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学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页,共3页重庆第二师范学院
《型录设计》2022-2023学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、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、在计算机视觉的三维重建任务中,我们需要从多幅二维图像中恢复物体的三维结构。假设我们只有少量的、视角有限的图像,以下哪种重建方法可能面临较大挑战?()A.基于立体视觉的重建方法B.基于运动恢复结构(StructurefromMotion)的方法C.利用激光扫描数据进行重建D.基于模型拟合的重建方法2、在计算机视觉的目标识别任务中,除了识别目标的类别,还需要确定目标的位置和大小。假设我们要在一幅复杂的图像中识别多个不同大小的物体,以下哪种目标识别算法能够适应不同尺度的目标?()A.基于滑动窗口的目标识别算法B.基于特征金字塔的目标识别算法C.基于注意力机制的目标识别算法D.基于模板匹配的目标识别算法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、计算机视觉中的医学图像分析对于疾病的诊断和治疗具有重要意义。以下关于医学图像分析的描述,不准确的是()A.可以对X光、CT、MRI等医学图像进行病灶检测、器官分割和疾病分类B.深度学习技术在医学图像分析中取得了显著的成果,但也面临数据标注困难和模型泛化能力不足的问题C.医学图像分析需要遵循严格的医学标准和伦理规范,确保结果的准确性和可靠性D.医学图像分析完全依赖于计算机视觉技术,医生的经验和专业知识不再重要5、在计算机视觉的图像修复任务中,恢复图像中缺失或损坏的部分。假设要修复一张老照片中缺失的部分,以下关于图像修复方法的描述,正确的是:()A.基于纹理合成的图像修复方法能够完美恢复复杂的结构和细节B.深度学习中的自编码器在图像修复中无法学习到有效的特征表示C.图像修复的结果不受缺失区域的大小和形状的影响D.结合先验知识和上下文信息的深度学习方法可以产生更合理和自然的修复效果6、在计算机视觉的表情识别任务中,判断图像或视频中人物的表情。假设要开发一个用于在线教育的表情识别系统,以下关于表情识别方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过分析面部肌肉的运动和特征点的变化来识别表情B.深度学习模型能够学习不同表情的模式和特征,实现准确的表情分类C.表情识别系统需要考虑光照、头部姿态和遮挡等因素的影响D.表情识别可以准确地识别出所有细微和复杂的表情,不受个体差异和文化背景的影响7、在计算机视觉中,图像分类是一项基础任务。假设我们有一组包含各种动物的图像数据集,需要训练一个模型来准确区分不同的动物类别。在选择图像分类模型时,以下哪种模型架构通常在处理大规模图像数据集时表现出色?()A.传统的机器学习算法,如支持向量机(SVM)B.浅层的卷积神经网络(CNN)C.深度卷积神经网络,如ResNetD.循环神经网络(RNN)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、计算机视觉中的表情识别旨在判断图像或视频中人物的表情。假设要开发一个用于在线教育的表情识别系统,以下关于表情特征的提取,哪一项是需要重点关注的?()A.提取面部肌肉的细微运动作为特征B.仅考虑眼睛和嘴巴的形状变化C.忽略面部的整体轮廓,只关注局部特征D.不进行任何特征提取,直接使用原始图像进行分类10、计算机视觉中的手势识别用于理解人的手势动作。假设要在一个智能交互系统中实现实时准确的手势识别,以下关于手势识别方法的描述,正确的是:()A.基于传感器的手势识别方法能够精确获取手势的运动信息,但佩戴传感器不方便B.基于视觉的手势识别方法不受环境光照和背景的影响,识别稳定性高C.深度学习中的卷积神经网络在手势识别中无法处理复杂的手势变化和遮挡D.手势识别系统只要能够识别常见的几种手势,就能够满足大多数应用需求11、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12、计算机视觉在医疗手术中的应用可以为医生提供辅助和支持。假设在一个微创手术中,计算机视觉用于引导手术器械。以下关于计算机视觉在医疗手术中的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过实时图像分析,为医生提供器械与组织的相对位置和姿态信息B.能够对手术区域进行精准的分割和标注,帮助医生识别关键结构C.计算机视觉在医疗手术中的应用已经非常成熟,不存在任何风险和误差D.可以与机器人手术系统结合,实现更精确和稳定的手术操作13、计算机视觉中的光流估计用于计算图像中像素的运动信息。假设我们要分析一个视频中物体的运动速度和方向,以下哪种光流估计算法在复杂场景下能够提供更准确的结果?()A.Lucas-Kanade算法B.Horn-Schunck算法C.Farneback算法D.DeepFlow算法14、对于图像的语义理解任务,假设要理解一张图像所表达的场景和事件,例如判断一张图像是在举行婚礼还是在举办音乐会。图像中的信息可能比较隐晦和复杂。以下哪种方法可能有助于提高语义理解的准确性?()A.构建图像的语义图,分析物体之间的关系B.只关注图像中的主要物体,忽略背景信息C.对图像进行简单的分类,不进行深入的语义分析D.随机猜测图像的语义15、当利用计算机视觉进行图像超分辨率重建任务,将低分辨率图像恢复为高分辨率图像,以下哪种深度学习模型可能在重建效果上表现出色?()A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)解释计算机视觉在健身行业中的动作指导和训练评估。2、(本题5分)说明计算机视觉在自动驾驶领域的应用及面临的挑战。3、(本题5分)计算机视觉中如何进行厨房安全监控?三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)使用目标跟踪算法,对田径比赛中的运动员进行实时位置和速度跟踪。2、(本题5分)利用图像识别技术,对不同品牌的电脑显示器图像进行识别和分类。3、(本题5分)基于计算机视觉的智能工厂物料搬运系统,实现物料的自动识别和搬运。4、(本题5分)通过计算机视觉,对不同类型的剪纸作品进行分类。5、(本题5分)对天文观测图像中的行星和恒星进行分类和识别。四、分析题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10分)以一个家居品牌的
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