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文档简介
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1页,共3页喀什大学《室内专题项目人文性展览空间设计》
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、在计算机视觉的研究中,数据集的质量和规模对模型的训练和性能评估至关重要。以下关于数据集的描述,不准确的是()A.大规模、多样化和标注准确的数据集有助于训练出泛化能力强的模型B.一些公开的数据集如ImageNet、COCO等为计算机视觉研究提供了重要的基准C.数据集的构建需要耗费大量的时间和人力,但可以通过数据增强技术来减少对原始数据的需求D.数据集一旦构建完成,就不需要再进行更新和扩展,能够一直满足研究的需求2、在进行计算机视觉的三维重建时,需要从多个视角的图像中恢复物体的三维形状和结构。假设要对一个复杂的古建筑进行三维重建,图像采集存在视角偏差和部分遮挡。以下哪种三维重建方法在处理这种不完整和有噪声的数据时效果较好?()A.基于立体视觉的重建B.基于运动恢复结构(SfM)的重建C.基于激光扫描的重建D.基于深度学习的重建3、在计算机视觉的视频分析中,假设要对一段监控视频中的异常行为进行检测。以下关于特征提取的方法,哪一项是不太适合的?()A.提取每一帧图像的颜色、纹理等低级特征B.利用光流信息来捕捉物体的运动特征C.仅分析视频的音频信息,忽略图像内容D.结合时空特征,同时考虑空间和时间维度的信息4、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5、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6、在计算机视觉的应用于自动驾驶领域,需要实时检测道路上的交通标志和标线。假设车辆在高速行驶中,以下哪种技术能够快速准确地检测到各种交通标志,并且对光照变化和遮挡具有较强的鲁棒性?()A.基于颜色和形状特征的检测方法B.基于深度学习的检测方法,结合多尺度特征C.基于边缘检测和形态学操作的方法D.基于模板匹配和特征点匹配的方法7、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8、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9、图像压缩是为了减少图像的数据量,同时保持可接受的视觉质量。假设我们需要在网络上传输大量的图像,以下哪种图像压缩标准能够在保证较高压缩比的同时,提供较好的图像质量?()A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP10、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11、在计算机视觉的立体视觉任务中,通过两个或多个相机获取的图像来计算深度信息。以下哪种立体匹配算法在精度和效率方面可能表现较好?()A.基于区域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度学习的匹配算法D.以上都是12、计算机视觉中的视频理解任务包括对视频内容的分析和解释。假设要理解一段新闻视频的主要内容和事件发展。以下关于视频理解的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过对视频中的帧进行分类、目标检测和跟踪来实现视频理解B.深度学习中的注意力机制可以帮助聚焦视频中的关键信息,提高理解的准确性C.视频理解只需要关注视觉信息,不需要考虑音频和文字等其他模态的信息D.可以结合知识图谱和语义理解技术,对视频中的内容进行更深入的分析和解释13、在计算机视觉中,目标检测是一项重要任务。假设我们要开发一个能够在交通场景中检测车辆的系统。如果图像中的车辆存在多种姿态、大小和光照条件的变化,以下哪种目标检测算法可能更适合应对这种复杂情况?()A.基于传统特征的检测算法,如HOG特征结合SVM分类器B.基于深度学习的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的检测算法D.基于颜色特征的检测算法14、在计算机视觉的图像超分辨率重建中,提高低分辨率图像的清晰度。假设要将一张模糊的图像重建为清晰的高分辨率图像,以下关于图像超分辨率重建方法的描述,哪一项是不正确的?()A.基于插值的方法通过在像素之间插入新的值来增加图像的分辨率,但可能会导致图像模糊B.基于深度学习的方法能够学习低分辨率图像和高分辨率图像之间的映射关系,重建出更清晰的图像C.图像超分辨率重建可以无限制地提高图像的分辨率,不受原始图像信息的限制D.为了获得更好的重建效果,可以结合多种超分辨率重建方法或使用先验知识15、在计算机视觉的目标识别任务中,除了识别目标的类别,还需要确定目标的位置和大小。假设我们要在一幅复杂的图像中识别多个不同大小的物体,以下哪种目标识别算法能够适应不同尺度的目标?()A.基于滑动窗口的目标识别算法B.