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自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第2页,共2页西安邮电大学
《计算机视觉》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批阅人一、单选题(本大题共20个小题,每小题2分,共40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、计算机视觉中的姿态估计是确定物体在三维空间中的位置和方向。假设要估计一个机器人手臂的姿态,以下关于姿态估计方法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于视觉的姿态估计可以通过分析物体在图像中的特征点来计算其姿态B.可以结合多个摄像头的图像信息,提高姿态估计的精度和鲁棒性C.姿态估计通常需要先对物体进行建模,然后通过匹配图像和模型来确定姿态D.姿态估计的结果总是非常准确,不受图像噪声、遮挡和物体形状变化的影响2、计算机视觉在无人驾驶中的应用至关重要。假设要通过车载摄像头识别道路上的交通标志和标线,以下关于应对复杂环境变化的策略,哪一项是不正确的?()A.利用多模态数据融合,如结合摄像头和激光雷达的信息B.定期更新模型,适应新出现的交通标志和标线C.只依靠单一摄像头的图像信息,不考虑其他传感器D.对不同天气和光照条件下的数据进行增强训练3、在一个基于计算机视觉的智能交通监控系统中,需要对车辆的类型、速度和行驶轨迹进行分析。以下哪种技术在车辆分析方面可能发挥关键作用?()A.目标检测和跟踪B.车牌识别C.轨迹预测D.以上都是4、在计算机视觉的图像修复任务中,假设要填补图像中缺失或损坏的部分。以下哪种方法可能更有效地恢复图像的完整性和真实性?()A.基于扩散的修复方法B.基于深度学习的图像修复模型,如ContextEncoderC.用固定的图案或颜色填充缺失部分D.不进行修复,保留图像的缺失部分5、在计算机视觉的立体视觉中,需要通过两个或多个相机获取的图像来计算深度信息。假设要为一个自动驾驶汽车构建立体视觉系统,以测量与前方障碍物的距离,同时要考虑实时性和准确性的要求。以下哪种立体匹配算法在这种应用场景中表现最优?()A.基于区域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度学习的匹配D.全局优化匹配6、目标检测是计算机视觉中的重要任务之一,旨在定位和识别图像中的多个目标。假设我们要在城市街道的图像中检测行人和车辆。对于处理这种复杂场景的目标检测任务,以下哪种技术通常能提供更准确的检测结果?()A.基于滑动窗口的传统目标检测方法B.基于区域提议的目标检测算法,如R-CNN系列C.基于回归的一阶段目标检测算法,如YOLO系列D.基于聚类的目标检测方法7、在计算机视觉的自动驾驶应用中,车辆需要准确识别道路标志、交通信号灯和其他车辆的状态。对于实时性和准确性要求极高的场景,以下哪种传感器融合技术能够为车辆提供更全面和可靠的环境感知?()A.摄像头与激光雷达的融合B.毫米波雷达与超声波传感器的融合C.多种摄像头的融合D.以上都是8、计算机视觉在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)中有重要作用。假设要在VR环境中实现真实感的物体交互,以下哪种技术可能对准确感知物体的位置和姿态至关重要?()A.立体视觉B.光场成像C.结构光D.运动捕捉9、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10、计算机视觉在无人驾驶飞行器(UAV)中的应用可以辅助飞行和导航。假设一架UAV需要依靠视觉信息避开障碍物,以下关于UAV计算机视觉应用的描述,正确的是:()A.仅依靠单目视觉就能准确估计障碍物的距离和速度B.视觉信息在UAV飞行中的作用有限,主要依靠其他传感器如GPSC.多目视觉和深度学习算法的结合可以为UAV提供更准确的环境感知和障碍物避让能力D.UAV的飞行速度和姿态对视觉系统的性能没有影响11、在计算机视觉的应用于工业检测中,需要检测产品表面的缺陷和瑕疵。假设我们要检测手机屏幕上的划痕和亮点,以下哪种方法能够实现快速、准确的缺陷检测,并且适应不同的产品批次和生产环境?()A.基于机器视觉的传统检测方法,结合阈值和形态学操作B.基于深度学习的目标检测算法,针对缺陷进行训练C.基于纹理分析和模式识别的方法D.基于光学原理和物理模型的检测方法12、在计算机视觉的图像去噪任务中,假设要去除一张受到严重噪声污染的图像中的噪声。