华东师范大学《计算机视觉与多媒体信息处理》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《计算机视觉与多媒体信息处理》2023-2024学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共25个小题，每小题1分，共25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、在计算机视觉的图像生成任务中，除了生成新的图像，还可以对已有图像进行风格转换。假设我们要将一张照片转换为油画风格，以下哪种方法能够实现逼真的风格转换效果？（）A.基于图像滤波和变换的方法B.基于深度学习的风格迁移算法，如CycleGANC.基于图像融合和合成的方法D.基于颜色映射和纹理合成的方法2、在计算机视觉的图像配准任务中，假设要将两张拍摄角度和时间不同的同一物体的图像进行精确对齐。这两张图像可能存在缩放、旋转和平移等差异。以下哪种配准方法可能更适合处理这种情况？（）A.基于特征点匹配的方法，如SIFT特征B.直接将两张图像叠加，不进行任何配准操作C.基于图像灰度值的配准方法，计算灰度差异D.随机选择图像中的点进行匹配3、视频理解是计算机视觉中的一个具有挑战性的任务。以下关于视频理解的叙述，不准确的是（）A.视频理解不仅需要分析每一帧图像的内容，还需要考虑帧之间的时间关系B.循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理视频序列数据时具有优势C.视频理解在视频监控、行为分析和内容推荐等方面具有广泛的应用前景D.目前的视频理解技术已经能够完全理解复杂场景下的视频内容，不存在任何挑战4、在计算机视觉的目标跟踪任务中，需要持续跟踪一个或多个运动目标。假设要跟踪一个在操场上跑步的人。以下关于目标跟踪算法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以基于特征匹配的方法，在连续的帧中找到目标的相似特征来实现跟踪B.深度学习中的相关滤波算法能够快速准确地跟踪目标，适应目标的外观变化C.目标跟踪算法能够在目标被遮挡或短暂消失后，仍然准确地恢复跟踪D.无论目标的运动速度和轨迹如何复杂，目标跟踪算法都能完美地跟踪5、计算机视觉中的表情识别旨在识别图像或视频中人物的表情。假设要在一个情感分析系统中准确识别表情，以下关于表情识别方法的描述，正确的是：（）A.基于几何特征的表情识别方法对表情的细微变化不敏感，识别准确率低B.基于纹理特征的表情识别方法能够很好地捕捉表情的局部特征，但容易受到光照影响C.深度学习中的卷积神经网络在表情识别中能够学习到全局和局部的特征，但对大规模数据集依赖严重D.表情识别系统只适用于正面清晰的人脸表情，对于侧脸和遮挡的表情无法识别6、假设要构建一个能够对服装进行款式和颜色识别的计算机视觉系统，用于时尚推荐和库存管理。在处理服装图像时，由于服装的款式和颜色变化多样，以下哪种特征表示方法可能更适合？（）A.手工设计的特征B.基于深度学习的自动特征C.颜色直方图D.以上都是7、计算机视觉中的纹理分析用于描述图像中重复出现的模式和结构。假设要对一块布料的纹理进行分析，以判断其材质和质量，同时布料可能存在褶皱和变形。以下哪种纹理分析方法在处理这种复杂情况时更为准确？（）A.统计纹理分析B.结构纹理分析C.基于模型的纹理分析D.基于深度学习的纹理分析8、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9、在计算机视觉的图像压缩任务中，假设要在保证一定图像质量的前提下，尽可能减少图像的数据量。以下哪种图像压缩方法可能更有效？（）A.基于离散余弦变换（DCT）的压缩算法，如JPEGB.无损压缩方法，如PNGC.不进行任何压缩，直接存储原始图像D.随机删除图像中的部分像素10、在计算机视觉的图像修复任务中，假设图像中有大面积的损坏或缺失区域，以下哪种方法可能更依赖于对图像全局结构的理解？（）A.基于纹理合成的方法B.基于扩散的方法C.基于深度学习的方法D.基于样例的方法11、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12、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高产品质量和生产效率。假设一个工厂需要检测生产线上的零件是否存在缺陷。以下关于工业检测中的计算机视觉的描述，哪一项是不准确的？（）A.能够快速准确地检测出零件的表面缺陷、尺寸偏差等问题B.可以通过机器视觉系统对零件进行自动分类和筛选C.工业检测中的计算机视觉系统需要高度的稳定性和可靠性，对环境变化不敏感D.计算机视觉在工业检测中的应用已经非常成熟，不需要人工干预和校验13、计算机视觉中的深度估计是计算场景中物体与相机的距离。假设我们要为一个增强现实应用估计场景的深度信息，以下哪种深度估计方法能够在实时性和准确性之间取得较好的平衡？（）A.基于立体视觉的方法B.基于结构光的方法C.基于深度学习的单目深度估计方法D.基于飞行时间（ToF）原理的方法14、在计算机视觉的图像分割任务中，假设要将一张医学图像中的病变区域精确地分割出来，以便医生进行诊断和治疗。