中国科学院大学《计算机视觉》2021-2022学年第一学期期末试卷_第1页
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中国科学院大学《计算机视觉》2021-2022学年第一学期期末试卷_第3页
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《计算机视觉》2021-2022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、计算机视觉中的场景理解是理解图像或视频中的场景内容和语义信息。假设要理解一张城市街道的图像,以下关于场景理解方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过对象检测、语义分割和场景分类等任务来实现场景理解B.结合上下文信息和先验知识能够提高场景理解的准确性C.深度学习模型能够学习场景中的全局特征和关系,实现对场景的深入理解D.场景理解可以在没有任何先验知识和上下文信息的情况下,准确地推断出场景的语义2、当利用计算机视觉进行图像语义分割任务,例如将图像中的不同物体分割出来,以下哪种深度学习架构可能在分割精度和效率方面表现较好?()A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是3、在医学图像分析中,计算机视觉技术有助于疾病的诊断和治疗。假设医生需要对一组肺部CT图像进行分析,以检测是否存在肿瘤。以下关于医学图像分析中的计算机视觉的描述,哪一项是不准确的?()A.计算机视觉算法可以自动检测和定位肺部肿瘤,提高诊断的效率和准确性B.能够对图像进行增强和预处理,突出病变区域,便于医生观察和判断C.由于医学图像的复杂性和个体差异,计算机视觉的结果总是完全准确无误的D.可以通过大量标注的医学图像数据进行训练,学习正常和异常的图像特征4、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5、在计算机视觉中,人脸检测和识别是重要的应用方向。以下关于人脸检测和识别的说法,不正确的是()A.人脸检测旨在确定图像或视频中是否存在人脸,并定位人脸的位置B.人脸识别是在检测到人脸的基础上,对人脸的身份进行识别和验证C.深度学习方法在人脸检测和识别中取得了巨大的成功,但仍然存在一些挑战,如光照变化和姿态变化D.人脸检测和识别技术已经非常成熟,不存在任何错误率和安全隐患6、在计算机视觉的视频压缩中,为了在保证视觉质量的同时减少数据量,以下哪种技术可能被广泛应用?()A.运动估计和补偿B.图像分割C.特征点检测D.边缘检测7、在一个基于计算机视觉的无人驾驶系统中,需要对道路场景进行理解和预测,例如判断前方是否有行人横穿马路。为了实现准确的场景理解和预测,以下哪种技术可能是关键?()A.语义分割B.实例分割C.场景图生成D.以上都是8、当利用计算机视觉进行图像检索任务,例如在海量图像库中查找相似的图像,以下哪种图像表示方法可能对检索效果产生重要影响?()A.全局特征B.局部特征C.深度学习特征D.以上都是9、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10、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要分析一段视频中物体的运动速度和方向。以下关于光流计算的描述,哪一项是不准确的?()A.可以通过比较连续帧之间的像素差异来计算光流B.光流计算能够为视频中的目标跟踪和行为分析提供重要信息C.无论视频的帧率和分辨率如何,光流计算都能准确地估计像素运动D.深度学习方法也被应用于光流计算,提高了计算的准确性和效率11、视频理解是计算机视觉中的一个具有挑战性的任务。以下关于视频理解的叙述,不准确的是()A.视频理解不仅需要分析每一帧图像的内容,还需要考虑帧之间的时间关系B.循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)在处理视频序列数据时具有优势C.视频理解在视频监控、行为分析和内容推荐等方面具有广泛的应用前景D.目前的视频理解技术已经能够完全理解复杂场景下的视频内容,不存在任何挑战12、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13、计算机视觉在无人驾驶中的应用需要对周围环境进行快速准确的感知。假设车辆要在复杂的城市道路环境中行驶,以下哪种传感器的数据融合可能对提高环境感知的可靠性至关重要?()A.摄像头与激光雷达B.摄像头与毫米波雷达C.激光雷达与超声波传感器D.以上都有可能14、当进行图像的光流估计时,假设要计算图像中像素的运动速度和方向。以下哪种光流估计算法在复杂场景下可能更准确?()A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.随机估计光流D.不进行光流估计,忽略像素的运动信息15、目标检测是计算机视觉中的常见任务,例如在监控视频中检测行人或车辆。假设我们要开发一个目标检测系统,以下关于目标检测算法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于区域建议的方法,如R-CNN系列算法,通过生成候选区域并对其进行分类和定位来实现目标检测B.一阶段目标检测算法,如YOLO和SSD,直接在图像上进行目标的分类和定位,速度相对较快C.目标检测算法的性能通常用准确率、召回率和平均精度均值(mAP)等指标来评估D.目标检测算法的精度和速度是相互独立的,提高精度不会影响速度,反之亦然二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)简述计算机视觉在税务服务中的应用。2、(本题5分)说明计算机视觉在地质矿产勘查中的应用。3、(本题5分)说明计算机视觉在金属加工中的质量检测。4、(本题5分)说明计算机视觉在旧货回收行业中的应用。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)使用目标跟踪算法,跟踪马戏表演中动物的表演动作。2、(本题5分)通过计算机视觉,对不同类型的糖画作品进行分类。3、(本题5分)使用目标跟踪算法,跟踪魔术表演中道具的变化。4、(本题5分)利用图像分割技术,从地质勘探图像中分割出矿物质。5、(本题5分)使用目标跟踪算法,跟踪运动场上运动员的轨迹。四、分析题(本大题共4个小题,共40分)1、(本题10分)观察某电子产品品牌的售后服务中心室内设计,分析其如何通过空间布局和装饰元素,营造舒适、专业的服务环境。2、(本题10

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