學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共2頁唐山工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院《插畫設(shè)計B》2024-2025學(xué)年第一學(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、在計算機視覺的應(yīng)用于工業(yè)檢測中，需要檢測產(chǎn)品表面的缺陷和瑕疵。假設(shè)我們要檢測手機屏幕上的劃痕和亮點，以下哪種方法能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準確的缺陷檢測，并且適應(yīng)不同的產(chǎn)品批次和生產(chǎn)環(huán)境？（）A.基于機器視覺的傳統(tǒng)檢測方法，結(jié)合閾值和形態(tài)學(xué)操作B.基于深度學(xué)習(xí)的目標檢測算法，針對缺陷進行訓(xùn)練C.基于紋理分析和模式識別的方法D.基于光學(xué)原理和物理模型的檢測方法2、計算機視覺在無人駕駛中的應(yīng)用需要對周圍環(huán)境進行快速準確的感知。假設(shè)車輛要在復(fù)雜的城市道路環(huán)境中行駛，以下哪種傳感器的數(shù)據(jù)融合可能對提高環(huán)境感知的可靠性至關(guān)重要？（）A.攝像頭與激光雷達B.攝像頭與毫米波雷達C.激光雷達與超聲波傳感器D.以上都有可能3、在一個基于計算機視覺的智能交通監(jiān)控系統(tǒng)中，需要對車輛的類型、速度和行駛軌跡進行分析。以下哪種技術(shù)在車輛分析方面可能發(fā)揮關(guān)鍵作用？（）A.目標檢測和跟蹤B.車牌識別C.軌跡預(yù)測D.以上都是4、當利用計算機視覺進行圖像檢索任務(wù)，例如在海量圖像庫中查找相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對檢索效果產(chǎn)生重要影響？（）A.全局特征B.局部特征C.深度學(xué)習(xí)特征D.以上都是5、圖像分割是將圖像細分為不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設(shè)我們需要對醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤進行精確分割，以輔助醫(yī)生進行診斷和治療。在這種對精度要求很高的應(yīng)用中，以下哪種圖像分割方法可能更合適？（）A.基于閾值的圖像分割B.基于邊緣檢測的圖像分割C.基于區(qū)域生長的圖像分割D.基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法，如U-Net6、計算機視覺中的視頻目標跟蹤中，假設(shè)目標在跟蹤過程中發(fā)生了嚴重的形變。以下關(guān)于處理目標形變的方法描述，正確的是：（）A.基于模板匹配的跟蹤方法能夠自適應(yīng)地處理目標形變，保持跟蹤的準確性B.特征點跟蹤方法對目標形變不敏感，在這種情況下仍然能夠可靠跟蹤C.深度學(xué)習(xí)中的孿生網(wǎng)絡(luò)在目標形變時容易丟失目標，無法繼續(xù)跟蹤D.結(jié)合多種特征和模型更新策略可以提高對目標形變的跟蹤魯棒性7、計算機視覺中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率和細節(jié)。假設(shè)要將一張低分辨率的老照片重建為高分辨率的清晰圖像，同時要保持圖像的自然度和真實性。以下哪種圖像超分辨率重建方法最為適合？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于學(xué)習(xí)字典的方法8、在醫(yī)學(xué)圖像分析中，計算機視覺技術(shù)有助于疾病的診斷和治療。假設(shè)醫(yī)生需要對一組肺部CT圖像進行分析，以檢測是否存在腫瘤。以下關(guān)于醫(yī)學(xué)圖像分析中的計算機視覺的描述，哪一項是不準確的？（）A.計算機視覺算法可以自動檢測和定位肺部腫瘤，提高診斷的效率和準確性B.能夠?qū)D像進行增強和預(yù)處理，突出病變區(qū)域，便于醫(yī)生觀察和判斷C.由于醫(yī)學(xué)圖像的復(fù)雜性和個體差異，計算機視覺的結(jié)果總是完全準確無誤的D.可以通過大量標注的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)正常和異常的圖像特征9、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.對圖像進行簡單的分類，不進行深入的語義分析D.隨機猜測圖像的語義10、在計算機視覺的圖像超分辨率重建中，提高低分辨率圖像的清晰度。假設(shè)要將一張模糊的圖像重建為清晰的高分辨率圖像，以下關(guān)于圖像超分辨率重建方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于插值的方法通過在像素之間插入新的值來增加圖像的分辨率，但可能會導(dǎo)致圖像模糊B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠?qū)W習(xí)低分辨率圖像和高分辨率圖像之間的映射關(guān)系，重建出更清晰的圖像C.圖像超分辨率重建可以無限制地提高圖像的分辨率，不受原始圖像信息的限制D.為了獲得更好的重建效果，可以結(jié)合多種超分辨率重建方法或使用先驗知識11、在計算機視覺的圖像質(zhì)量評估任務(wù)中，假設(shè)要評估一張經(jīng)過處理后的圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像質(zhì)量評估方法的描述，正確的是：（）A.