陕西财经职业技术学院《计算机视觉基础及应用》2023-2024学年第一学期期末试卷

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页陕西财经职业技术学院

《计算机视觉基础及应用》2023-2024学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______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、计算机视觉中的图像超分辨率技术用于提高图像的分辨率。假设要将一张低分辨率的图像恢复成高分辨率图像，以下关于图像超分辨率方法的描述，正确的是：（）A.基于插值的图像超分辨率方法能够生成清晰逼真的高分辨率图像B.深度学习中的生成对抗网络（GAN）在图像超分辨率任务中无法发挥作用C.图像超分辨率的效果不受原始低分辨率图像的质量和内容的限制D.结合先验知识和深度学习的方法可以改善图像超分辨率的效果2、计算机视觉中的动作识别用于分析视频中的人体动作。假设要识别一段舞蹈视频中的动作类别。以下关于动作识别方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以基于时空特征提取的方法，捕捉动作在时间和空间上的变化B.深度学习中的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）适用于动作序列的分析C.动作识别只需要关注人体的关节位置，不需要考虑人体的整体形态D.多模态数据融合，如结合音频和视频信息，可以提高动作识别的准确率3、在进行图像增强时，我们常常需要在保持图像细节的同时改善图像质量。假设一张低光照条件下拍摄的图像存在大量噪声，以下哪种图像增强方法可能不太适合处理这种情况？（）A.直方图均衡化B.基于小波变换的去噪方法C.中值滤波D.高斯滤波4、计算机视觉在安防领域的应用可以加强监控和预警能力。假设要通过摄像头实时监测公共场所的异常行为，以下关于安防计算机视觉应用的描述，正确的是：（）A.简单的运动检测算法就能准确识别各种异常行为B.不考虑人群密度和环境背景对异常行为检测的影响C.结合深度学习和行为分析模型可以提高异常行为检测的准确性和及时性D.安防领域的计算机视觉系统不需要考虑隐私保护和数据安全问题5、计算机视觉中的深度估计是确定场景中物体距离相机的远近。假设要为机器人导航提供深度信息，以下关于深度估计方法的精度要求，哪一项是最为关键的？（）A.能够区分不同物体的大致距离范围即可B.提供精确到毫米级别的深度信息，确保机器人安全导航C.深度估计的精度对机器人导航影响不大，可以忽略D.精度要求取决于机器人的运动速度，速度越快要求精度越低6、在计算机视觉的图像检索任务中，根据用户的需求从图像数据库中查找相关图像。假设要从一个大型的图像库中检索包含特定物体的图像，以下关于图像检索方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以基于图像的内容特征，如颜色、形状和纹理等，进行相似性度量和检索B.深度学习模型能够提取更具语义和判别力的特征，提高图像检索的准确性C.图像检索的结果只取决于图像的特征表示，与检索算法的效率无关D.可以结合用户的反馈和交互，不断优化图像检索的结果7、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8、计算机视觉中的场景理解是对整个图像场景的语义和结构进行分析和理解。以下关于场景理解的描述，不准确的是（）A.场景理解需要综合考虑物体、空间关系、上下文信息等多个方面B.可以通过构建场景图来表示场景中的实体和关系，辅助场景理解C.场景理解在智能导航、虚拟环境构建和图像编辑等领域具有潜在的应用价值D.场景理解是一个已经完全解决的问题，不存在任何技术难题9、计算机视觉中的车牌识别是智能交通系统中的重要组成部分。假设要在一个高速公路收费站实现准确的车牌识别，以下关于车牌识别方法的描述，正确的是：（）A.基于边缘检测和字符分割的方法对车牌的变形和污渍具有很强的适应性B.深度学习中的卷积神经网络能够直接从车牌图像中识别出字符，但对车牌的倾斜和光照不均敏感C.车牌识别系统只需要在白天光照良好的条件下工作，夜间和恶劣天气下无法正常运行D.车牌识别的准确率只取决于车牌图像的清晰度，与车牌的颜色和字体无关10、在计算机视觉的视觉跟踪与定位任务中，实时跟踪物体并确定其在空间中的位置。假设要在一个室内环境中跟踪一个移动的机器人并确定其位置，以下关于视觉跟踪与定位方法的描述，正确的是：（）A.