西安邮电大学《机器视觉》2021-2022学年第一学期期末试卷

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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20个小题，每小题1分，共20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、在计算机视觉中，以下哪种方法常用于图像的语义分割中的多尺度特征融合？（）A.特征金字塔B.空洞卷积C.注意力机制D.以上都是2、计算机视觉中的图像超分辨率重建旨在提高图像的分辨率和细节。假设要将一张低分辨率的老照片重建为高分辨率的清晰图像，同时要保持图像的自然度和真实性。以下哪种图像超分辨率重建方法最为适合？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度学习的方法D.基于学习字典的方法3、计算机视觉在无人驾驶飞行器（UAV）中的应用可以实现自主导航和环境感知。假设一个UAV需要在复杂的环境中飞行并避开障碍物。以下关于计算机视觉在UAV中的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过视觉传感器获取周围环境的信息，包括地形、建筑物和其他障碍物B.能够实时分析图像，计算与障碍物的距离和相对速度，为飞行决策提供依据C.计算机视觉在UAV中的应用完全不需要与其他传感器（如惯性测量单元）的数据融合D.可以利用深度学习算法进行端到端的飞行控制，实现自主飞行4、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5、计算机视觉中的目标计数任务，例如统计图像中物体的数量。假设要计算一张果园图片中苹果的数量，以下关于目标计数方法的描述，正确的是：（）A.基于传统的图像分割和对象识别方法可以准确快速地完成目标计数B.深度学习中的回归模型不适合用于目标计数任务C.目标的大小、形状和分布对计数结果没有影响D.结合深度学习的密度估计方法能够有效地实现目标计数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、计算机视觉在智能零售中的应用可以改善购物体验和提高运营效率。假设一个超市需要通过计算机视觉实现自动结账和库存管理。以下关于计算机视觉在智能零售中的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过商品识别技术自动识别顾客购买的商品，实现快速结账B.能够实时监测货架上商品的库存水平，及时提醒补货C.计算机视觉系统能够准确识别所有商品的包装和标签，不受商品摆放方式和遮挡的影响D.可以分析顾客在店内的行为和偏好，为营销策略提供数据支持8、计算机视觉中的无人驾驶技术是一个综合性的应用领域。以下关于无人驾驶中的计算机视觉的说法，不正确的是（）A.计算机视觉在无人驾驶中用于环境感知、目标检测、路径规划和障碍物避让等任务B.深度学习方法能够实时准确地识别道路标志、车辆和行人等物体C.无人驾驶中的计算机视觉系统已经非常成熟，能够应对各种复杂的交通场景D.恶劣天气条件和光照变化等因素仍然是无人驾驶中计算机视觉面临的挑战9、在计算机视觉的视频理解任务中，例如理解一段体育比赛视频中的精彩瞬间和战术，需要对视频中的时空信息进行有效建模。以下哪种方法在时空建模方面可能具有优势？（）A.3D卷积神经网络B.长短时记忆网络C.注意力机制D.以上都是10、在计算机视觉的三维重建任务中，例如从多视角图像恢复物体的三维形状，需要解决相机位姿估计、特征匹配等问题。以下哪种方法在相机位姿估计方面可能具有更高的精度？（）A.基于直接线性变换的方法B.基于BundleAdjustment的方法C.基于特征点的方法D.基于深度学习的方法11、在计算机视觉中，三维重建是从二维图像恢复物体的三维结构。以下关于三维重建的叙述，不正确的是（）A.可以通过多视图几何、结构光或深度学习方法进行三维重建B.三维重建在虚拟现实、文物保护和工业设计等领域有着广泛的应用C.三维重建的结果总是精确无误的，能够完全还原物体的真实三维结构D.噪声、遮挡和图像质量等因素会对三维重建的结果产生影响12、在计算机视觉的图像风格迁移任务中，假设要将一张照片转换为具有特定艺术风格的图像，以下哪种技术可能对生成逼真的风格效果起到关键作用？（）A.对抗生成网络（GAN）B.自编码器（Autoencoder）C.变分自编码器（VAE）D.玻尔兹曼机（BoltzmannMachine）13、在计算机视觉的场景理解任务中，需要对图像中的物体、关系和上下文进行综合分析。假设要理解一个室内场景的布局和功能，以下哪种信息可能是最关键的？（）A.物体的形状和颜色B.物体之间的空间位置关系C.图像的亮度和对比度D.图像的拍摄角度14、在计算机视觉的图像生成任务中，假设要生成逼真的人脸图像。以下关于生成模型的架构选择，哪一项是需要特别关注的？（）A.选择传统的多层感知机（MLP）架构B.采用生成对抗网络（GAN）架构，通过对抗训练生成高质量图像C.运用卷积神经网络（CNN）架构，但不使用池化层D.构建循环神经网络（RNN）架构，处理图像的序列信息15、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16、计算机视觉中的特征提取是非常关键的步骤。假设要从一组图像中提取具有代表性的特征，以下关于特征提取方法的描述，正确的是：（）A.手工设计的特征，如SIFT和HOG，在任何情况下都比深度学习自动学习的特征更有效B.深度学习中的卷积神经网络能够自动学习到图像的多层次特征，具有很强的表达能力C.特征提取的结果对后续的图像分类和目标检测任务没有影响D.特征提取只需要考虑图像的局部信息，全局信息不重要17、假设要开发一个能够对文物进行数字化保护和修复的计算机视觉系统，需要对文物的破损部分进行准确识别和重建。以下哪种技术在文物修复方面可能具有应用潜力？（）A.图像修复算法B.三维重建技术C.虚拟增强现实技术D.以上都是18、计算机视觉中的目标计数是估计图像或视频中目标的数量。假设要在一张人群图像中准确计数人数，以下关于目标计数方法的描述，正确的是：（）A.基于检测的计数方法通过检测每个个体来实现计数，对密集场景效果好B.基于回归的计数方法直接预测目标数量，计算速度快但精度较低C.深度学习中的注意力机制在目标计数中没有作用，不能提高计数准确性D.目标计数只需要考虑目标的外观特征，不需要考虑图像的上下文信息19、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）20、在计算机视觉中，以下哪种方法常用于图像的显著目标检测中的高层语义信息利用？（）A.深度学习B.图模型C.注意力机制D.以上都是二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）描述计算机视觉在海洋工程监测中的应用。2、（本题5分）说明计算机视觉中运动估计的基本原理。3、（本题5分）说明计算机视觉在制鞋工业中的作用。4、（本题5分）计算机视觉中如何进行芯片制造中的缺陷检测？5、（本题5分）计算机视觉中如何进行表情识别？三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）研究某手机游戏的启动画面设计，分析其精彩的动画、鲜明的色彩、独特的风格如何吸引玩家进入游戏。2、（本题5分）剖析某艺术展览的艺术工作坊宣传海报设计，讨论其如何通过视觉元素吸引艺术爱好者参加工作坊。3、（本题5分）某农产品品牌的标志设计简洁清新，体现绿色健康理念。请剖析标志设计在建立品牌认知、传达产品品质、区别于竞争对手方面的作用，以及如何在不同的宣传渠道中保持一致性和吸引力。4、（本题5分）分析某化妆品品牌的广告设计，讨论其如何运用美丽的模特、精致的画面和吸引人的文案，传达产品的功效