主觀評估方法通過人的觀察和判斷來評價圖像質(zhì)量，結(jié)果準確可靠B.客觀評估方法中的全參考方法需要原始未失真圖像作為參考，計算復(fù)雜度低C.無參考圖像質(zhì)量評估方法能夠在沒有原始圖像的情況下準確評估圖像質(zhì)量D.所有的圖像質(zhì)量評估方法都能夠完全反映人對圖像質(zhì)量的主觀感受12、在計算機視覺的三維重建任務(wù)中，假設(shè)要從一組不同角度拍攝的二維圖像中重建出物體的三維模型。這些圖像可能存在噪聲和拍攝誤差。為了獲得準確的三維重建結(jié)果，以下哪種技術(shù)是重要的？（）A.基于立體視覺的方法，通過匹配不同圖像中的對應(yīng)點B.直接使用二維圖像的平均信息來估計三維形狀C.忽略圖像中的噪聲和誤差，進行簡單的重建D.隨機生成三維模型，然后與二維圖像進行匹配13、計算機視覺中的視頻理解任務(wù)包括對視頻內(nèi)容的分析和解釋。假設(shè)要理解一段新聞視頻的主要內(nèi)容和事件發(fā)展。以下關(guān)于視頻理解的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對視頻中的幀進行分類、目標檢測和跟蹤來實現(xiàn)視頻理解B.深度學(xué)習(xí)中的注意力機制可以幫助聚焦視頻中的關(guān)鍵信息，提高理解的準確性C.視頻理解只需要關(guān)注視覺信息，不需要考慮音頻和文字等其他模態(tài)的信息D.可以結(jié)合知識圖譜和語義理解技術(shù)，對視頻中的內(nèi)容進行更深入的分析和解釋14、在計算機視覺中，圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像超分辨率重建的敘述，不正確的是（）A.圖像超分辨率重建可以通過插值、基于模型的方法或深度學(xué)習(xí)方法來實現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細節(jié)C.圖像超分辨率重建在醫(yī)學(xué)圖像、衛(wèi)星圖像和監(jiān)控圖像等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.圖像超分辨率重建可以無限制地提高圖像的分辨率，不受原始圖像信息的限制15、計算機視覺中的人臉檢測和識別是熱門研究方向。假設(shè)要在一個大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫中進行快速準確的人臉識別，以下哪種特征提取方法可能更具優(yōu)勢？（）A.基于幾何特征的方法B.基于局部二值模式（LBP）的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于主成分分析（PCA）的方法16、當利用計算機視覺進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17、在計算機視覺的車牌識別任務(wù)中，假設(shè)要從不同角度和光照條件下拍攝的車輛圖像中準確識別出車牌號碼。以下哪種技術(shù)可能有助于提高識別準確率？（）A.字符分割和單獨識別B.利用深度學(xué)習(xí)模型進行端到端的識別C.只關(guān)注車牌的顏色特征D.隨機猜測車牌號碼18、在計算機視覺的立體視覺任務(wù)中，通過兩個或多個相機獲取的圖像來計算深度信息。以下哪種立體匹配算法在精度和效率方面可能表現(xiàn)較好？（）A.基于區(qū)域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度學(xué)習(xí)的匹配算法D.以上都是19、在圖像配準任務(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，以下哪個因素對于配準的準確性影響最大？（）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20、計算機視覺中的圖像配準任務(wù)是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的城市風(fēng)景照片進行配準。以下關(guān)于圖像配準方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于特征點匹配的方法，找到兩張圖像中的對應(yīng)點，然后計算變換矩陣B.基于灰度信息的配準方法通過比較圖像的像素值來實現(xiàn)配準C.深度學(xué)習(xí)中的自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以用于圖像配準，自動學(xué)習(xí)圖像之間的對應(yīng)關(guān)系D.圖像配準總是能夠達到像素級別的精確對齊，不存在任何誤差21、計算機視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲，同時保留圖像的細節(jié)和結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們有一張受到嚴重噪聲污染的醫(yī)學(xué)圖像，以下哪種圖像去噪方法能夠在去除噪聲的同時，最大程度地保留圖像的邊緣和紋理信息？（）A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.基于小波變換的去噪方法22、計算機視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)要通過攝像頭監(jiān)控一個公共場所，以下關(guān)于計算機視覺在安防監(jiān)控中的應(yīng)用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以實時檢測異常行為，如人群聚集、奔跑等B.能夠?qū)θ藛T進行身份識別和認證C.計算機視覺系統(tǒng)可以獨立完成所有的安防監(jiān)控任務(wù)，不需要人工干預(yù)D.