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頁長沙理工大學

《VI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、在計算機視覺的圖像生成任務中，假設要生成具有真實感的自然圖像。以下關于圖像生成方法的描述，正確的是：（）A.生成對抗網絡（GAN）能夠生成逼真的圖像，但訓練過程不穩定，容易模式崩潰B.變分自編碼器（VAE）生成的圖像多樣性好，但真實感不如GAN生成的圖像C.自回歸模型在圖像生成中效率高，能夠快速生成高質量的圖像D.所有的圖像生成方法都能夠生成與真實世界完全一致的圖像2、在計算機視覺的三維重建任務中，假設要從一組二維圖像恢復出物體的三維結構。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需要多視角的圖像，并且對相機的標定精度要求不高B.結構光方法能夠快速準確地獲取物體表面的三維信息，但對環境光敏感C.從運動中恢復結構（SfM）方法只適用于靜態場景，無法處理動態物體D.所有的三維重建方法都能夠生成高精度的、完整的物體三維模型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5、在計算機視覺的圖像去模糊任務中，需要恢復由于相機抖動或物體運動導致的模糊圖像。假設一張夜景照片由于長時間曝光而模糊，同時存在噪聲和低光照條件。以下哪種圖像去模糊算法在處理這種情況時效果較好？（）A.盲去卷積算法B.基于正則化的去模糊算法C.深度學習的去模糊模型D.頻域去模糊方法6、計算機視覺中的姿態估計是確定物體在三維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，哪一項是不正確的？（）A.基于視覺的姿態估計可以通過分析物體在圖像中的特征點來計算其姿態B.可以結合多個攝像頭的圖像信息，提高姿態估計的精度和魯棒性C.姿態估計通常需要先對物體進行建模，然后通過匹配圖像和模型來確定姿態D.姿態估計的結果總是非常準確，不受圖像噪聲、遮擋和物體形狀變化的影響7、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8、假設我們要開發一個計算機視覺系統，用于檢測生產線上產品的表面缺陷。由于產品的種類繁多、缺陷類型復雜，以下哪種方法可能需要更多的計算資源和時間來訓練模型？（）A.基于傳統機器學習的方法B.基于淺層神經網絡的方法C.基于深度學習的方法D.基于模板匹配的方法9、在計算機視覺的視頻監控系統中，異常事件檢測是重要功能之一。假設要在一個倉庫的監控視頻中檢測出異常的人員活動或物品移動。以下哪種異常事件檢測方法在處理這種大規模視頻數據時能夠更有效地發現異常？（）A.基于規則的檢測B.基于統計模型的檢測C.基于深度學習的檢測D.基于人工觀察的檢測10、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11、在計算機視覺的車牌識別任務中，需要從車輛圖像中準確提取車牌號碼。假設車牌存在傾斜、變形和光照不均等問題。以下哪種車牌識別方法在應對這些挑戰時表現更為出色？（）A.基于字符分割的車牌識別B.基于模板匹配的車牌識別C.基于深度學習的車牌識別D.基于特征提取的車牌識別12、計算機視覺中的醫學圖像分析中，假設要對腫瘤進行檢測和分割。以下關于醫學圖像分析方法的描述，正確的是：（）A.由于醫學圖像的特殊性，傳統的計算機視覺方法無法應用于醫學圖像分析B.深度學習方法在醫學圖像分析中能夠準確檢測腫瘤，但對小腫瘤容易漏檢C.多模態醫學圖像融合可以提供更豐富的信息，但融合算法復雜，效果不穩定D.醫學圖像分析的結果不需要經過醫生的審核和確認，可以直接用于診斷13、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14、在計算機視覺的圖像超分辨率重建中，假設我們要將低分辨率的圖像重建為高分辨率圖像，同時保持圖像的細節和紋理。以下哪種深度學習架構可能在這方面表現較好？（）A.卷積神經網絡（CNN）B.循環神經網絡（RNN）C.生成對抗網絡（GAN）D.自動編碼器（Autoencoder）15、在計算機視覺的應用中，人臉識別技術受到廣泛關注。假設一個人臉識別系統正在進行身份驗證，以下關于人臉識別的描述，正確的是：（）A.只依靠面部的幾何形狀信息就能實現準確的人臉識別B.光照變化和面部表情對人臉識別的準確率沒有影響C.結合深度學習模型和多模態信息，如紅外圖像，可以提高人臉識別的性能和可靠性D.人臉識別系統不需要考慮數據的隱私和安全問題二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋計算機視覺在移民服務中的作用。2、（本題5分）計算機視覺中如何實現水果品質分級？3、（本題5分）簡述圖像的幾何變換有哪些及用途。三、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，檢測地鐵站臺的人流擁堵情況。2、（本題5分）開發一個能夠識別不同種類貓科動物的計算機視覺系統。3、（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。4、（本題5分）使用目標跟蹤算法，對籃球比賽中的籃球運動員進行全場跟蹤。5、（本題5分）對舞蹈比賽中的舞蹈音樂選擇和與舞蹈動作的配合度進行評估四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）分析某游戲公