以下关于图像去噪方法的描述,正确的是:()A.中值滤波能够有效地去除椒盐噪声,但会使图像变得模糊B.均值滤波在去除噪声的同时能够很好地保留图像的细节信息C.小波变换去噪方法计算复杂度高,不适合处理大规模图像D.所有的图像去噪方法都能够完全恢复出原始的无噪图像13、计算机视觉中的场景理解是一项具有挑战性的任务。假设要理解一个城市街道的场景图像,包括道路、建筑物、车辆和行人等元素。以下关于场景理解方法的描述,正确的是:()A.基于语义分割的方法能够将图像中的每个像素分类为不同的场景元素,但无法提供元素之间的关系B.目标检测结合语义分割可以实现对场景的初步理解,但对于复杂的场景结构难以准确描述C.基于图模型的方法能够很好地表示场景元素之间的关系,但建模过程复杂,计算量大D.场景理解只需要对图像中的可见元素进行分析,不需要考虑潜在的语义信息14、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。假设要估计一段视频中物体的运动速度和方向,以下关于光流估计方法的描述,正确的是:()A.传统的基于梯度的光流估计方法在复杂场景中能够准确计算光流B.深度学习中的光流估计网络不需要大量的标注数据进行训练C.光流估计的结果不受图像噪声和模糊的影响D.结合时空信息的深度学习光流估计方法能够提高估计的准确性和鲁棒性15、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16、在计算机视觉的目标识别任务中,假设要识别不同种类的水果。以下关于应对类内差异和类间相似性的策略,哪一项是不正确的?()A.增加训练数据的多样性,包括不同角度、大小和成熟度的水果B.提取更具区分性的特征,减少类内差异和类间相似性的影响C.降低模型的复杂度,避免过度拟合类内差异和类间相似性D.忽略类内差异和类间相似性,依靠模型的自动适应能力17、在计算机视觉的图像语义分割任务中,假设要处理具有多尺度特征的图像,例如同时包含大物体和小物体的场景。以下关于处理多尺度特征的方法描述,正确的是:()A.使用单一尺度的特征提取网络可以应对多尺度问题,通过调整网络参数即可B.采用多尺度输入图像,分别进行处理后再融合结果,能够有效解决多尺度问题,但计算量大C.空洞卷积在处理多尺度特征时会引入大量的噪声,降低分割精度D.图像语义分割中多尺度问题无法解决,只能尽量避免处理这类图像18、在计算机视觉的图像配准任务中,假设要将两张不同视角拍摄的同一物体的图像进行对齐。以下关于图像配准方法的描述,正确的是:()A.基于特征点的配准方法对图像的旋转、缩放和平移具有不变性,但特征点的提取容易出错B.基于灰度的配准方法计算简单,但对光照变化和噪声敏感C.深度学习中的自监督学习方法在图像配准中无法学习到有效的特征表示D.图像配准的精度只取决于配准算法的选择,与图像的质量和特征无关19、计算机视觉在无人驾驶中的应用需要应对各种复杂的环境和情况。假设无人驾驶汽车要在恶劣天气下行驶,以下关于计算机视觉在无人驾驶中的挑战的描述,哪一项是不正确的?()A.恶劣天气会影响图像的质量和清晰度,增加目标检测和识别的难度B.计算机视觉系统需要与其他传感器(如雷达和超声波传感器)融合,以提高在恶劣天气下的感知能力C.深度学习模型在恶劣天气条件下的性能会显著下降,无法正常工作D.针对恶劣天气,可以通过数据增强和模型优化等方法提高计算机视觉系统的鲁棒性20、在计算机视觉领域中,当需要对监控视频中的行人进行实时检测和跟踪,以实现智能安防系统的功能时,以下哪种方法在处理复杂场景和多目标跟踪方面可能表现更为出色?()A.基于传统图像处理的方法B.基于深度学习的目标检测算法C.基于特征匹配的跟踪算法D.基于光流法的跟踪算法二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)解释计算机视觉中多模态数据融合的概念。2、(本题5分)说明计算机视觉在留学服务中的应用。3、(本题5分)简述图像锐化的目的和方法。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)分析某知名化妆品品牌的产品宣传册设计,思考其如何运用摄影、插画、文字描述等元素展示产品特点和优势,吸引消费者购买。2、(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,传达产品的功效和品牌形象,吸引消费者购买。3、(本题5分)分析某时尚美妆博主的社交媒体页面设计,研究如何通过吸引人的图片排版和色彩搭配增加粉丝关
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