與其他安防設(shè)備和系統(tǒng)集成，提高整體的安全性和防范能力23、計算機視覺中的目標計數(shù)任務(wù)，例如統(tǒng)計圖像中物體的數(shù)量。假設(shè)要計算一張果園圖片中蘋果的數(shù)量，以下關(guān)于目標計數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)的圖像分割和對象識別方法可以準確快速地完成目標計數(shù)B.深度學(xué)習(xí)中的回歸模型不適合用于目標計數(shù)任務(wù)C.目標的大小、形狀和分布對計數(shù)結(jié)果沒有影響D.結(jié)合深度學(xué)習(xí)的密度估計方法能夠有效地實現(xiàn)目標計數(shù)24、目標檢測是計算機視覺中的常見任務(wù)，例如在監(jiān)控視頻中檢測行人或車輛。假設(shè)我們要開發(fā)一個目標檢測系統(tǒng)，以下關(guān)于目標檢測算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于區(qū)域建議的方法，如R-CNN系列算法，通過生成候選區(qū)域并對其進行分類和定位來實現(xiàn)目標檢測B.一階段目標檢測算法，如YOLO和SSD，直接在圖像上進行目標的分類和定位，速度相對較快C.目標檢測算法的性能通常用準確率、召回率和平均精度均值（mAP）等指標來評估D.目標檢測算法的精度和速度是相互獨立的，提高精度不會影響速度，反之亦然25、計算機視覺中的人臉識別技術(shù)應(yīng)用廣泛。假設(shè)要在一個門禁系統(tǒng)中實現(xiàn)準確的人臉識別，以下關(guān)于人臉識別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的人臉識別方法對姿態(tài)和光照變化具有很強的魯棒性B.基于模板匹配的方法能夠處理大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫，并且識別速度快C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識別中能夠?qū)W習(xí)到更具判別性的特征，但容易受到數(shù)據(jù)偏差的影響D.人臉識別系統(tǒng)一旦訓(xùn)練完成，就不需要更新和優(yōu)化，能夠一直保持高準確率26、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠?qū)嬜髌愤M行真?zhèn)舞b定的計算機視覺系統(tǒng)，需要對作品的筆觸、線條和風(fēng)格等特征進行分析。以下哪種技術(shù)在書畫鑒定中可能具有應(yīng)用前景？（）A.筆跡分析B.風(fēng)格遷移C.圖像風(fēng)格分析D.以上都是27、在計算機視覺的人臉識別任務(wù)中，假設(shè)要實現(xiàn)一個能夠在不同光照和表情下準確識別的系統(tǒng)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，哪一項是最重要的？（）A.對人臉圖像進行歸一化處理，統(tǒng)一大小和亮度B.對圖像進行銳化處理，增強面部特征C.給圖像添加藝術(shù)效果，提高美觀度D.隨機裁剪圖像，增加數(shù)據(jù)多樣性28、在一個基于計算機視覺的機器人導(dǎo)航系統(tǒng)中，需要根據(jù)環(huán)境圖像來規(guī)劃機器人的路徑。以下哪種視覺導(dǎo)航方法可能更適合復(fù)雜動態(tài)環(huán)境？（）A.基于地圖的導(dǎo)航B.基于視覺里程計的導(dǎo)航C.基于深度學(xué)習(xí)的端到端導(dǎo)航D.以上都是29、計算機視覺中的姿態(tài)估計任務(wù)，確定物體在空間中的位置和方向。假設(shè)要估計一個機器人手臂的姿態(tài)，以下關(guān)于姿態(tài)估計方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何模型的姿態(tài)估計方法在復(fù)雜環(huán)境中總是能夠準確估計姿態(tài)B.深度學(xué)習(xí)中的端到端姿態(tài)估計網(wǎng)絡(luò)不需要對物體的結(jié)構(gòu)和運動有先驗了解C.姿態(tài)估計的結(jié)果不受相機參數(shù)和拍攝角度的影響D.結(jié)合多種傳感器數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的方法可以提高姿態(tài)估計的精度和魯棒性30、計算機視覺在自動駕駛領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動駕駛汽車需要識別道路上的交通標志，以下關(guān)于自動駕駛中的計算機視覺應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.多攝像頭融合可以提供更全面的道路信息，提高交通標志識別的準確性B.深度學(xué)習(xí)模型可以實時處理攝像頭采集的圖像，快速準確地識別交通標志C.除了交通標志識別，計算機視覺還可以用于車道檢測、行人檢測和障礙物檢測等任務(wù)D.自動駕駛中的計算機視覺系統(tǒng)完全不需要其他傳感器（如雷達、激光雷達）的輔助，僅依靠圖像信息就能實現(xiàn)安全可靠的駕駛二、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）通過計算機視覺算法，檢測工業(yè)生產(chǎn)線上產(chǎn)品的缺陷。3、（本題5分）運用深度學(xué)習(xí)模型，對古代書畫作品的修復(fù)方案進行評估和建議。4、（本題5分）運用圖像分類技術(shù)，對不同種類的運動器材進行分類。5、（本題5分）利用目標檢測算法，在氣象圖像中檢測暴雨區(qū)域。三、簡答題（本大