浙江工商職業(yè)技術學院《信息可視化設計》2023-2024學年第二學期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁浙江工商職業(yè)技術學院

《信息可視化設計》2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務。假設要在一張包含多種物體的圖像中準確檢測出汽車的位置和類別。以下關于目標檢測算法的描述，正確的是：（）A.傳統的基于特征提取和分類器的方法在復雜場景下檢測效果優(yōu)于深度學習方法B.深度學習中的FasterR-CNN算法通過生成候選區(qū)域和分類回歸，能夠實現高精度的目標檢測C.目標檢測算法只關注物體的外觀特征，不考慮物體之間的空間關系D.所有的目標檢測算法對于小目標的檢測都具有同樣出色的性能2、在計算機視覺的視頻壓縮中，為了在保證視覺質量的同時減少數據量，以下哪種技術可能被廣泛應用？（）A.運動估計和補償B.圖像分割C.特征點檢測D.邊緣檢測3、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。假設要為一個自動駕駛汽車構建立體視覺系統，以測量與前方障礙物的距離，同時要考慮實時性和準確性的要求。以下哪種立體匹配算法在這種應用場景中表現最優(yōu)？（）A.基于區(qū)域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度學習的匹配D.全局優(yōu)化匹配4、計算機視覺中的視覺跟蹤在監(jiān)控、機器人導航等領域有廣泛應用。假設一個機器人需要跟蹤一個移動的物體，同時適應物體的外觀變化和環(huán)境干擾。以下哪種視覺跟蹤方法能夠提供較好的長期跟蹤性能和魯棒性？（）A.基于核相關濾波的跟蹤方法B.基于深度學習的孿生網絡跟蹤方法C.基于粒子濾波和特征匹配的跟蹤方法D.基于背景減除和運動估計的跟蹤方法5、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。假設要估計一個機器人手臂的姿態(tài)，以下關于姿態(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6、在計算機視覺的場景理解任務中，需要對整個圖像場景進行分析和解釋。假設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.基于深度學習的場景解析網絡D.基于特征匹配和聚類的方法7、當利用計算機視覺進行視頻監(jiān)控中的異常行為檢測，例如打架、盜竊等，以下哪種方法可能有助于準確識別異常行為？（）A.建立正常行為模型B.運動軌跡分析C.人群密度估計D.以上都是8、計算機視覺中的動作識別是對視頻中人物或物體的動作進行分類和識別。以下關于動作識別的描述，不準確的是（）A.動作識別需要分析視頻中的時空特征來理解動作的模式和類別B.雙流卷積網絡在動作識別任務中被廣泛應用，分別處理空間和時間信息C.動作識別在體育分析、視頻監(jiān)控和智能安防等領域具有重要的應用價值D.動作識別技術已經非常成熟，能夠準確識別各種復雜和細微的動作9、在計算機視覺的醫(yī)學圖像分析中，例如對腫瘤的檢測和分割。假設醫(yī)學圖像的質量較差，存在噪聲和偽影，以下哪種預處理方法可能有助于提高后續(xù)分析的準確性？（）A.圖像平滑B.圖像銳化C.圖像二值化D.圖像翻轉10、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域，每個區(qū)域具有相似的特征。假設要對醫(yī)學圖像進行器官分割，以下關于圖像分割方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于閾值的分割方法簡單直接，但對于復雜圖像效果往往不佳B.基于邊緣檢測的分割方法通過尋找圖像中的邊緣來劃分區(qū)域，但容易受到噪聲影響C.基于深度學習的語義分割方法能夠實現像素級別的分類，效果較好，但計算量較大D.圖像分割只適用于灰度圖像，對于彩色圖像無法進行有效的分割11、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設要對一個快速運動的物體進行光流估計，同時場景中存在光照變化和噪聲干擾。在這種情況下，以下哪種光流計算方法能夠提供更準確和穩(wěn)定的結果？（）A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法12、計算機視覺中的姿態(tài)估計任務是估計人體或物體在三維空間中的姿態(tài)。假設要估計一個人體模特的姿態(tài)。以下關于姿態(tài)估計的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過關鍵點檢測和關節(jié)角度計算來估計人體姿態(tài)B.深度學習中的卷積神經網絡可以直接預測人體姿態(tài)的參數C.姿態(tài)估計在虛擬現實和增強現實等應用中具有重要作用D.姿態(tài)估計的結果總是非常準確，不受人體遮擋和復雜動作的影響13、計算機視覺在無人駕駛飛行器（UAV）中的應用可以輔助飛行和導航。假設一架UAV需要依靠視覺信息避開障礙物，以下關于UAV計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.僅依靠單目視覺就能準確估計障礙物的距離和速度B.視覺信息在UAV飛行中的作用有限，主要依靠其他傳感器如GPSC.多目視覺和深度學習算法的結合可以為UAV提供更準確的環(huán)境感知和障礙物避讓能力D.UAV的飛行速度和姿態(tài)對視覺系統的性能沒有影響14、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已經非常成熟，不存在任何錯誤率和安全隱患15、計算機視覺在體育賽事分析中的應用可以提供更多的數據和見解。假設要分析一場足球比賽中球員的跑動軌跡和動作。以下關于計算機視覺在體育賽事中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過對視頻的分析，自動跟蹤球員的位置和運動軌跡B.能夠對球員的動作進行分類，如傳球、射門和防守C.