中国地质大学（武汉）《计算机视觉》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、在计算机视觉的场景理解任务中，假设要理解一个室内场景的布局和功能，例如判断是办公室还是客厅。以下哪种信息对于准确理解场景是至关重要的？（）A.物体的类别和位置B.图像的颜色分布C.图像的拍摄角度D.随机选择图像中的部分区域进行分析2、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3、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4、在计算机视觉中，深度估计是确定场景中物体距离相机的距离。以下关于深度估计的说法，错误的是（）A.可以通过立体视觉、结构光或飞行时间等技术来获取深度信息B.深度学习方法在单目深度估计中取得了显著进展C.深度估计对于三维重建、虚拟现实和增强现实等应用具有重要意义D.深度估计的结果总是非常精确，不需要进行后处理和优化5、在计算机视觉中，目标检测是一项关键任务。假设要开发一个能够在复杂的城市交通场景中准确检测出各种车辆类型的系统，需要考虑车辆的不同尺寸、形状和姿态，以及光照、阴影和遮挡等因素的影响。以下哪种目标检测算法在处理这种复杂场景时具有较好的性能和鲁棒性？（）A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO6、当利用计算机视觉技术对医学影像（如X光、CT等）进行分析，辅助医生进行疾病诊断时，需要从大量的图像数据中提取有价值的特征。以下哪种特征提取方法在医学影像分析中可能具有较高的应用价值？（）A.基于形状的特征提取B.基于纹理的特征提取C.基于深度学习的自动特征学习D.基于颜色的特征提取7、假设要构建一个能够识别人脸表情的计算机视觉系统，用于情感分析和人机交互。考虑到表情的细微变化和个体差异，以下哪种模型架构可能更适合处理这种复杂的任务？（）A.多层感知机B.卷积神经网络C.循环神经网络D.生成对抗网络8、在计算机视觉的特征提取中，SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform，尺度不变特征变换）特征是一种经典的方法。假设我们要对一组包含不同视角和缩放比例的物体图像进行匹配，SIFT特征的哪个特性使其在这种情况下表现出色？（）A.对旋转和尺度变化具有不变性B.计算速度快，效率高C.特征维度低，易于存储和处理D.对光照变化不敏感9、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10、当进行视频中的动作识别时，假设要分析一段运动员训练的视频，识别出其中的各种动作，如跑步、跳跃和举重等。视频中的动作可能存在速度变化、遮挡和视角变化等问题。为了准确识别这些动作，以下哪种技术是关键的？（）A.对每一帧图像进行独立的动作分类，然后综合结果B.利用光流信息来捕捉视频中的运动模式C.只关注视频中的关键帧，忽略其他帧D.不考虑视频的时序信息，将其视为一系列独立的图像11、计算机视觉在安防领域的应用可以加强监控和预警能力。假设要通过摄像头实时监测公共场所的异常行为，以下关于安防计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.简单的运动检测算法就能准确识别各种异常行为B.不考虑人群密度和环境背景对异常行为检测的影响C.结合深度学习和行为分析模型可以提高异常行为检测的准确性和及时性D.安防领域的计算机视觉系统不需要考虑隐私保护和数据安全问题12、在计算机视觉的场景理解任务中，需要理解整个图像的语义信息。假设要分析一张城市街道的图像中包含的物体和它们之间的关系，以下关于场景理解方法的描述，正确的是：（）A.单独对图像中的每个物体进行识别和分类就能实现场景理解B.忽略图像中的上下文信息和空间布局对场景理解没有影响C.利用深度学习中的语义分割和图模型可以更好地理解场景的结构和语义关系D.场景理解只适用于简单的室内场景，对于复杂的户外场景无法处理13、在计算机视觉的目标跟踪任务中，假设要跟踪一个在人群中移动的物体。以下关于跟踪算法的选择，哪一项是需要着重考虑的？（）A.算法对目标外观变化的适应性B.算法的计算复杂度，越低越好C.算法是否能够处理多个同时移动的目标D.算法在处理静态场景时的性能14、在计算机视觉中，目标检测是一项重要任务。假设要在一张包含众多物体的复杂图像中准确检测出不同类型的车辆，例如轿车、卡车和摩托车。图像中的车辆可能具有不同的颜色、大小和姿态，而且背景也较为复杂。为了实现高精度的车辆检测，以下哪种方法通常被认为是最有效的？（）A.基于传统图像处理技术，如边缘检测和形态学操作B.使用基于深度学习的目标检测算法，如FasterR-CNNC.采用简单的模板匹配方法，根据预先定义的车辆模板进行匹配D.对图像进行全局特征提取，然后基于这些特征进行分类15、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二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）描述计算机视觉在医疗诊断中的应用场景。2、（本题5分）描述计算机视觉在地质勘探中的应用。3、（本题5分）说明计算机视觉在地震监测中的作用。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）开发一个能够识别不同种类食肉动物的计算机视觉系统。2、（本题5分）设计一个基于计算机视觉的声纹识别系统。3、（本题5分）设计一个程序，通过计算机视觉识别不同品牌的电脑。4、（本题5分）基于计算机视觉的智能公交站台系统，实时显示公交车的到站信息和车内拥挤程度。5、（本题5分）运用图像分类技术，对不同品种的花卉进行分类。四、分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分