裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共2頁廣州康大職業(yè)技術(shù)學(xué)院《藥用植物栽培學(xué)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______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、在計算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從海量的圖像庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像特征表示的選擇，哪一項是需要重點(diǎn)考慮的？（）A.選擇具有高維度的特征向量，包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區(qū)分性的特征表示，提高檢索效率C.忽略特征的維度和區(qū)分性，隨機(jī)選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征，忽略形狀和紋理等特征2、對于圖像的語義理解任務(wù)，假設(shè)要理解一張圖像所表達(dá)的場景和事件，例如判斷一張圖像是在舉行婚禮還是在舉辦音樂會。圖像中的信息可能比較隱晦和復(fù)雜。以下哪種方法可能有助于提高語義理解的準(zhǔn)確性？（）A.構(gòu)建圖像的語義圖，分析物體之間的關(guān)系B.只關(guān)注圖像中的主要物體，忽略背景信息C.對圖像進(jìn)行簡單的分類，不進(jìn)行深入的語義分析D.隨機(jī)猜測圖像的語義3、在計算機(jī)視覺的人物姿態(tài)估計任務(wù)中，需要確定圖像中人物的關(guān)節(jié)位置和姿態(tài)。假設(shè)要開發(fā)一個用于健身應(yīng)用的姿態(tài)估計系統(tǒng)，以下關(guān)于模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取，哪一項是比較困難的？（）A.從公開的數(shù)據(jù)集獲取大量的人物姿態(tài)圖像B.自己拍攝不同人群在各種健身動作下的圖像C.利用合成數(shù)據(jù)生成多樣化的人物姿態(tài)樣本D.從社交媒體上收集用戶分享的健身照片4、計算機(jī)視覺在工業(yè)檢測中的應(yīng)用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設(shè)要檢測生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷，以下關(guān)于工業(yè)檢測中的計算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用機(jī)器視覺系統(tǒng)對零件進(jìn)行實時檢測，快速發(fā)現(xiàn)缺陷B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動學(xué)習(xí)正常零件和缺陷零件的特征差異，實現(xiàn)準(zhǔn)確的缺陷檢測C.工業(yè)檢測中的計算機(jī)視覺系統(tǒng)需要具備高度的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，能夠適應(yīng)不同的生產(chǎn)環(huán)境D.計算機(jī)視覺在工業(yè)檢測中只能檢測外觀缺陷，對于零件的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和性能無法進(jìn)行評估5、在計算機(jī)視覺的視覺跟蹤與監(jiān)控應(yīng)用中，需要對特定目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)的跟蹤和監(jiān)測。假設(shè)要對一個在大型商場中移動的可疑人員進(jìn)行跟蹤，同時要應(yīng)對人群遮擋和環(huán)境變化。以下哪種視覺跟蹤與監(jiān)控技術(shù)在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結(jié)果？（）A.多目標(biāo)跟蹤算法B.基于深度學(xué)習(xí)的單目標(biāo)跟蹤C(jī).基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤6、計算機(jī)視覺在醫(yī)學(xué)圖像分析中有著重要作用。假設(shè)要通過眼底圖像檢測糖尿病性視網(wǎng)膜病變，以下關(guān)于模型訓(xùn)練中數(shù)據(jù)標(biāo)注的難度，哪一項是最為顯著的？（）A.病變區(qū)域的邊界模糊，難以精確標(biāo)注B.眼底圖像的質(zhì)量參差不齊，影響標(biāo)注準(zhǔn)確性C.標(biāo)注人員的醫(yī)學(xué)知識不足，導(dǎo)致標(biāo)注錯誤D.數(shù)據(jù)量過大，標(biāo)注工作耗時費(fèi)力7、計算機(jī)視覺在體育賽事分析中的應(yīng)用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見解。假設(shè)要分析一場足球比賽中球員的跑動軌跡和動作。以下關(guān)于計算機(jī)視覺在體育賽事中的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過對視頻的分析，自動跟蹤球員的位置和運(yùn)動軌跡B.能夠?qū)η騿T的動作進(jìn)行分類，如傳球、射門和防守C.計算機(jī)視覺在體育賽事分析中的結(jié)果可以直接作為裁判的判罰依據(jù)，無需人工復(fù)查D.可以結(jié)合多攝像頭的信息，獲取更全面和準(zhǔn)確的比賽數(shù)據(jù)8、計算機(jī)視覺中的圖像配準(zhǔn)是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于特征的圖像配準(zhǔn)方法通過提取圖像中的顯著特征，并進(jìn)行匹配來實現(xiàn)配準(zhǔn)B.