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站名:站名:年级专业:姓名:学号:凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者,成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页,共1页中国计量大学《法理学》
2021-2022学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题(本大题共15个小题,每小题2分,共30分.在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的.)1、在计算机视觉的人脸识别任务中,假设要实现一个能够在不同光照和表情下准确识别的系统。以下关于数据预处理的步骤,哪一项是最重要的?()A.对人脸图像进行归一化处理,统一大小和亮度B.对图像进行锐化处理,增强面部特征C.给图像添加艺术效果,提高美观度D.随机裁剪图像,增加数据多样性2、在计算机视觉的人物姿态估计任务中,需要确定图像中人物的关节位置和姿态。假设要开发一个用于健身应用的姿态估计系统,以下关于模型训练数据的获取,哪一项是比较困难的?()A.从公开的数据集获取大量的人物姿态图像B.自己拍摄不同人群在各种健身动作下的图像C.利用合成数据生成多样化的人物姿态样本D.从社交媒体上收集用户分享的健身照片3、在计算机视觉的图像去模糊任务中,需要恢复由于相机抖动或物体运动导致的模糊图像。假设一张夜景照片由于长时间曝光而模糊,同时存在噪声和低光照条件。以下哪种图像去模糊算法在处理这种情况时效果较好?()A.盲去卷积算法B.基于正则化的去模糊算法C.深度学习的去模糊模型D.频域去模糊方法4、计算机视觉中的视频目标跟踪中,假设目标在跟踪过程中发生了严重的形变。以下关于处理目标形变的方法描述,正确的是:()A.基于模板匹配的跟踪方法能够自适应地处理目标形变,保持跟踪的准确性B.特征点跟踪方法对目标形变不敏感,在这种情况下仍然能够可靠跟踪C.深度学习中的孪生网络在目标形变时容易丢失目标,无法继续跟踪D.结合多种特征和模型更新策略可以提高对目标形变的跟踪鲁棒性5、在计算机视觉的图像分割任务中,需要将图像中的不同物体或区域准确地划分出来。假设要对一张包含多个水果的图像进行精确分割,每个水果的边界可能不清晰,且存在部分重叠和阴影。以下哪种图像分割算法在处理这种具有挑战性的情况时表现更为出色?()A.基于阈值的分割B.基于区域的分割C.基于边缘检测的分割D.基于深度学习的语义分割6、在计算机视觉的行人重识别任务中,需要在不同摄像头拍摄的图像中识别出同一个行人。假设我们要在一个大型商场的监控系统中实现行人重识别,以下哪种特征和模型能够提高识别的准确率和跨摄像头的泛化能力?()A.基于颜色和纹理的特征B.基于深度学习的全局特征和度量学习C.基于形状和轮廓的特征D.基于步态和姿势的特征7、在计算机视觉的全景图像拼接任务中,假设要将多张拍摄的局部图像拼接成一幅完整的全景图。以下关于图像匹配和融合的步骤,哪一项是容易出错的?()A.准确找到相邻图像之间的特征点进行匹配B.对匹配后的图像进行几何校正和投影变换C.直接将图像拼接在一起,不进行任何过渡处理D.采用合适的融合算法,消除拼接处的明显痕迹8、在计算机视觉的目标检测中,对于小目标的检测往往具有较大的挑战性。为了提高小目标检测的准确率,以下哪种策略可能是有效的?()A.多尺度特征融合B.增加训练数据中的小目标样本C.使用更高分辨率的输入图像D.以上都是9、在计算机视觉中,图像超分辨率重建是提高图像分辨率和质量的技术。以下关于图像超分辨率重建的叙述,不正确的是()A.图像超分辨率重建可以通过插值、基于模型的方法或深度学习方法来实现B.深度学习方法在图像超分辨率重建中能够生成更清晰、逼真的细节C.图像超分辨率重建在医学图像、卫星图像和监控图像等领域有重要的应用D.图像超分辨率重建可以无限制地提高图像的分辨率,不受原始图像信息的限制10、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要分析一段视频中物体的运动速度和方向。以下关于光流计算的描述,哪一项是不准确的?()A.可以通过比较连续帧之间的像素差异来计算光流B.光流计算能够为视频中的目标跟踪和行为分析提供重要信息C.无论视频的帧率和分辨率如何,光流计算都能准确地估计像素运动D.深度学习方法也被应用于光流计算,提高了计算的准确性和效率11、在计算机视觉中,目标检测是一项重要任务。假设我们要开发一个能够在交通场景中检测车辆的系统。如果图像中的车辆存在多种姿态、大小和光照条件的变化,以下哪种目标检测算法可能更适合应对这种复杂情况?()A.基于传统特征的检测算法,如HOG特征结合SVM分类器B.基于深度学习的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的检测算法D.基于颜色特征的检测算法12、在计算机视觉的视觉跟踪与监控应用中,需要对特定目标进行持续的跟踪和监测。假设要对一个在大型商场中移动的可疑人员进行跟踪,同时要应对人群遮挡和环境变化。以下哪种视觉跟踪与监控技术在这种情况下能够提供更可靠的跟踪结果?()A.多目标跟踪算法B.基于深度学习的单目标跟踪C.基于粒子滤波的跟踪D.基于特征匹配的跟踪13、在计算机视觉的实际应用中,光照变化会对图像的处理和分析产生影响。以下关于光照变化的描述,不正确的是()A.光照变化可能导致图像的亮度、对比度和颜色发生改变,增加了图像处理的难度B.一些预处理技术,如直方图均衡化,可以在一定程度上减轻光照变化的影响C.深度学习模型能够自动适应各种光照变化,无需进行额外的处理D.光照变化对于目标检测和跟踪等任务的准确性可能会产生较大的影响14、在计算机视觉的图像配准任务中,将不同视角或时间拍摄的图像进行对齐,以下哪种变换模型可能适用于具有较大形变的图像配准?()A.刚性变换B.仿射变换C.投影变换D.非线性变换15、在计算机视觉的图像增强任务中,旨在改善图像的质量。假设一张低光照条件下拍摄的照片需要增强。以下关于图像增强方法的描述,哪一项是错误的?()A.可以通过直方图均衡化方法增强图像的对比度B.基于滤波的方法能够去除图像中的噪声,同时增强细节C.图像增强可以无限制地提高图像的质量,不存在过度增强的问题D.深度学习中的生成对抗网络(GAN)也可以用于图像增强二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)说明计算机视觉在通信领域的应用。2、(本题5分)简述图像的仿射变换特点。3、(本题5分)说明计算机视觉在旧货回收行业中的应用。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)设计一个基于计算机视觉的视网膜识别系统。2、(本题5分)使用目标跟踪算法,对赛车比赛中的车队战术和车手表现进行分析。3、(本题5分)基于深度学习,实现对高速公路上车辆超速的检测。4、(本题5分)对医学X光图像进行分析,辅助医生诊断病情。5、(本题5分)运用图像分类技术,对不同种类的宝石进行分类。四、分析题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10分)以
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