，分析其用戶界面設計、商品展示方式和購物流程設計，討論如何提高