西京学院《计算机视觉技术》2022-2023学年第一学期期末试卷

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2022-2023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30个小题，每小题1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、在计算机视觉的图像特征提取中，假设要提取对光照、旋转和缩放具有不变性的特征。以下关于特征提取方法的描述，正确的是：（）A.SIFT特征具有良好的不变性，但计算复杂度高，实时性差B.HOG特征对光照变化适应性强，但对旋转和缩放较敏感C.LBP特征能够快速提取，但特征表达能力有限D.没有一种特征提取方法能够同时满足对光照、旋转和缩放的不变性要求2、当处理低光照条件下拍摄的图像时，为了增强图像的亮度和对比度，同时减少噪声，以下哪种图像处理方法可能更合适？（）A.直方图均衡化B.伽马校正C.简单地增加图像的整体亮度值D.不进行任何处理，保留低光照效果3、计算机视觉中的视频分析需要对连续的图像帧进行处理和理解。假设要分析一段监控视频中的人群行为，包括行走方向、聚集和分散等。以下哪种视频分析技术在处理这种复杂的群体行为时最为有效？（）A.帧间差分法B.背景减除法C.光流法结合轨迹分析D.深度学习的行为识别模型4、计算机视觉中的图像修复旨在恢复图像中缺失或损坏的部分。假设一张珍贵的老照片有部分区域损坏，需要进行修复以还原其完整的内容。以下哪种图像修复方法在处理这种情况时能够生成更自然和逼真的结果？（）A.基于扩散的图像修复B.基于纹理合成的图像修复C.基于深度学习的图像修复D.基于样例的图像修复5、在计算机视觉的动作识别任务中，识别视频中的人物动作。假设要识别一段舞蹈视频中的动作，以下关于动作识别方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以提取视频中的时空特征，如光流和运动轨迹，来描述动作B.基于深度学习的方法，如3D卷积神经网络，能够直接处理视频数据，进行动作识别C.动作识别需要考虑动作的速度、幅度和节奏等特征D.动作识别只适用于简单的、规范化的动作，对于复杂的、个性化的动作无法准确识别6、在计算机视觉的图像超分辨率任务中，假设要将一张低分辨率图像恢复为高分辨率图像。以下关于图像超分辨率方法的描述，正确的是：（）A.基于插值的方法简单快速，但恢复出的图像细节不够清晰B.基于深度学习的方法能够生成逼真的高分辨率图像，但需要大量的训练数据和计算资源C.图像超分辨率技术可以无限制地提高图像的分辨率，不受硬件限制D.所有的图像超分辨率方法都能够完全恢复出原始高分辨率图像的所有信息7、计算机视觉中的行人重识别任务是在不同摄像头中识别出特定的行人。假设要在一个大型火车站中寻找一个走失的儿童。以下关于行人重识别的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以利用行人的服装颜色、款式和携带物品等特征进行重识别B.深度学习中的度量学习方法可以学习行人的特征表示，提高重识别的准确率C.行人重识别不受行人姿态变化和摄像头视角差异的影响D.可以通过构建大规模的行人数据集进行训练，提升模型的泛化能力8、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9、在计算机视觉的应用中，人脸识别技术受到广泛关注。假设一个人脸识别系统正在进行身份验证，以下关于人脸识别的描述，正确的是：（）A.只依靠面部的几何形状信息就能实现准确的人脸识别B.光照变化和面部表情对人脸识别的准确率没有影响C.结合深度学习模型和多模态信息，如红外图像，可以提高人脸识别的性能和可靠性D.人脸识别系统不需要考虑数据的隐私和安全问题10、在计算机视觉中，以下哪种技术常用于图像的超分辨率重建的上采样方法？（）A.反卷积B.亚像素卷积C.最近邻插值D.以上都是11、在计算机视觉的姿态估计任务中，需要确定物体在三维空间中的方向和位置。假设我们要估计一个机器人手臂的姿态，以下哪种技术通常被用于获取准确的姿态信息？（）A.基于视觉标记的姿态估计B.基于深度学习的姿态估计C.基于几何约束的姿态估计D.基于惯性测量单元（IMU）的姿态估计12、在计算机视觉的目标跟踪任务中，持续跟踪视频中的特定目标。假设要跟踪一个在人群中行走的人，以下关于目标跟踪方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于滤波的方法，如卡尔曼滤波和粒子滤波，可以预测目标的位置和状态B.基于深度学习的方法能够学习目标的外观特征，提高跟踪的准确性和鲁棒性C.目标跟踪过程中，目标的外观变化、遮挡和背景干扰等因素不会对跟踪结果产生影响D.结合多种特征和算法的融合跟踪方法，可以综合利用不同方法的优势，提高跟踪性能13、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14、计算机视觉中的图像去噪旨在去除图像中的噪声，恢复清晰的图像。假设要处理一张受到严重噪声污染的天文图像，以下关于去噪算法的选择，哪一项是需要谨慎考虑的？（）A.选择基于滤波的去噪算法，如中值滤波B.采用基于深度学习的去噪算法，如自编码器C.只考虑去噪效果，不关心图像细节的保留D.根据噪声的类型和强度选择合适的去噪算法15、在计算机视觉的应用中，人脸识别是一个常见的任务。假设一个公司要建立一个门禁系统，通过人脸识别来允许员工进入。为了提高人脸识别的准确性和鲁棒性，以下哪种技术通常会被采用？（）A.基于几何特征的人脸识别B.基于模板匹配的人脸识别C.基于深度学习的人脸识别，结合多模态数据D.基于颜色特征的人脸识别16、在计算机视觉的医学图像分析中，辅助医生进行疾病诊断。