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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页内江卫生与健康职业学院《插画设计A》

2023-2024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、图像分类是计算机视觉的常见任务之一。假设要对大量的自然风景图片进行分类,如山脉、森林、海滩等。在进行图像分类时,以下关于数据增强的方法,哪一项可能不太有效?()A.对图像进行随机裁剪和旋转,增加数据的多样性B.改变图像的色彩和对比度,模拟不同的拍摄条件C.直接复制原图像,增加数据量D.给图像添加随机噪声,增强模型的鲁棒性2、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3、计算机视觉在工业检测中的应用越来越广泛。假设要检测电子电路板上的微小缺陷,以下关于图像采集设备的选择,哪一项是最为关键的?()A.选择高分辨率的数码相机,获取清晰的图像B.选用具有大景深的镜头,确保整个电路板都清晰成像C.采用高速摄像机,快速采集大量图像D.选择价格低廉的图像采集设备,降低成本4、在计算机视觉的图像检索任务中,假设要从一个大型图像数据库中快速找到与给定图像相似的图像。以下关于图像检索方法的描述,正确的是:()A.基于文本标注的图像检索方法依赖于人工标注的准确性和完整性,检索效果不稳定B.基于内容的图像检索通过提取图像的特征进行相似性比较,但特征的选择对检索结果影响不大C.哈希方法能够将高维的图像特征映射为低维的哈希码,大大提高检索效率,但会损失一定的准确性D.所有的图像检索方法都能够在大规模数据库中实现实时、准确的检索5、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)6、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。假设我们要估计一个机器人手臂的姿态,以下哪种技术通常被用于获取准确的姿态信息?()A.基于视觉标记的姿态估计B.基于深度学习的姿态估计C.基于几何约束的姿态估计D.基于惯性测量单元(IMU)的姿态估计7、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8、在计算机视觉的图像质量评估任务中,假设要评估一张经过处理后的图像的质量。以下关于图像质量评估方法的描述,正确的是:()A.主观评估方法通过人的观察和判断来评价图像质量,结果准确可靠B.客观评估方法中的全参考方法需要原始未失真图像作为参考,计算复杂度低C.无参考图像质量评估方法能够在没有原始图像的情况下准确评估图像质量D.所有的图像质量评估方法都能够完全反映人对图像质量的主观感受9、在计算机视觉的图像分割任务中,假设要对细胞图像进行精细分割。以下关于模型选择的考虑因素,哪一项是不准确的?()A.模型对细胞边界的捕捉能力B.模型在小样本数据上的泛化能力C.模型的训练时间和计算资源需求D.模型的知名度和在学术圈的引用次数10、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11、计算机视觉在自动驾驶领域有广泛的应用。假设一辆自动驾驶汽车需要识别道路上的交通标志,以下关于自动驾驶中的计算机视觉应用的描述,哪一项是不正确的?()A.多摄像头融合可以提供更全面的道路信息,提高交通标志识别的准确性B.深度学习模型可以实时处理摄像头采集的图像,快速准确地识别交通标志C.除了交通标志识别,计算机视觉还可以用于车道检测、行人检测和障碍物检测等任务D.自动驾驶中的计算机视觉系统完全不需要其他传感器(如雷达、激光雷达)的辅助,仅依靠图像信息就能实现安全可靠的驾驶12、图像增强是为了改善图像的质量和视觉效果。假设我们有一张由于光照不足而显得暗淡的图像,需要对其进行增强以突出细节。以下哪种图像增强方法可以有效地提高图像的对比度,同时避免过度增强导致的噪声放大?()A.直方图均衡化B.灰度变换C.锐化滤波D.中值滤波13、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14、当利用计算机视觉进行图像去模糊任务,恢复清晰的图像,以下哪种先验知识或约束可能有助于解决这个问题?()A.自然图像的梯度稀疏性B.图像的低频成分C.图像的边缘信息D.以上都是15、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16、在计算机视觉的图像生成任务中,假设要生成具有真实感的自然图像。以下关于图像生成方法的描述,正确的是:()A.生成对抗网络(GAN)能够生成逼真的图像,但训练过程不稳定,容易模式崩溃B.