基于特征金字塔的目标识别算法C.基于注意力机制的目标识别算法D.基于模板匹配的目标识别算法16、计算机视觉在医学影像分析中的应用有助于辅助医生进行诊断和治疗。假设要分析一张脑部CT图像,以下关于医学影像分析中的计算机视觉应用的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过分割脑组织、检测病变区域等方法,为医生提供定量的分析结果B.深度学习模型能够自动学习医学影像中的特征,辅助医生发现潜在的疾病C.计算机视觉在医学影像分析中的应用需要遵循严格的医学伦理和法规D.计算机视觉系统可以完全替代医生的诊断,不需要医生的进一步审查和判断17、图像分类是计算机视觉的基础任务之一。假设要对大量的自然风景图片进行分类,包括山脉、森林、海滩等不同类型,同时图片可能存在不同的拍摄角度、光照条件和季节变化。为了能够准确地对这些图片进行分类,以下哪种特征提取方法与分类算法的组合最为有效?()A.SIFT特征+支持向量机B.HOG特征+决策树C.卷积神经网络自动提取特征+深度学习分类器D.颜色直方图特征+朴素贝叶斯18、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19、计算机视觉在农业中的应用可以帮助监测农作物的生长状况。假设要通过图像分析判断农作物的病虫害程度,以下关于农业计算机视觉应用的描述,正确的是:()A.仅依靠农作物的颜色特征就能准确判断病虫害的程度B.不同农作物品种和生长阶段对病虫害判断的影响不大C.结合图像的纹理、形状和颜色等多特征,可以更准确地评估农作物的健康状况D.农业环境的复杂性对计算机视觉的应用没有挑战20、在计算机视觉的视觉跟踪与监控应用中,需要对特定目标进行持续的跟踪和监测。假设要对一个在大型商场中移动的可疑人员进行跟踪,同时要应对人群遮挡和环境变化。以下哪种视觉跟踪与监控技术在这种情况下能够提供更可靠的跟踪结果?()A.多目标跟踪算法B.基于深度学习的单目标跟踪C.基于粒子滤波的跟踪D.基于特征匹配的跟踪21、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22、在计算机视觉的场景理解任务中,需要对图像中的物体、关系和上下文进行综合分析。假设要理解一个室内场景的布局和功能,以下哪种信息可能是最关键的?()A.物体的形状和颜色B.物体之间的空间位置关系C.图像的亮度和对比度D.图像的拍摄角度23、计算机视觉中的场景理解需要从图像中推断出物体之间的关系和场景的语义信息。假设要理解一张室内办公室场景的图像,包括家具的布局、人员的活动等。以下哪种方法在进行场景理解时最为有效?()A.基于对象检测和分类的方法B.基于图模型的场景表示C.基于深度学习的场景解析D.基于规则推理的方法24、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25、对于图像的纹理分析任务,假设要描述和区分不同类型的纹理,例如木纹和石纹。以下哪种方法可能更有助于准确分析纹理特征?()A.基于统计的方法,计算纹理的灰度共生矩阵B.基于模型的方法,如马尔可夫随机场C.仅通过肉眼观察和主观描述纹理D.不进行任何纹理分析,直接忽略纹理信息26、在计算机视觉的图像检索任务中,假设要从海量的图像库中快速找到与给定图像相似的图像。以下关于图像特征表示的选择,哪一项是需要重点考虑的?()A.选择具有高维度的特征向量,包含丰富的图像信息B.采用低维度但具有区分性的特征表示,提高检索效率C.忽略特征的维度和区分性,随机选择一种特征表示D.只使用图像的颜色特征,忽略形状和纹理等特征27、在进行图像配准(ImageRegistration)时,即对齐两幅或多幅图像,假设我们要将不同时间拍摄的同一地区的卫星图像进行配准,由于地形变化和拍摄角度的差异,以下哪个因素可能对配准精度产生最大影响?()A.图像的分辨率B.选择的特征点数量C.图像的灰度值D.地理坐标信息的准确性28、在计算机视觉的全景图像生成任务中,将多幅局部图像拼接成一幅全景图像。假设要生成一个城市景观的全景图像,以下关于全景图像生成方法的描述,哪一项是不正确的?()A.首先需要对局部图像进行特征提取和匹配,找到它们之间的对应关系B.可以使用图像变形和融合技术来消除拼接处的缝隙和色差C.全景图像生成不受拍摄角度、光照条件和相机参数的影响,能够完美拼接任何图像D.基于深度学习的方法能够自动学习全景图像的生成规律,提高拼接效果29、在计算机视觉的图像修复任务中,假设要修复一张有部分缺失的图像。以下关于图像修复方法的描述,正确的是:()A.基于扩散的图像修复方法能够自然地填充缺失区域,但修复速度慢B.基于样本的图像修复方法可以快速生成修复结果,但容易出现重复纹理C.深度学习中的生成对抗网络(GAN)在图像修复中无法保证修复内容与周围区域的一致性D.所有的图像修复方法都能够完美地恢复出图像缺失部分的真实内容30、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
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