假设要通过分析CT图像检测肿瘤的位置和大小，以下关于医学图像计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.计算机视觉算法可以完全替代医生的诊断，不需要医生的进一步判断B.不同患者的个体差异和扫描参数的变化对肿瘤检测结果没有影响C.结合医生的先验知识和计算机视觉技术能够提高肿瘤检测的准确性和可靠性D.医学图像中的噪声和伪影对计算机视觉算法的性能没有影响17、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18、在计算机视觉的图像压缩任务中，假设要在保证图像质量的前提下尽可能减小文件大小。以下关于压缩算法的选择，哪一项是不正确的？（）A.选择基于变换的压缩算法，如离散余弦变换（DCT）B.采用无损压缩算法，确保图像信息完全不丢失C.只考虑压缩比，不关心图像的视觉质量D.根据图像的特点和应用需求选择合适的压缩算法19、在计算机视觉的医学图像分析中，例如对肿瘤的检测和分割。假设医学图像的质量较差，存在噪声和伪影，以下哪种预处理方法可能有助于提高后续分析的准确性？（）A.图像平滑B.图像锐化C.图像二值化D.图像翻转20、在计算机视觉中，特征提取是非常关键的一步。假设我们要从图像中提取有意义的特征，用于后续的处理和分析，以下关于特征提取方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）是常用的局部特征描述子，对图像的旋转、缩放和光照变化具有一定的不变性B.HOG（方向梯度直方图）特征通过计算图像局部区域的梯度方向分布来描述图像，常用于行人检测C.深度学习中的自动特征提取，例如通过卷积神经网络学习到的特征，比手工设计的特征更具有代表性和判别力D.特征提取的结果对后续的图像处理任务影响不大，不同的特征提取方法可以得到相似的处理效果21、在计算机视觉的图像分类任务中，假设要处理类别不均衡的数据集，即某些类别的样本数量远远少于其他类别。以下关于处理类别不均衡的方法描述，正确的是：（）A.直接使用传统的分类算法，类别不均衡不会对结果产生明显影响B.过采样少数类别的样本可以增加其数量，但可能导致过拟合C.欠采样多数类别的样本能够平衡数据集，但会丢失部分有用信息D.类别不均衡问题无法通过数据处理方法解决，只能通过改进分类算法来应对22、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23、计算机视觉中的图像去雾是一个具有挑战性的问题。假设要去除一张有浓雾的风景图像中的雾气，以下哪种方法可能需要对大气散射模型有深入的了解？（）A.基于深度学习的去雾方法B.基于物理模型的去雾方法C.基于图像增强的去雾方法D.基于滤波的去雾方法24、计算机视觉中的语义分割旨在为图像中的每个像素分配一个类别标签。假设要对医学影像中的肿瘤区域进行语义分割，以下关于模型评估指标的选择，哪一项是最为关键的？（）A.准确率，即正确分类的像素比例B.召回率，即正确分割出肿瘤像素的比例C.F1分数，综合考虑准确率和召回率D.平均交并比（MIoU），衡量分割结果与真实标签的重合程度25、目标检测是计算机视觉中的重要任务之一。假设要在一张城市街道的图像中检测出所有的行人和车辆，以下关于目标检测算法的描述，正确的是：（）A.基于传统的图像处理方法的目标检测算法在复杂场景中表现优于深度学习算法B.深度学习中的单阶段目标检测算法比两阶段算法速度快，但精度较低C.目标检测算法只需要关注目标的位置，不需要考虑目标的类别D.目标检测的准确率不受图像质量、光照条件和目标大小变化的影响26、物体检测是计算机视觉中的一项关键任务。假设一个智能监控系统需要检测场景中的特定物体，如背包、自行车等。以下关于物体检测算法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于深度学习的物体检测算法能够同时检测多个物体，并给出它们的位置和类别B.可以通过滑动窗口的方法在图像中搜索可能的物体区域，然后进行分类判断C.物体检测算法需要对大量的标注图像进行训练，以学习不同物体的特征D.无论物体的大小、形状和颜色如何变化，物体检测算法都能准确检测到27、计算机视觉中的语义理解旨在理解图像或视频中的高层语义信息。以下关于语义理解的说法，不正确的是（）A.语义理解需要将图像中的物体、场景和事件等与先验知识进行关联和解释B.知识图谱可以为语义理解提供丰富的语义信息和关系C.语义理解在图像描述生成、问答系统等任务中发挥着重要作用D.语义理解已经达到了非常完美的程度，能够准确理解任何复杂的图像或视频内容28、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29、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30、在计算机视觉的医学影像分析中，例如对肿瘤的检测和分割，需要高精度和可靠性。假设我们有一组磁共振成像（MRI）数据，以下哪种技术能够有效地辅助医生进行准确的诊断和治疗规划？（）A.基于传统图像处理的方法B.基于深度学习的分割网络，结合多模态数据C.基于聚类和分类的方法D.基于形态学操作和阈值分割的方法二、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）运用图像分类技术，对不同种类的运动器材进行分类。2、（本题5分）对舞蹈比赛中的舞蹈技巧难度和艺术表现力进行评估。3、（本题5分）使用目标跟踪算法，跟踪舞台剧中道具的移动轨迹。4、（本题5分）通过图像分割技术，将医学图像中的血管和神经组织进行分离。5、（本题5分）运用图像识别技术，检测医院病房内设备的运行状态。三、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）解释计算机视觉中的图像哈希技术。2、