站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學(xué)號：凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁眉山職業(yè)技術(shù)學(xué)院《展示設(shè)計與策劃A》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)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、假設(shè)我們要開發(fā)一個計算機視覺系統(tǒng)，用于檢測生產(chǎn)線上產(chǎn)品的表面缺陷。由于產(chǎn)品的種類繁多、缺陷類型復(fù)雜，以下哪種方法可能需要更多的計算資源和時間來訓(xùn)練模型？（）A.基于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的方法B.基于淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于模板匹配的方法2、在計算機視覺的圖像分類任務(wù)中，假設(shè)要處理類別不均衡的數(shù)據(jù)集，即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下關(guān)于處理類別不均衡的方法描述，正確的是：（）A.直接使用傳統(tǒng)的分類算法，類別不均衡不會對結(jié)果產(chǎn)生明顯影響B(tài).過采樣少數(shù)類別的樣本可以增加其數(shù)量，但可能導(dǎo)致過擬合C.欠采樣多數(shù)類別的樣本能夠平衡數(shù)據(jù)集，但會丟失部分有用信息D.類別不均衡問題無法通過數(shù)據(jù)處理方法解決，只能通過改進分類算法來應(yīng)對3、在計算機視覺的特征提取中，SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不變特征變換）特征是一種經(jīng)典的方法。假設(shè)我們要對一組包含不同視角和縮放比例的物體圖像進行匹配，SIFT特征的哪個特性使其在這種情況下表現(xiàn)出色？（）A.對旋轉(zhuǎn)和尺度變化具有不變性B.計算速度快，效率高C.特征維度低，易于存儲和處理D.對光照變化不敏感4、計算機視覺中的特征提取是非常關(guān)鍵的步驟。假設(shè)要從一組圖像中提取具有代表性的特征，以下關(guān)于特征提取方法的描述，正確的是：（）A.手工設(shè)計的特征，如SIFT和HOG，在任何情況下都比深度學(xué)習(xí)自動學(xué)習(xí)的特征更有效B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學(xué)習(xí)到圖像的多層次特征，具有很強的表達(dá)能力C.特征提取的結(jié)果對后續(xù)的圖像分類和目標(biāo)檢測任務(wù)沒有影響D.特征提取只需要考慮圖像的局部信息，全局信息不重要5、計算機視覺在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）中有重要作用。假設(shè)要在VR環(huán)境中實現(xiàn)真實感的物體交互，以下哪種技術(shù)可能對準(zhǔn)確感知物體的位置和姿態(tài)至關(guān)重要？（）A.立體視覺B.光場成像C.結(jié)構(gòu)光D.運動捕捉6、在計算機視覺的表情識別任務(wù)中，判斷圖像或視頻中人物的表情。假設(shè)要開發(fā)一個用于在線教育的表情識別系統(tǒng)，以下關(guān)于表情識別方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分析面部肌肉的運動和特征點的變化來識別表情B.深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)不同表情的模式和特征，實現(xiàn)準(zhǔn)確的表情分類C.表情識別系統(tǒng)需要考慮光照、頭部姿態(tài)和遮擋等因素的影響D.表情識別可以準(zhǔn)確地識別出所有細(xì)微和復(fù)雜的表情，不受個體差異和文化背景的影響7、在圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，需要將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設(shè)我們要將一張衛(wèi)星圖像與一張航拍圖像進行配準(zhǔn)，以下哪個因素對于配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性影響最大？（）A.圖像的分辨率差異B.圖像的旋轉(zhuǎn)和平移C.圖像的光照條件D.圖像中的噪聲8、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的顯著目標(biāo)檢測中的高層語義信息利用？（）A.深度學(xué)習(xí)B.圖模型C.注意力機制D.以上都是9、在計算機視覺的視覺跟蹤任務(wù)中，目標(biāo)在運動過程中可能會發(fā)生形變、遮擋和光照變化等情況。為了提高跟蹤的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，以下哪種策略可能是有效的？（）A.模型更新機制B.多特征融合C.抗遮擋處理D.以上都是10、假設(shè)要開發(fā)一個能夠在低光照條件下清晰拍攝并處理圖像的計算機視覺系統(tǒng)，以下哪種圖像增強方法可能有助于改善圖像質(zhì)量？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.暗通道先驗去霧D.以上都是11、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠?qū)Ψb進行款式和顏色識別的計算機視覺系統(tǒng)，用于時尚推薦和庫存管理。在處理服裝圖像時，由于服裝的款式和顏色變化多樣，以下哪種特征表示方法可能更適合？