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頁中南林業科技大學《機器視覺檢測技術》

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15個小題，每小題1分，共15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、計算機視覺在衛星遙感圖像分析中的應用可以幫助監測地球環境和資源。假設要通過衛星圖像分析森林的覆蓋面積變化。以下關于計算機視覺在衛星遙感中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過圖像分類和分割技術區分森林、草地和建筑物等不同地物類型B.能夠對多時相的衛星圖像進行比較，監測森林的生長和砍伐情況C.計算機視覺在衛星遙感中的應用不受衛星圖像的分辨率和光譜信息的限制D.可以結合地理信息系統（GIS）數據，進行更深入的空間分析和決策支持2、計算機視覺中的醫學圖像分析具有重要的臨床應用價值。假設要從一組X光片中檢測出病變區域，同時要區分不同類型的病變。以下哪種技術和方法在醫學圖像分析中最為常用和有效？（）A.形態學操作B.圖像分割與分類C.特征提取與選擇D.以上方法綜合運用3、圖像分類是計算機視覺中的常見任務之一。對于圖像分類模型的訓練，以下說法錯誤的是（）A.需要大量有標注的圖像數據來學習不同類別的特征B.卷積神經網絡（CNN）在圖像分類任務中表現出色C.模型的訓練過程是不斷調整參數以最小化預測誤差的過程D.圖像分類模型一旦訓練完成，就無法再對新的類別進行學習和分類4、在計算機視覺的圖像風格遷移任務中，假設要將一張照片轉換為具有特定藝術風格的圖像，以下哪種技術可能對生成逼真的風格效果起到關鍵作用？（）A.對抗生成網絡（GAN）B.自編碼器（Autoencoder）C.變分自編碼器（VAE）D.玻爾茲曼機（BoltzmannMachine）5、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6、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7、在計算機視覺中，圖像去霧是提高有霧圖像質量的技術。以下關于圖像去霧的描述，不準確的是（）A.圖像去霧可以基于物理模型或深度學習方法來實現B.深度學習方法在圖像去霧中能夠有效地恢復圖像的細節和顏色C.圖像去霧只對輕度有霧的圖像有效，對于濃霧圖像效果不佳D.圖像去霧可以提高圖像的清晰度和可視性，有助于后續的處理和分析8、計算機視覺在虛擬現實（VR）和增強現實（AR）中的應用可以提供更沉浸式的體驗。假設要在VR環境中實時跟蹤用戶的頭部運動并相應地更新場景，以下關于VR/AR計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.簡單的基于傳感器的跟蹤方法能夠滿足VR中高精度的頭部運動跟蹤需求B.計算機視覺在VR/AR中的應用主要關注圖像生成，而不是跟蹤和定位C.結合視覺特征提取和深度學習的頭部運動跟蹤算法可以實現低延遲和高精度的跟蹤D.VR/AR環境中的光照條件和物體遮擋對計算機視覺算法的性能沒有影響9、計算機視覺在安防領域的應用可以加強監控和預警能力。假設要通過攝像頭實時監測公共場所的異常行為，以下關于安防計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.簡單的運動檢測算法就能準確識別各種異常行為B.不考慮人群密度和環境背景對異常行為檢測的影響C.結合深度學習和行為分析模型可以提高異常行為檢測的準確性和及時性D.安防領域的計算機視覺系統不需要考慮隱私保護和數據安全問題10、在計算機視覺領域中，當需要對監控視頻中的行人進行實時檢測和跟蹤，以實現智能安防系統的功能時，以下哪種方法在處理復雜場景和多目標跟蹤方面可能表現更為出色？（）A.基于傳統圖像處理的方法B.基于深度學習的目標檢測算法C.基于特征匹配的跟蹤算法D.基于光流法的跟蹤算法11、計算機視覺中的虛擬現實（VR）和增強現實（AR）應用需要實時生成逼真的視覺效果。假設要在一個VR游戲中為玩家提供沉浸式的視覺體驗，或者在AR應用中準確地將虛擬物體與現實場景融合。以下哪種計算機視覺技術在實現這些效果時至關重要？（）A.實時渲染技術B.空間定位與追蹤技術C.三維重建與建模技術D.以上技術綜合應用12、在計算機視覺的圖像修復任務中，假設要修復一張有部分缺失的圖像。以下關于圖像修復方法的描述，正確的是：（）A.基于擴散的圖像修復方法能夠自然地填充缺失區域，但修復速度慢B.基于樣本的圖像修復方法可以快速生成修復結果，但容易出現重復紋理C.深度學習中的生成對抗網絡（GAN）在圖像修復中無法保證修復內容與周圍區域的一致性D.所有的圖像修復方法都能夠完美地恢復出圖像缺失部分的真實內容13、在計算機視覺的圖像融合任務中，將多幅圖像合成為一幅更完整、更有信息的圖像。假設要將一張白天拍攝的風景圖像和一張夜晚拍攝的同一地點的圖像進行融合，以下關于圖像融合方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于像素級的融合策略，將兩幅圖像的像素值進行加權或組合B.特征級融合方法先提取圖像的特征，然后進行融合，能夠更好地保留圖像的語義信息C.圖像融合的效果只取決于融合算法的選擇，與輸入圖像的質量和內容無關D.多模態圖像融合需要考慮不同圖像的特點和互補性，以獲得更理想的融合結果14、在計算機視覺中，特征提取是非常關鍵的一步。假設我們要對一組風景圖像進行特征提取，以便后續的圖像檢索和分類任務。以下哪種特征提取方法能夠捕捉到圖像的全局和局部特征，并且對圖像的旋轉、縮放等變換具有較好的不變性？（）A.尺度不變特征變換（SIFT）B.方向梯度直方圖（HOG）C.局部二值模式（LBP）D.卷積神經網絡自動學習的特征15、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、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）計算機視覺中如何進行社區服務中的人員識別和行為分析？2、（本題5分）簡述圖像的色彩平衡調整方法。3、（本題5分）解釋計算機視覺在通信行業中的信號處理和優化。4、（本題5分）說明計算機視覺在交通擁堵預測中的應用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用目標檢測算法，在衛星圖像中檢測建筑物。2、（本題5分）在工業生產中，使用計算機視覺檢測電子元件的焊接質量。3、（本題5分）運用深度學習模型，對古代書法作品的作者和流派進行鑒定。4、（本題5分）開發一個可以識別不同種類珊瑚的計算機視覺應用。5、（本題5分）運用計算機視覺技術，對飛機發動機的零部件進行缺陷檢測。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）研究某電子產品品牌的售后服務宣傳物料設計，分析其專業服務展示、客戶案例分享、聯系方式如何提高客戶滿意度。2、（本題10分）一款服裝品牌的線上店鋪頁面設計時尚美觀。請剖析頁面在