中国地质大学（武汉）《计算机视觉与机器学习》2023-2024学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第2页，共2页中国地质大学（武汉）《计算机视觉与机器学习》

2023-2024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1分，共15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2、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3、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4、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5、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6、在计算机视觉的实际应用中，模型的实时性是一个重要的考虑因素。以下关于实时性的描述，不正确的是（）A.对于一些需要实时响应的应用，如自动驾驶和工业检测，模型的处理速度至关重要B.模型的复杂度、计算资源和算法效率都会影响实时性C.可以通过模型压缩、硬件加速和优化算法等方法来提高模型的实时性D.实时性只与模型本身有关，与硬件设备和系统架构无关7、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8、计算机视觉中的光流估计是计算图像中像素的运动信息。以下关于光流估计的叙述，不正确的是（）A.光流估计可以用于视频中的运动分析、目标跟踪和动作识别等任务B.基于深度学习的光流估计方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估计只对匀速运动的物体有效，对于复杂的非匀速运动估计不准确D.光流估计的结果可以为后续的计算机视觉任务提供重要的运动线索9、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10、计算机视觉中的表情识别用于分析人脸的表情状态。假设要在一个在线教育平台中检测学生的学习状态。以下关于表情识别的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过提取面部肌肉的运动特征来判断表情B.深度学习中的卷积神经网络能够自动学习表情的特征表示C.表情识别能够准确区分细微的表情变化，如困惑和专注D.表情识别不受面部遮挡和光照变化的影响，始终能够准确判断11、计算机视觉中的图像修复是填补图像中的缺失或损坏部分。假设我们有一张老照片，其中部分区域被损坏，需要进行修复。以下哪种图像修复方法能够生成自然、合理的内容，与周围区域融合良好？（）A.基于纹理合成的修复方法B.基于插值和填充的修复方法C.基于深度学习的图像修复网络，如ContextEncoderD.基于图像分解和重构的修复方法12、计算机视觉在安防监控领域有重要应用。假设要通过摄像头监控一个公共场所，以下关于计算机视觉在安防监控中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.可以实时检测异常行为，如人群聚集、奔跑等B.能够对人员进行身份识别和认证C.计算机视觉系统可以独立完成所有的安防监控任务，不需要人工干预D.与其他安防设备和系统集成，提高整体的安全性和防范能力13、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14、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15、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二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）说明计算机视觉在制鞋工业中的作用。2、（本题5分）说明计算机视觉在交通流量预测中的应用。3、（本题5分）说明计算机视觉在眼镜制造中的检测和设计。4、（本题5分）说明计算机视觉在智能仓储中的应用。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用目标检测算法，在图像中检测出特定的动物。2、（本题5分）基于深度学习，实现对跳水比赛中运动员入水姿势的检测。3、（本题5分）开发一个能够识别不同种类反刍动物的计算机视觉系统。4、（本题5分）使用计算机视觉方法，检测公交车内乘客是否佩戴口罩。5、（本题5分）利用图像分割技术，从超声波图像中分割出结石区域。四、分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）解读某餐厅的菜单设计，分析其如何通过排版、插图和文字描述提升顾客的点餐体验。2、（本题10分）一款游戏的界面设计充满了奇幻色彩和动感元素，为玩家带来了沉浸式的体验。请