站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共2頁湖南機電職業(yè)技術(shù)學院《信息圖形設(shè)計》2024-2025學年第一學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、計算機視覺中的姿態(tài)估計是確定物體在三維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，哪一項是不正確的？（）A.基于視覺的姿態(tài)估計可以通過分析物體在圖像中的特征點來計算其姿態(tài)B.可以結(jié)合多個攝像頭的圖像信息，提高姿態(tài)估計的精度和魯棒性C.姿態(tài)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(tài)D.姿態(tài)估計的結(jié)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2、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邊界優(yōu)化？（）A.條件隨機場B.全連接條件隨機場C.深度學習D.以上都是3、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(guān)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(chǔ)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(zhàn)，如光照變化和姿態(tài)變化D.人臉檢測和識別技術(shù)已經(jīng)非常成熟，不存在任何錯誤率和安全隱患4、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設(shè)我們要分析一個視頻中物體的運動速度和方向，以下哪種光流估計算法在復雜場景下能夠提供更準確的結(jié)果？（）A.Lucas-Kanade算法B.Horn-Schunck算法C.Farneback算法D.DeepFlow算法5、計算機視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有著廣泛的應用。假設(shè)一個商場需要通過監(jiān)控攝像頭進行人員異常行為檢測。以下關(guān)于安防監(jiān)控中的計算機視覺的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以實時監(jiān)測人群的流動情況，發(fā)現(xiàn)擁堵和異常聚集B.能夠識別人員的打斗、摔倒等異常行為，并及時發(fā)出警報C.計算機視覺系統(tǒng)能夠完全取代人工監(jiān)控，不需要人類保安的參與D.可以與其他安防設(shè)備（如門禁系統(tǒng)）聯(lián)動，提高安防水平6、在計算機視覺的三維重建任務中，假設(shè)要從一系列二維圖像重建出物體的三維模型。以下關(guān)于相機參數(shù)校準的重要性，哪一項是不正確的？（）A.準確的相機參數(shù)有助于提高三維重建的精度B.相機參數(shù)校準可以減少重建過程中的誤差累積C.即使相機參數(shù)不準確，也能通過后續(xù)處理得到精確的三維模型D.不同相機的參數(shù)差異會影響三維重建的結(jié)果7、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或?qū)ο?。假設(shè)要對醫(yī)學影像中的腫瘤區(qū)域進行精確分割，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.手動分割是最準確的方法，不需要借助計算機算法B.基于閾值的圖像分割方法能夠適用于所有類型的醫(yī)學影像分割問題C.深度學習中的全卷積網(wǎng)絡（FCN）及其變體在醫(yī)學圖像分割中具有很大的潛力D.圖像分割的結(jié)果只取決于所使用的分割算法，與圖像的預處理無關(guān)8、當利用計算機視覺技術(shù)對醫(yī)學影像（如X光、CT等）進行分析，輔助醫(yī)生進行疾病診斷時，需要從大量的圖像數(shù)據(jù)中提取有價值的特征。以下哪種特征提取方法在醫(yī)學影像分析中可能具有較高的應用價值？（）A.基于形狀的特征提取B.基于紋理的特征提取C.基于深度學習的自動特征學習D.基于顏色的特征提取9、在計算機視覺的三維重建任務中，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10、在計算機視覺的圖像檢索任務中，需要根據(jù)用戶提供的示例圖像從大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)庫中找到相似的圖像。假設(shè)要構(gòu)建一個高效的圖像搜索引擎，能夠快速準確地返回相關(guān)圖像。以下哪種圖像檢索方法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時性能更優(yōu)？（）A.基于內(nèi)容的圖像檢索B.基于文本標注的圖像檢索C.基于哈希編碼的圖像檢索D.基于深度學習特征的圖像檢索11、假設(shè)要構(gòu)建一個能夠識別人臉表情的計算機視覺系統(tǒng)，用于情感分析和人機交互?？紤]到表情的細微變化和個體差異，以下哪種模型架構(gòu)可能更適合處理這種復雜的任務？（）A.多層感知機B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡D.生成對抗網(wǎng)絡12、圖像分類是計算機視覺的基本任務之一。假設(shè)要對大量的動物圖像進行分類，將其分為貓、狗、兔子等類別。在進行圖像分類時，以下關(guān)于特征提取的描述，正確的是：（）A.手工設(shè)計的特征，如顏色直方圖、紋理特征等，總是比自動學習的特征更有效B.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠自動學習到具有判別性的圖像特征，無需人工干預C.特征提取的好壞對圖像分類的結(jié)果影響不大，主要取決于分類器的性能D.為了提高分類準確率，應該盡可能多地提取圖像的各種特征，而不考慮特征的冗余性13、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。假設(shè)要在一個擁擠的公共場所中準確檢測出行人，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.基于深度學習的行人檢測C.基于運動信息的行人檢測D.基于形狀模板的行人檢測14、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要的任務。假設(shè)要開發(fā)一個能夠在城市交通場景中檢測車輛和行人的系統(tǒng)。以下關(guān)于目標檢測算法的選擇，哪一項是需要重點考慮的因素？（）A.算法的檢測速度，以滿足實時性要求B.算法在小目標檢測上的性能，因為車輛和行人在圖像中可能較小C.算法的模型復雜度，越復雜的模型效果越好D.算法是否開源，開源的算法更易于使用15、計算機視覺中的語義理解旨在理解圖像或視頻中的高層語義信息。以下關(guān)于語義理解的說法，不正確的是（）A.語義理解需要將圖像中的物體、場景和事件等與先驗知識進行關(guān)聯(lián)和解釋B.知識圖譜可以為語義理解提供豐富的語義信息和關(guān)系C.語義理解在圖像描述生成、問答系統(tǒng)等任務中發(fā)揮著重要作用D.語義理解已經(jīng)達到了非常完美的程度，能夠準確理解任何復雜的圖像或視頻內(nèi)容二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋計算機視覺在鐘表制造中的精度檢測。2、（本題5分）簡述計算機視覺中圖像預處理的常見方法及作用。3、（本題5分）簡述計算機視覺中自監(jiān)督學習的任務和方法。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）利用深度學習算法，對不同種類的蔬菜圖像進行分類。2、（本題5分）開發(fā)一個能夠識別不同種類食肉動物的計算機視覺系統(tǒng)。3、（本題5分）運用深度學習模型，對古代書畫作品的真?zhèn)魏蛢r值進行評估。4、（本題5分）利用圖像識別技術(shù)，對不同品牌的電腦顯示器圖像進行識別和分類。5、（本題5分）對電影中的特效鏡頭與真實場景的融合度進行視覺分析。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）一款智能手表的界面設(shè)計簡潔時尚，功能一目了然。請剖析界面在圖標設(shè)計、菜單布局、屏幕切換效果上的優(yōu)點，以及如何提升用戶操作體驗。2、（本題10分）某城市舉辦了一場大型文化