（）A.手工設(shè)計的特征B.基于深度學(xué)習(xí)的自動特征C.顏色直方圖D.以上都是12、當(dāng)進行圖像的去霧處理時，假設(shè)要去除圖像中由于霧氣導(dǎo)致的模糊和低對比度。以下哪種方法可能更有效？（）A.基于物理模型的去霧方法，估計大氣光和透射率B.對圖像進行簡單的對比度增強C.不進行去霧處理，保留有霧的效果D.隨機調(diào)整圖像的亮度和飽和度13、計算機視覺中的目標(biāo)計數(shù)是估計圖像或視頻中目標(biāo)的數(shù)量。假設(shè)要在一張人群圖像中準(zhǔn)確計數(shù)人數(shù)，以下關(guān)于目標(biāo)計數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于檢測的計數(shù)方法通過檢測每個個體來實現(xiàn)計數(shù)，對密集場景效果好B.基于回歸的計數(shù)方法直接預(yù)測目標(biāo)數(shù)量，計算速度快但精度較低C.深度學(xué)習(xí)中的注意力機制在目標(biāo)計數(shù)中沒有作用，不能提高計數(shù)準(zhǔn)確性D.目標(biāo)計數(shù)只需要考慮目標(biāo)的外觀特征，不需要考慮圖像的上下文信息14、在計算機視覺的目標(biāo)檢測中，對于小目標(biāo)的檢測往往具有較大的挑戰(zhàn)性。為了提高小目標(biāo)檢測的準(zhǔn)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(xùn)練數(shù)據(jù)中的小目標(biāo)樣本C.使用更高分辨率的輸入圖像D.以上都是15、在計算機視覺的場景理解任務(wù)中，需要對整個圖像場景進行分析和解釋。假設(shè)我們有一張城市街道的圖像，要理解其中的道路、建筑物、車輛和行人之間的關(guān)系。以下哪種方法能夠提供更全面和深入的場景理解？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于語義分割和圖模型的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的場景解析網(wǎng)絡(luò)D.基于特征匹配和聚類的方法16、在計算機視覺中，圖像分類是一項重要任務(wù)。假設(shè)我們要對大量的動物圖片進行分類，將其分為貓、狗、鳥等類別。以下關(guān)于圖像分類方法的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色，能夠自動學(xué)習(xí)圖像的特征B.傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法如支持向量機（SVM）在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時，性能通常不如深度學(xué)習(xí)方法C.圖像分類只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征，高層語義信息對分類結(jié)果影響不大D.為了提高分類準(zhǔn)確率，可以使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作來擴充數(shù)據(jù)集17、在計算機視覺的目標(biāo)識別任務(wù)中，假設(shè)要識別不同種類的水果。以下關(guān)于應(yīng)對類內(nèi)差異和類間相似性的策略，哪一項是不正確的？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具區(qū)分性的特征，減少類內(nèi)差異和類間相似性的影響C.降低模型的復(fù)雜度，避免過度擬合類內(nèi)差異和類間相似性D.忽略類內(nèi)差異和類間相似性，依靠模型的自動適應(yīng)能力18、在計算機視覺的圖像去噪任務(wù)中，假設(shè)要去除一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像中的噪聲。以下關(guān)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(xì)節(jié)信息C.小波變換去噪方法計算復(fù)雜度高，不適合處理大規(guī)模圖像D.所有的圖像去噪方法都能夠完全恢復(fù)出原始的無噪圖像19、在計算機視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，假設(shè)要將兩張拍攝角度和時間不同的同一物體的圖像進行精確對齊。這兩張圖像可能存在縮放、旋轉(zhuǎn)和平移等差異。以下哪種配準(zhǔn)方法可能更適合處理這種情況？（）A.基于特征點匹配的方法，如SIFT特征B.直接將兩張圖像疊加，不進行任何配準(zhǔn)操作C.基于圖像灰度值的配準(zhǔn)方法，計算灰度差異D.隨機選擇圖像中的點進行匹配20、計算機視覺在衛(wèi)星遙感圖像分析中的應(yīng)用可以幫助監(jiān)測地球環(huán)境和資源。假設(shè)要通過衛(wèi)星圖像分析森林的覆蓋面積變化。以下關(guān)于計算機視覺在衛(wèi)星遙感中的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過圖像分類和分割技術(shù)區(qū)分森林、草地和建筑物等不同地物類型B.能夠?qū)Χ鄷r相的衛(wèi)星圖像進行比較，監(jiān)測森林的生長和砍伐情況C.計算機視覺在衛(wèi)星遙感中的應(yīng)用不受衛(wèi)星圖像的分辨率和光譜信息的限制D.可以結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）數(shù)據(jù)，進行更深入的空間分析和決策支持21、圖像壓縮是為了減少圖像的數(shù)據(jù)量，同時保持可接受的視覺質(zhì)量。假設(shè)我們需要在網(wǎng)絡(luò)上傳輸大量的圖像，以下哪種圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)能夠在保證較高壓縮比的同時，提供較好的圖像質(zhì)量？