計算機視覺在體育賽事分析中的結果可以直接作為裁判的判罰依據，無需人工復查D.可以結合多攝像頭的信息，獲取更全面和準確的比賽數據16、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17、圖像分割是將圖像分成不同的區(qū)域或對象。假設要對醫(yī)學影像中的腫瘤區(qū)域進行精確分割，以下關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.圖像分割的結果只取決于所使用的分割算法，與圖像的預處理無關18、在計算機視覺的圖像分割任務中，假設要對細胞圖像進行精細分割。以下關于模型選擇的考慮因素，哪一項是不準確的？（）A.模型對細胞邊界的捕捉能力B.模型在小樣本數據上的泛化能力C.模型的訓練時間和計算資源需求D.模型的知名度和在學術圈的引用次數19、計算機視覺中的行人重識別任務是在不同攝像頭中識別出特定的行人。假設要在一個大型火車站中尋找一個走失的兒童。以下關于行人重識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以利用行人的服裝顏色、款式和攜帶物品等特征進行重識別B.深度學習中的度量學習方法可以學習行人的特征表示，提高重識別的準確率C.行人重識別不受行人姿態(tài)變化和攝像頭視角差異的影響D.可以通過構建大規(guī)模的行人數據集進行訓練，提升模型的泛化能力20、在計算機視覺的表情識別任務中，判斷圖像或視頻中人物的表情。假設要開發(fā)一個用于在線教育的表情識別系統，以下關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.深度學習模型能夠學習不同表情的模式和特征，實現準確的表情分類C.表情識別系統需要考慮光照、頭部姿態(tài)和遮擋等因素的影響D.表情識別可以準確地識別出所有細微和復雜的表情，不受個體差異和文化背景的影響21、計算機視覺中的工業(yè)檢測任務需要檢測產品的缺陷和瑕疵。假設要在生產線上對一批電子產品的外觀進行檢測，要求快速準確地發(fā)現微小的缺陷。以下哪種工業(yè)檢測方法在處理這種高精度要求的任務時最為適用？（）A.機器視覺檢測B.人工目檢C.抽樣檢測D.基于統計的檢測22、當進行圖像的去霧處理時，假設要去除圖像中由于霧氣導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.隨機調整圖像的亮度和飽和度23、在計算機視覺的視覺跟蹤任務中，目標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24、計算機視覺在無人駕駛中的應用需要對周圍環(huán)境進行快速準確的感知。假設車輛要在復雜的城市道路環(huán)境中行駛，以下哪種傳感器的數據融合可能對提高環(huán)境感知的可靠性至關重要？（）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25、圖像去模糊是計算機視覺中的一個難題。假設一張圖像由于相機抖動而產生模糊，以下哪種去模糊方法可能需要對模糊核有較為準確的估計？（）A.基于深度學習的去模糊方法B.盲去卷積方法C.維納濾波去模糊方法D.均值濾波去模糊方法26、計算機視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲，恢復清晰的圖像。假設要處理一張受到嚴重噪聲污染的天文圖像，以下關于去噪算法的選擇，哪一項是需要謹慎考慮的？（）A.選擇基于濾波的去噪算法，如中值濾波B.采用基于深度學習的去噪算法，如自編碼器C.只考慮去噪效果，不關心圖像細節(jié)的保留D.根據噪聲的類型和強度選擇合適的去噪算法27、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。假設要估計一段視頻中物體的運動速度和方向，以下關于光流估計方法的描述，正確的是：（）A.傳統的基于梯度的光流估計方法在復雜場景中能夠準確計算光流B.深度學習中的光流估計網絡不需要大量的標注數據進行訓練C.光流估計的結果不受圖像噪聲和模糊的影響D.結合時空信息的深度學習光流估計方法能夠提高估計的準確性和魯棒性28、計算機視覺在農業(yè)領域的應用可以幫助實現精準農業(yè)。假設一個農場需要通過計算機視覺監(jiān)測農作物的生長狀況。以下關于計算機視覺在農業(yè)中的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以檢測農作物的病蟲害，及時采取防治措施B.能夠評估農作物的生長階段和成熟度，指導收獲時間C.計算機視覺在農業(yè)中的應用完全不受天氣和光照條件的影響D.可以通過無人機搭載攝像頭進行大面積的農田監(jiān)測29、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務中，假設要估計一個物體在三維空間中的姿態(tài)，例如估計一個機器人手臂的關節(jié)角度。以下哪種技術或方法可能被用于實現這一目標？（）A.基于立體視覺的方法，通過多個相機的觀測B.利用深度學習模型直接預測姿態(tài)參數C.僅根據物體的外觀形狀進行估計D.隨機猜測物體的姿態(tài)30、在計算機視覺的視頻分析中，假設要對一段監(jiān)控視頻中的異常行為進行檢測。以下關于特征提取的方法，哪一項是不太適合的？（）A.提取每一幀圖像的顏色、紋理等低級特征B.利用光流信息來捕捉物體的運動特征C.僅分析視頻的音頻信息，忽略圖像內容D.結合時空特征，同時考慮空間和時間維度的信息二、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）對醫(yī)學X光圖像進行分析，輔助醫(yī)生診斷病情。2、（本題5分）基于計算機視覺的手勢識別系統，實現簡單的手勢控制操作。3、（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。4、（本題5分）基于計算機視覺，設計一個車牌識別系統，能夠準確提取車牌信息。5、（本題5分）利用深度學習算法，對不同種類的蜜餞圖像進行分類。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋計算機視覺中的模型融合技術。