自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁武漢電力職業技術學院《平面設計研發與制作》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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、在計算機視覺的人臉識別任務中，需要應對姿態、表情和光照等變化。假設要構建一個能夠在不同環境下準確識別人臉的系統，以下哪種人臉識別方法在處理這些變化時具有更高的準確性和魯棒性？（）A.基于特征點的人臉識別B.基于模板匹配的人臉識別C.基于深度學習的人臉識別D.基于幾何形狀的人臉識別2、在計算機視覺中，人臉檢測和識別是重要的應用方向。以下關于人臉檢測和識別的說法，不正確的是（）A.人臉檢測旨在確定圖像或視頻中是否存在人臉，并定位人臉的位置B.人臉識別是在檢測到人臉的基礎上，對人臉的身份進行識別和驗證C.深度學習方法在人臉檢測和識別中取得了巨大的成功，但仍然存在一些挑戰，如光照變化和姿態變化D.人臉檢測和識別技術已經非常成熟，不存在任何錯誤率和安全隱患3、在計算機視覺中，深度估計是確定場景中物體距離相機的距離。以下關于深度估計的說法，錯誤的是（）A.可以通過立體視覺、結構光或飛行時間等技術來獲取深度信息B.深度學習方法在單目深度估計中取得了顯著進展C.深度估計對于三維重建、虛擬現實和增強現實等應用具有重要意義D.深度估計的結果總是非常精確，不需要進行后處理和優化4、計算機視覺在體育賽事分析中的應用可以提供更多的數據和見解。假設要分析一場足球比賽中球員的跑動軌跡和動作。以下關于計算機視覺在體育賽事中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過對視頻的分析，自動跟蹤球員的位置和運動軌跡B.能夠對球員的動作進行分類，如傳球、射門和防守C.計算機視覺在體育賽事分析中的結果可以直接作為裁判的判罰依據，無需人工復查D.可以結合多攝像頭的信息，獲取更全面和準確的比賽數據5、計算機視覺中的姿態估計任務，確定物體在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，正確的是：（）A.基于幾何模型的姿態估計方法在復雜環境中總是能夠準確估計姿態B.深度學習中的端到端姿態估計網絡不需要對物體的結構和運動有先驗了解C.姿態估計的結果不受相機參數和拍攝角度的影響D.結合多種傳感器數據和深度學習的方法可以提高姿態估計的精度和魯棒性6、計算機視覺中的圖像修復是填補圖像中的缺失或損壞部分。假設我們有一張老照片，其中部分區域被損壞，需要進行修復。以下哪種圖像修復方法能夠生成自然、合理的內容，與周圍區域融合良好？（）A.基于紋理合成的修復方法B.基于插值和填充的修復方法C.基于深度學習的圖像修復網絡，如ContextEncoderD.基于圖像分解和重構的修復方法7、在計算機視覺的圖像檢索任務中，假設要從一個大型圖像數據庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像。這些圖像可能在內容、風格和主題上存在差異。為了提高檢索的效率和準確性，以下哪種方法通常被采用？（）A.基于全局特征的圖像表示和相似性度量B.只對圖像的標簽進行文本匹配，忽略圖像內容C.隨機選擇數據庫中的圖像作為檢索結果D.不進行任何預處理，直接在原始圖像上進行檢索8、在進行圖像配準（ImageRegistration）時，即對齊兩幅或多幅圖像，假設我們要將不同時間拍攝的同一地區的衛星圖像進行配準，由于地形變化和拍攝角度的差異，以下哪個因素可能對配準精度產生最大影響？（）A.圖像的分辨率B.選擇的特征點數量C.圖像的灰度值D.地理坐標信息的準確性9、在計算機視覺的醫學圖像分析任務中，假設要檢測醫學圖像中的腫瘤區域。以下哪種方法可能更適合處理醫學圖像的特殊性？（）A.結合先驗醫學知識和圖像特征B.使用通用的圖像檢測算法，不考慮醫學背景C.只對圖像的部分區域進行分析，忽略其他部分D.隨機標記圖像中的區域為腫瘤區域10、計算機視覺中，以下哪種技術常用于圖像的超分辨率重建的損失函數？