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP22、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的語義分割中的多尺度特征融合？（）A.特征金字塔B.空洞卷積C.注意力機制D.以上都是23、計算機視覺中的行人檢測是智能監(jiān)控系統(tǒng)中的重要任務(wù)。假設(shè)要在一個擁擠的公共場所中準(zhǔn)確檢測出行人，同時要排除其他類似物體的干擾。以下哪種行人檢測方法在這種復(fù)雜環(huán)境下具有更高的檢測率和較低的誤檢率？（）A.基于HOG特征的行人檢測B.基于深度學(xué)習(xí)的行人檢測C.基于運動信息的行人檢測D.基于形狀模板的行人檢測24、圖像檢索是計算機視覺的一個重要應(yīng)用。假設(shè)我們要在一個大型圖像數(shù)據(jù)庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對提高檢索效率有幫助？（）A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度學(xué)習(xí)的特征表示D.基于顏色直方圖的特征表示25、在計算機視覺的視頻目標(biāo)跟蹤中，假設(shè)目標(biāo)在視頻中被短暫遮擋。以下關(guān)于處理遮擋情況的方法，哪一項是不太有效的？（）A.利用目標(biāo)在遮擋前的運動軌跡預(yù)測其位置B.完全放棄對被遮擋目標(biāo)的跟蹤，等待其重新出現(xiàn)C.結(jié)合目標(biāo)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(guān)物體的信息輔助跟蹤26、在計算機視覺的圖像去噪任務(wù)中，去除圖像中的噪聲。假設(shè)要處理一張被噪聲嚴(yán)重污染的天文圖像，以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.均值濾波和中值濾波等傳統(tǒng)方法可以在一定程度上去除噪聲，但可能會模糊圖像細(xì)節(jié)B.基于小波變換的方法能夠在去除噪聲的同時較好地保留圖像的邊緣和細(xì)節(jié)C.深度學(xué)習(xí)方法通過學(xué)習(xí)噪聲和干凈圖像之間的映射關(guān)系，實現(xiàn)有效的去噪D.圖像去噪可以完全恢復(fù)被噪聲破壞的原始圖像信息，沒有任何損失27、在計算機視覺的圖像去霧任務(wù)中，假設(shè)要去除一張有霧圖像中的霧氣，恢復(fù)清晰的場景。以下關(guān)于圖像去霧方法的描述，正確的是：（）A.基于物理模型的去霧方法需要準(zhǔn)確估計霧的濃度和傳播參數(shù)，否則效果不佳B.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法能夠自動學(xué)習(xí)霧的特征，但對濃霧的處理能力有限C.圖像去霧后，顏色和對比度會發(fā)生嚴(yán)重失真，影響視覺效果D.所有的圖像去霧方法都能夠在各種復(fù)雜的霧天條件下取得理想的效果28、在計算機視覺的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域精確地分割出來，以便醫(yī)生進行診斷和治療。這張醫(yī)學(xué)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(fù)雜情況時可能更具優(yōu)勢？（）A.基于閾值的分割方法，根據(jù)像素值設(shè)定閾值進行分割B.基于區(qū)域生長的分割方法，從種子點開始逐漸擴展區(qū)域C.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法，如U-NetD.隨機分割圖像，然后根據(jù)后續(xù)分析進行調(diào)整29、在計算機視覺的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域準(zhǔn)確分割出來。以下關(guān)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(yī)學(xué)圖像分割B.區(qū)域生長法能夠根據(jù)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(fù)雜的圖像結(jié)構(gòu)時表現(xiàn)不佳，難以得到準(zhǔn)確的分割結(jié)果D.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）在圖像分割中無法處理不同大小的病變區(qū)域30、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(shè)要為一個自動駕駛汽車構(gòu)建立體視覺系統(tǒng)，以測量與前方障礙物的距離，同時要考慮實時性和準(zhǔn)確性的要求。以下哪種立體匹配算法在這種應(yīng)用場景中表現(xiàn)最優(yōu)？（）A.基于區(qū)域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度學(xué)習(xí)的匹配D.全局優(yōu)化匹配二、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用目標(biāo)檢測算法，在衛(wèi)星遙感圖像中檢測森林火災(zāi)區(qū)域。2、（本題5分）在自動駕駛場景中，利用計算機視覺檢測道路標(biāo)志和交通信號燈。3、（本題5分）運用圖像識別算法，對不同類型的廚房電器圖像進行分類和識別。4、（本題5分）運用計算機視覺技術(shù)，對工廠車間的工人操作規(guī)范進行監(jiān)測和評估。5、（本題5分）基于計算機視覺的智能農(nóng)業(yè)灌溉系統(tǒng)，根據(jù)作物生長情況精準(zhǔn)控制灌溉量。三、簡答題（本大題共5個小題