变分自编码器(VAE)生成的图像多样性好,但真实感不如GAN生成的图像C.自回归模型在图像生成中效率高,能够快速生成高质量的图像D.所有的图像生成方法都能够生成与真实世界完全一致的图像17、计算机视觉中的纹理分析用于描述图像中重复出现的模式和结构。假设要对一块布料的纹理进行分析,以判断其材质和质量,同时布料可能存在褶皱和变形。以下哪种纹理分析方法在处理这种复杂情况时更为准确?()A.统计纹理分析B.结构纹理分析C.基于模型的纹理分析D.基于深度学习的纹理分析18、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19、计算机视觉在卫星遥感图像分析中的应用可以帮助监测地球环境和资源。假设要通过卫星图像分析森林的覆盖面积变化。以下关于计算机视觉在卫星遥感中的描述,哪一项是不准确的?()A.可以通过图像分类和分割技术区分森林、草地和建筑物等不同地物类型B.能够对多时相的卫星图像进行比较,监测森林的生长和砍伐情况C.计算机视觉在卫星遥感中的应用不受卫星图像的分辨率和光谱信息的限制D.可以结合地理信息系统(GIS)数据,进行更深入的空间分析和决策支持20、计算机视觉中的视频压缩是为了减少视频数据的存储空间和传输带宽。假设要对一段高清视频进行压缩,同时保持较好的视觉质量。以下关于视频压缩方法的描述,正确的是:()A.帧内压缩通过去除图像内部的冗余信息实现压缩,对图像质量影响较小B.帧间压缩利用相邻帧之间的相似性进行压缩,但会引入明显的失真C.运动估计在帧间压缩中不重要,对压缩效率提升作用不大D.视频压缩的码率越低,压缩效果越好,视觉质量也越高21、计算机视觉中的光流估计用于计算图像中像素的运动信息。假设要对一段视频中的物体运动进行分析,以下关于光流估计的描述,正确的是:()A.稀疏光流估计只计算图像中部分特征点的运动,无法反映整体的运动趋势B.稠密光流估计能够得到图像中每个像素的运动向量,但计算复杂度较高C.光流估计的结果不受光照变化和噪声的影响,具有很高的准确性D.光流估计只能用于分析匀速直线运动的物体,对于复杂的运动模式无法处理22、在计算机视觉的目标跟踪任务中,假设要在一段视频中持续跟踪一个移动的物体,例如跟踪一只飞行的鸟。物体可能会被其他物体遮挡,并且外观可能会发生变化。以下哪种目标跟踪方法在这种复杂情况下更有可能成功?()A.基于卡尔曼滤波的跟踪方法,预测物体的位置和速度B.基于深度学习的Siamese网络跟踪方法C.只在视频的起始帧确定目标位置,后续帧不再跟踪D.随机选择视频中的区域作为跟踪目标23、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24、计算机视觉在医疗手术中的应用可以为医生提供辅助和支持。假设在一个微创手术中,计算机视觉用于引导手术器械。以下关于计算机视觉在医疗手术中的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过实时图像分析,为医生提供器械与组织的相对位置和姿态信息B.能够对手术区域进行精准的分割和标注,帮助医生识别关键结构C.计算机视觉在医疗手术中的应用已经非常成熟,不存在任何风险和误差D.可以与机器人手术系统结合,实现更精确和稳定的手术操作25、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26、图像去模糊是计算机视觉中的一个难题。假设一张图像由于相机抖动而产生模糊,以下哪种去模糊方法可能需要对模糊核有较为准确的估计?()A.基于深度学习的去模糊方法B.盲去卷积方法C.维纳滤波去模糊方法D.均值滤波去模糊方法27、计算机视觉中的动作识别旨在识别视频中的人物动作。假设我们要对一段包含复杂背景和多人交互的视频进行动作识别,以下哪种特征表示可能对提高识别准确率有帮助?()A.基于光流的特征B.基于图像直方图的特征C.基于像素值的原始特征D.基于图像边缘的特征28、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29、计算机视觉在体育赛事分析中的应用可以提供更深入的比赛洞察。假设要分析一场足球比赛中球员的跑位和传球模式,以下关于体育赛事计算机视觉应用的描述,正确的是:()A.仅依靠球员的位置信息就能全面分析比赛中的战术和策略B.球员的速度和加速度等动态信息对比赛分析的价值不大C.结合深度学习和轨迹分析技术可以更有效地挖掘比赛中的关键模式和趋势D.比赛场地的光照和摄像机视角对计算机视觉分析的结果没有影响30、计算机视觉中的行人重识别是在不同摄像头拍摄的图像或视频中识别出特定的行人。以下关于行人重识别的叙述,不正确的是()A.行人重识别需要提取具有判别性的行人特征,克服视角、光照和姿态的变化B.深度学习方法在行

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