（）A.L1損失B.L2損失C.感知損失D.以上都是11、在計算機視覺的立體視覺中，需要通過兩個或多個相機獲取的圖像來計算深度信息。假設要為一個自動駕駛汽車構建立體視覺系統，以測量與前方障礙物的距離，同時要考慮實時性和準確性的要求。以下哪種立體匹配算法在這種應用場景中表現最優？（）A.基于區域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度學習的匹配D.全局優化匹配12、在計算機視覺的圖像去噪任務中，假設要去除一張受到嚴重噪聲污染的圖像中的噪聲。以下關于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.中值濾波能夠有效地去除椒鹽噪聲，但會使圖像變得模糊B.均值濾波在去除噪聲的同時能夠很好地保留圖像的細節信息C.小波變換去噪方法計算復雜度高，不適合處理大規模圖像D.所有的圖像去噪方法都能夠完全恢復出原始的無噪圖像13、在計算機視覺的三維重建任務中，假設要從一系列二維圖像重建出物體的三維模型。以下關于相機參數校準的重要性，哪一項是不正確的？（）A.準確的相機參數有助于提高三維重建的精度B.相機參數校準可以減少重建過程中的誤差累積C.即使相機參數不準確，也能通過后續處理得到精確的三維模型D.不同相機的參數差異會影響三維重建的結果14、計算機視覺中的動作識別用于分析視頻中的人體動作。假設要識別一段舞蹈視頻中的動作類別。以下關于動作識別方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以基于時空特征提取的方法，捕捉動作在時間和空間上的變化B.深度學習中的循環神經網絡（RNN）和長短時記憶網絡（LSTM）適用于動作序列的分析C.動作識別只需要關注人體的關節位置，不需要考慮人體的整體形態D.多模態數據融合，如結合音頻和視頻信息，可以提高動作識別的準確率15、計算機視覺在文物保護和修復中具有潛在應用。假設要對一件受損的古代書畫進行數字化修復，以下關于計算機視覺在文物保護中的作用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過圖像增強和去噪技術改善書畫的視覺效果B.利用圖像匹配和拼接技術還原殘缺的部分C.計算機視覺技術能夠完全恢復文物的原始狀態，使其與未受損時一模一樣D.為文物修復專家提供輔助決策和參考依據16、計算機視覺中的場景文本識別旨在從圖像中識別出文字信息。假設要在一張街景圖像中識別出店鋪招牌上的文字。以下關于場景文本識別方法的描述，正確的是：（）A.基于光學字符識別（OCR）技術的方法對字體和排版的變化適應性強，識別準確率高B.深度學習中的端到端文本識別模型能夠處理彎曲和變形的文本，但對模糊文本效果不佳C.場景文本識別只需要關注文本的內容，不需要考慮文本的位置和上下文信息D.所有的場景文本識別方法都能夠在復雜的自然場景中準確無誤地識別出各種文字17、計算機視覺中的眼底圖像分析對于眼科疾病的診斷具有重要意義。以下關于眼底圖像分析的描述，不準確的是（）A.可以檢測眼底的病變、血管異常和視網膜結構的改變B.深度學習方法在眼底圖像分析中能夠自動提取特征和進行疾病分類C.眼底圖像分析需要高質量的圖像數據和專業的醫學知識標注D.眼底圖像分析技術已經非常成熟，能夠替代醫生的診斷18、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19、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20、在計算機視覺的三維重建任務中，我們需要從多幅二維圖像中恢復物體的三維結構。假設我們只有少量的、視角有限的圖像，以下哪種重建方法可能面臨較大挑戰？（）A.基于立體視覺的重建方法B.基于運動恢復結構（StructurefromMotion）的方法C.利用激光掃描數據進行重建D.基于模型擬合的重建方法21、在計算機視覺的圖像壓縮任務中，假設要在保證圖像質量的前提下盡可能減小文件大小。以下關于壓縮算法的選擇，哪一項是不正確的？（）A.選擇基于變換的壓縮算法，如離散余弦變換（DCT）B.