基于灰度的圖像配準(zhǔn)方法直接比較圖像的灰度值，計算相似性度量來完成配準(zhǔn)C.圖像配準(zhǔn)的精度主要取決于特征提取的準(zhǔn)確性和匹配算法的性能D.圖像配準(zhǔn)總是能夠完美地將兩張圖像對齊，不存在任何誤差9、計算機(jī)視覺中的表情識別用于分析人臉的表情狀態(tài)。假設(shè)要在一個在線教育平臺中檢測學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)。以下關(guān)于表情識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過提取面部肌肉的運(yùn)動特征來判斷表情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)表情的特征表示C.表情識別能夠準(zhǔn)確區(qū)分細(xì)微的表情變化，如困惑和專注D.表情識別不受面部遮擋和光照變化的影響，始終能夠準(zhǔn)確判斷10、在計算機(jī)視覺的行人重識別任務(wù)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(shè)我們要在一個大型商場的監(jiān)控系統(tǒng)中實現(xiàn)行人重識別，以下哪種特征和模型能夠提高識別的準(zhǔn)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(xué)習(xí)的全局特征和度量學(xué)習(xí)C.基于形狀和輪廓的特征D.基于步態(tài)和姿勢的特征11、在計算機(jī)視覺的圖像生成任務(wù)中，假設(shè)要生成具有真實感的自然圖像。以下關(guān)于圖像生成方法的描述，正確的是：（）A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）能夠生成逼真的圖像，但訓(xùn)練過程不穩(wěn)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(zhì)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12、在計算機(jī)視覺的動作識別任務(wù)中，識別視頻中的人物動作。假設(shè)要識別一段舞蹈視頻中的動作，以下關(guān)于動作識別方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以提取視頻中的時空特征，如光流和運(yùn)動軌跡，來描述動作B.基于深度學(xué)習(xí)的方法，如3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠直接處理視頻數(shù)據(jù)，進(jìn)行動作識別C.動作識別需要考慮動作的速度、幅度和節(jié)奏等特征D.動作識別只適用于簡單的、規(guī)范化的動作，對于復(fù)雜的、個性化的動作無法準(zhǔn)確識別13、計算機(jī)視覺在虛擬現(xiàn)實（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）中有著重要的應(yīng)用。假設(shè)要在VR游戲中實現(xiàn)真實的場景交互。以下關(guān)于計算機(jī)視覺在VR/AR中的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對用戶的動作和姿態(tài)進(jìn)行識別，實現(xiàn)自然的交互操作B.能夠?qū)⑻摂M物體與真實場景進(jìn)行準(zhǔn)確的融合和匹配C.計算機(jī)視覺技術(shù)可以提高VR/AR體驗的沉浸感和真實感D.VR/AR中的計算機(jī)視覺應(yīng)用不存在任何技術(shù)挑戰(zhàn)和限制14、當(dāng)利用計算機(jī)視覺進(jìn)行圖像語義分割任務(wù)，例如將圖像中的不同物體分割出來，以下哪種深度學(xué)習(xí)架構(gòu)可能在分割精度和效率方面表現(xiàn)較好？（）A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是15、在計算機(jī)視覺領(lǐng)域中，當(dāng)需要對監(jiān)控視頻中的行人進(jìn)行實時檢測和跟蹤，以實現(xiàn)智能安防系統(tǒng)的功能時，以下哪種方法在處理復(fù)雜場景和多目標(biāo)跟蹤方面可能表現(xiàn)更為出色？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)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(jī)視覺在自動駕駛中的應(yīng)用。2、（本題5分）計算機(jī)視覺中如何進(jìn)行礦產(chǎn)資源勘查？3、（本題5分）解釋計算機(jī)視覺中的半監(jiān)督學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測中的應(yīng)用。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）基于計算機(jī)視覺的手勢識別系統(tǒng)，實現(xiàn)簡單的手勢控制操作。2、（本題5分）對電視劇中的畫面構(gòu)圖和色彩搭配進(jìn)行視覺分析和評價。3、（本題5分）設(shè)計一個基于計算機(jī)視覺的指紋識別系統(tǒng)。4、（本題5分）使用目標(biāo)檢測技術(shù)，從地質(zhì)勘探圖像中檢測出潛在的礦產(chǎn)資源開采區(qū)域。5、（本題5分）使用深度學(xué)習(xí)模型，對歷史文物圖像進(jìn)行年代和風(fēng)格的鑒定。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）解讀某體育賽事的運(yùn)動員形象宣傳海報設(shè)計，分析其如何通過視覺效果展示運(yùn)