这张医学图像可能存在噪声、模糊和不均匀的灰度分布。以下哪种图像分割方法在处理这种复杂情况时可能更具优势？（）A.基于阈值的分割方法，根据像素值设定阈值进行分割B.基于区域生长的分割方法，从种子点开始逐渐扩展区域C.基于深度学习的语义分割算法，如U-NetD.随机分割图像，然后根据后续分析进行调整15、在计算机视觉的场景理解任务中，需要对整个图像场景进行分析和解释。假设我们有一张城市街道的图像，要理解其中的道路、建筑物、车辆和行人之间的关系。以下哪种方法能够提供更全面和深入的场景理解？（）A.基于对象检测和分类的方法B.基于语义分割和图模型的方法C.基于深度学习的场景解析网络D.基于特征匹配和聚类的方法16、计算机视觉中的动作识别是一个具有挑战性的任务。假设要识别一段体育比赛视频中的运动员动作，以下关于特征选择的方法，哪一项是不太可行的？（）A.提取运动员的身体轮廓和关节位置作为特征B.仅使用视频的音频信息来判断运动员的动作C.计算视频帧之间的光流变化作为动作特征D.结合空间和时间维度的特征来描述动作17、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18、对于图像的纹理分析任务，假设要描述和区分不同类型的纹理，例如木纹和石纹。以下哪种方法可能更有助于准确分析纹理特征？（）A.基于统计的方法，计算纹理的灰度共生矩阵B.基于模型的方法，如马尔可夫随机场C.仅通过肉眼观察和主观描述纹理D.不进行任何纹理分析，直接忽略纹理信息19、计算机视觉中的行人检测是智能监控系统中的重要任务。假设要在一个拥挤的公共场所中准确检测出行人，同时要排除其他类似物体的干扰。以下哪种行人检测方法在这种复杂环境下具有更高的检测率和较低的误检率？（）A.基于HOG特征的行人检测B.基于深度学习的行人检测C.基于运动信息的行人检测D.基于形状模板的行人检测20、计算机视觉中的图像分割任务旨在将图像分割成不同的区域。假设要对一张风景图片进行分割，区分天空、陆地和水面。以下关于图像分割方法的描述，哪一项是错误的？（）A.基于阈值的分割方法简单快速，但对于复杂图像效果不佳B.区域生长法从种子点开始，逐步合并相似的区域C.深度学习中的全卷积网络（FCN）在图像分割中表现出色，能够生成精确的分割结果D.图像分割的结果总是清晰明确，不存在模糊或错误的边界21、视频分析是计算机视觉的一个重要领域。假设我们要分析一段监控视频，以检测异常行为，如打架、盗窃等。对于这种实时性要求较高的视频分析任务，以下哪种方法更适合用于快速处理和检测？（）A.对每一帧图像单独进行分析B.基于光流的方法跟踪对象运动C.利用深度学习模型直接对视频进行分析D.采用传统的图像处理方法，如背景减除22、在计算机视觉的图像检索任务中，需要根据用户提供的示例图像从大规模图像数据库中找到相似的图像。假设要构建一个高效的图像搜索引擎，能够快速准确地返回相关图像。以下哪种图像检索方法在处理大规模数据时性能更优？（）A.基于内容的图像检索B.基于文本标注的图像检索C.基于哈希编码的图像检索D.基于深度学习特征的图像检索23、计算机视觉在文物保护和修复中的应用逐渐增多。假设要对一幅古老的绘画进行数字化修复和增强，以下关于颜色恢复的挑战，哪一项是最为显著的？（）A.由于年代久远，原画作的颜色信息缺失严重B.不同区域的颜色褪色程度不一致，难以统一恢复C.缺乏对原画作创作时所用颜料的了解，难以准确还原颜色D.修复过程中可能引入新的颜色偏差，影响修复效果24、在计算机视觉中，图像分割旨在将图像划分为不同的区域，每个区域具有相似的特征。以下关于图像分割的叙述，不正确的是（）A.图像分割可以基于像素的颜色、纹理等特征进行B.深度学习方法在图像分割中取得了显著的成果，如全卷积网络（FCN）C.图像分割在医学影像分析、自动驾驶场景理解等方面具有重要作用D.图像分割的结果总是完美的，能够准确地将图像中的所有物体都分割出来25、计算机视觉中的目标跟踪是指在视频序列中持续跟踪特定的目标。以下关于目标跟踪的叙述，不正确的是（）A.目标跟踪可以基于特征匹配、滤波算法或深度学习方法来实现B.目标的外观变化、遮挡和背景干扰等因素会给目标跟踪带来挑战C.目标跟踪在智能监控、人机交互和自动驾驶等领域有着广泛的应用D.目标跟踪算法能够在任何情况下都准确地跟踪目标，不受复杂环境的影响二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）解释计算机视觉系统中相机标定的目的。2、（本题5分）简述图像分类任务中常用的深度学习模型。3、（本题5分）说明计算机视觉在航空航天领域的应用。4、（本题5分）简述图像的双边滤波的优势。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）研究某餐厅的菜单设计，分析其如何通过菜品图片、文字描述和排版设计，展示餐厅的特色菜肴，提高顾客的点餐体验。2、（本题5分）研究某品牌的宣传册封面设计，分析其如何运用独特的设计元素吸引读者的注意力，传达宣传册的主题和内容。3、（本题5分）研究某珠宝品牌的线上商店界面设计，分析其用户体验、产品展示和购物流程设计，讨论如何提高用户的购买转化率和品牌的形象。4、（本