采用無損壓縮算法，確保圖像信息完全不丟失C.只考慮壓縮比，不關心圖像的視覺質量D.根據圖像的特點和應用需求選擇合適的壓縮算法22、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23、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目標。假設要跟蹤一個在復雜場景中運動的人物，以下關于目標跟蹤算法的描述，正確的是：（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法能夠準確預測目標的運動軌跡，但對目標外觀變化適應性差B.基于粒子濾波的跟蹤算法計算復雜度低，適用于實時跟蹤要求高的場景C.基于深度學習的跟蹤算法需要大量的訓練數據，并且在目標被遮擋時容易丟失D.目標跟蹤算法只要在初始幀中準確檢測到目標，就能夠在后續幀中一直保持跟蹤的準確性24、計算機視覺中的姿態估計是指確定物體在三維空間中的位置和方向。以下關于姿態估計的說法，錯誤的是（）A.姿態估計可以通過單目相機、雙目相機或深度相機來實現B.基于深度學習的方法在姿態估計任務中表現出了較高的精度C.姿態估計在機器人操作、增強現實等領域有著重要的應用價值D.姿態估計的結果總是非常精確，不受物體形狀和遮擋的影響25、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26、在計算機視覺的圖像去噪任務中，去除圖像中的噪聲。假設要對一張受到嚴重噪聲污染的圖像進行去噪處理，以下關于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.均值濾波方法能夠在去除噪聲的同時很好地保留圖像的細節B.中值濾波對椒鹽噪聲的去除效果不佳C.基于深度學習的圖像去噪方法可以自適應地學習噪聲模式和圖像特征D.圖像去噪不會引入任何新的失真或模糊27、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28、在圖像分類任務中，深度學習模型取得了顯著的成果。假設要對一組包含不同動物的圖像進行分類，以下關于圖像分類模型的描述，正確的是：（）A.模型的層數越多，分類準確率一定越高B.數據增強技術，如旋轉、裁剪等，對模型的性能提升沒有幫助C.結合多種特征提取方法和分類器，可以提高圖像分類的準確性和魯棒性D.圖像分類模型不需要考慮圖像的空間信息，只關注像素值的統計特征29、當進行視頻中的動作識別時，假設要分析一段運動員訓練的視頻，識別出其中的各種動作，如跑步、跳躍和舉重等。視頻中的動作可能存在速度變化、遮擋和視角變化等問題。為了準確識別這些動作，以下哪種技術是關鍵的？（）A.對每一幀圖像進行獨立的動作分類，然后綜合結果B.利用光流信息來捕捉視頻中的運動模式C.只關注視頻中的關鍵幀，忽略其他幀D.不考慮視頻的時序信息，將其視為一系列獨立的圖像30、計算機視覺中的場景理解是一項具有挑戰性的任務。假設要理解一個城市街道的場景圖像，包括道路、建筑物、車輛和行人等元素。以下關于場景理解方法的描述，正確的是：（）A.基于語義分割的方法能夠將圖像中的每個像素分類為不同的場景元素，但無法提供元素之間的關系B.目標檢測結合語義分割可以實現對場景的初步理解，但對于復雜的場景結構難以準確描述C.基于圖模型的方法能夠很好地表示場景元素之間的關系，但建模過程復雜，計算量大D.場景理解只需要對圖像中的可見元素進行分析，不需要考慮潛在的語義信息二、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用計算機視覺方法，檢測高鐵站候車室的座位使用情況。2、（本題5分）對電視劇中的畫面構圖和色彩搭配進行視覺分析和評價。3、（本題5分）利用圖像分割技術，從核磁共振圖像中分割出腫瘤區域。4、（本題5分）運用圖像識別算法，對不同類型的手表圖像進行分類和識別。5、（本題5分）利用目標檢測算法，在衛星遙感圖像中檢測森林火災區域。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）說明計算機視覺在海洋考古中的作用。2、（本題5分）計算