常州工学院《机器视觉》2022-2023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页常州工学院《机器视觉》

2022-2023学年第一学期期末试卷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1分，共20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。假设要估计一个机器人手臂的姿态，以实现精确的控制和操作。以下哪种姿态估计方法在处理这种机械结构时准确性更高？（）A.基于模型的姿态估计B.基于深度学习的姿态估计C.基于视觉惯性里程计的姿态估计D.基于几何约束的姿态估计2、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3、假设要构建一个能够对书画作品进行真伪鉴定的计算机视觉系统，需要对作品的笔触、线条和风格等特征进行分析。以下哪种技术在书画鉴定中可能具有应用前景？（）A.笔迹分析B.风格迁移C.图像风格分析D.以上都是4、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5、在计算机视觉的人脸识别任务中，需要应对姿态、表情和光照等变化。假设要构建一个能够在不同环境下准确识别人脸的系统，以下哪种人脸识别方法在处理这些变化时具有更高的准确性和鲁棒性？（）A.基于特征点的人脸识别B.基于模板匹配的人脸识别C.基于深度学习的人脸识别D.基于几何形状的人脸识别6、在计算机视觉的图像配准任务中，需要将不同视角或时间拍摄的图像进行对齐。假设要将两张具有一定旋转和平移差异的图像进行配准，以下关于图像配准方法的描述，正确的是：（）A.基于特征点匹配的图像配准方法对图像的变形和光照变化不敏感B.直接使用像素值的相似性度量就能实现准确的图像配准C.图像配准不需要考虑图像的分辨率和比例尺差异D.深度学习在图像配准中的应用还不成熟，不如传统方法有效7、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8、在计算机视觉的行人重识别任务中，假设要在多个摄像头拍摄的画面中找到同一个行人。以下关于特征融合的方法，哪一项是不太合理的？（）A.将行人的外观特征和步态特征进行融合B.简单地将不同特征进行拼接，不考虑权重分配C.根据特征的重要性为其分配不同的权重进行融合D.利用深度学习模型自动学习特征的融合方式9、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要在一个动态场景中准确计算光流，以下哪种情况可能导致较大的误差？（）A.物体的快速运动B.光照的剧烈变化C.图像的低分辨率D.以上都有可能10、计算机视觉中的全景图像拼接是将多个视角的图像组合成一个全景图像。假设我们有一组用普通相机拍摄的场景照片，要拼接成一个无缝的全景图，以下哪个步骤对于拼接的质量影响最大？（）A.特征点提取和匹配B.图像融合和过渡处理C.相机参数估计和校正D.图像的裁剪和缩放11、在计算机视觉的图像修复任务中，恢复图像中缺失或损坏的部分。假设要修复一张老照片中缺失的部分，以下关于图像修复方法的描述，正确的是：（）A.基于纹理合成的图像修复方法能够完美恢复复杂的结构和细节B.深度学习中的自编码器在图像修复中无法学习到有效的特征表示C.图像修复的结果不受缺失区域的大小和形状的影响D.结合先验知识和上下文信息的深度学习方法可以产生更合理和自然的修复效果12、在计算机视觉的全景图像拼接任务中，假设要将多张拍摄的局部图像拼接成一幅完整的全景图。以下关于图像匹配和融合的步骤，哪一项是容易出错的？（）A.准确找到相邻图像之间的特征点进行匹配B.对匹配后的图像进行几何校正和投影变换C.直接将图像拼接在一起，不进行任何过渡处理D.采用合适的融合算法，消除拼接处的明显痕迹13、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14、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15、计算机视觉在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中的应用可以提供更沉浸式的体验。假设要在VR环境中实时跟踪用户的头部运动并相应地更新场景，以下关于VR/AR计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.简单的基于传感器的跟踪方法能够满足VR中高精度的头部运动跟踪需求B.计算机视觉在VR/AR中的应用主要关注图像生成，而不是跟踪和定位C.结合视觉特征提取和深度学习的头部运动跟踪算法可以实现低延迟和高精度的跟踪D.VR/AR环境中的光照条件和物体遮挡对计算机视觉算法的性能没有影响16、在图像分类任务中，深度学习模型取得了显著的成果。假设要对一组包含不同动物的图像进行分类，以下关于图像分类模型的描述，正确的是：（）A.模型的层数越多，分类准确率一定越高B.数据增强技术，如旋转、裁剪等，对模型的性能提升没有帮助C.结合多种特征提取方法和分类器，可以提高图像分类的准确性和鲁棒性D.图像分类模型不需要考虑图像的空间信息，只关注像素值的统计特征17、在计算机视觉的三维重建中，从多幅二维图像恢复物体的三维结构。假设要对一个古建筑进行三维重建，以下关于三维重建方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于立体视觉的方法通过匹配不同视角下的图像特征点来计算深度信息，实现三维重建B.运动恢复结构（SfM）算法可以从一系列无序的图像中重建场景的三维结构C.激光扫描技术能够直接获取物体表面的三维点云数据，是一种高精度的三维重建方法D.三维重建的结果只取决于输入的图像质量，与重建算法的选择无关18、假设要构建一个能够对服装进行款式和颜色识别的计算机视觉系统，用于时尚推荐和库存管理。在处理服装图像时，由于服装的款式和颜色变化多样，以下哪种特征表示方法可能更适合？（）A.手工设计的特征B.基于深度学习的自动特征C.颜色直方图D.以上都是19、在计算机视觉的图像超分辨率重建中，假设我们要将低分辨率的图像重建为高分辨率图像，同时保持图像的细节和纹理。以下哪种深度学习架构可能在这方面表现较好？（）A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）C.生成对抗网络（GAN）D.自动编码器（Autoencoder）20、计算机视觉在安防监控领域有广泛应用。假设要通过监控摄像头实时检测人群中的异常行为，以下关于实时性和准确性的平衡，哪一项是最为关键的？（）A.优先保证实时性，即使准确性略有降低B.优先保证准确性，允许一定的延迟C.不考虑实时性和准确性，只要能检测出异常行为即可D.完全无法平衡实时性和准确性，只能根据具体情况选择其一二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）说明计算机视觉在旅游行业中的景点推荐和游客行为分析。2、（本题5分）解释计算机视觉在刑侦中的应用。3、（本题5分）解释计算机视觉在太阳能发电中的作用。4、（本题5分）解释计算机视觉中的手势识别技术。5、（本题5分）计算机视觉中如何协助地震救援和灾害评估？三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）以一个文化活动的宣传海报设计为对象，分析设计师如何运用视觉元素传达活动的主题、内容和文化内涵，吸引参与者。2、（本题5分）某科技公司的新品发布会邀请函设计简约高端，采用了创新的材质和工艺。请解析此邀请函设计如何体现公司的科技实力和新品的独特性，如何邀请到重要嘉宾，以及在提升发布会期待值方面的效果。3、（本题5分）以某品牌的宣传海报插画设计为例，阐述其如何运用插画风格和艺术感，传达品牌的情感和个性，吸引用户的关注。4、（本题5分）分析某品牌的宣传海报系列设计，探讨其如何通过