基于标志物的跟踪与定位方法在标志物被遮挡时仍能准确工作B.视觉里程计方法能够独立实现高精度的长期跟踪与定位C.同时使用多个相机进行观测不能提高跟踪与定位的性能D.环境的光照变化和动态障碍物对视觉跟踪与定位的结果影响较小11、计算机视觉中的图像增强旨在改善图像的质量和视觉效果。假设一张低对比度、有噪声的医学图像需要进行增强处理，以突出病变区域并减少噪声的影响。以下哪种图像增强技术最为适合？（）A.直方图均衡化B.中值滤波C.高斯滤波D.锐化滤波12、当处理低光照条件下拍摄的图像时，为了增强图像的亮度和对比度，同时减少噪声，以下哪种图像处理方法可能更合适？（）A.直方图均衡化B.伽马校正C.简单地增加图像的整体亮度值D.不进行任何处理，保留低光照效果13、视频分析是计算机视觉的一个重要领域。假设要对一段监控视频中的行为进行分析和理解，以下关于视频分析方法的描述，正确的是：（）A.直接将视频中的每一帧图像作为独立的图像进行处理，就能准确分析视频中的行为B.考虑视频的时序信息和帧间的相关性对于理解复杂的行为非常重要C.视频分析只适用于简单的动作识别，对于复杂的多人物交互行为无法处理D.视频的分辨率和帧率对视频分析的结果没有影响14、计算机视觉中的行人检测是智能监控系统中的重要任务。假设要在一个拥挤的公共场所中准确检测出行人，同时要排除其他类似物体的干扰。以下哪种行人检测方法在这种复杂环境下具有更高的检测率和较低的误检率？（）A.基于HOG特征的行人检测B.基于深度学习的行人检测C.基于运动信息的行人检测D.基于形状模板的行人检测15、在计算机视觉的目标跟踪任务中，目标可能会被遮挡、变形或快速移动。假设要跟踪一个在人群中快速移动的人物，以下哪种跟踪算法可能更适合应对这种复杂情况？（）A.基于卡尔曼滤波的跟踪算法B.基于粒子滤波的跟踪算法C.基于均值漂移的跟踪算法D.基于模板匹配的跟踪算法16、在计算机视觉的图像分割任务中，假设要将一张医学图像中的病变区域精确地分割出来，以便医生进行诊断和治疗。这张医学图像可能存在噪声、模糊和不均匀的灰度分布。以下哪种图像分割方法在处理这种复杂情况时可能更具优势？（）A.基于阈值的分割方法，根据像素值设定阈值进行分割B.基于区域生长的分割方法，从种子点开始逐渐扩展区域C.基于深度学习的语义分割算法，如U-NetD.随机分割图像，然后根据后续分析进行调整17、在计算机视觉的场景理解任务中，假设要理解一个室内场景的布局和功能，例如判断是办公室还是客厅。以下哪种信息对于准确理解场景是至关重要的？（）A.物体的类别和位置B.图像的颜色分布C.图像的拍摄角度D.随机选择图像中的部分区域进行分析18、计算机视觉中的图像去噪旨在去除图像中的噪声，恢复清晰的图像。假设要处理一张受到严重噪声污染的天文图像，以下关于去噪算法的选择，哪一项是需要谨慎考虑的？（）A.选择基于滤波的去噪算法，如中值滤波B.采用基于深度学习的去噪算法，如自编码器C.只考虑去噪效果，不关心图像细节的保留D.根据噪声的类型和强度选择合适的去噪算法19、当进行图像的显著性检测时，假设要从一张复杂的图像中突出显示出人们视觉上最关注的区域，例如在一张风景图像中突出显示出一座显眼的山峰。以下哪种方法在计算图像的显著性时可能更准确？（）A.基于频率域分析的方法，计算图像的频谱特征B.基于对比度的方法，比较区域与周围的差异C.随机选择图像中的部分区域作为显著性区域D.不进行任何计算，主观判断显著性区域20、在计算机视觉中，图像分类是一项基础任务。假设我们有一组包含各种动物的图像数据集，需要训练一个模型来准确区分不同的动物类别。在选择图像分类模型时，以下哪种模型架构通常在处理大规模图像数据集时表现出色？（）A.传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）B.浅层的卷积神经网络（CNN）C.深度卷积神经网络，如ResNetD.循环神经网络（RNN）二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）简述计算机视觉在智能安防中的应用场景。2、（本题5分）计算机视觉中如何辅助新闻编辑和内容筛选？3、（本题5分）简述图像复原的方法。4、（本题5分）计算机视觉中如何进行图像预处理？5、（本题5分）说明计算机视觉在艺术创作和设计中的应用。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）研究某运动品牌的儿童运动装备广告设计，分析其可爱的设计、安全性能展示、运动乐趣传达如何吸引家长为孩子购买。2、（本题5分）一家书店的主题活动海报设计营造浓厚阅读氛围。请研究海报在主题突出、活动内容呈现、嘉宾介绍上的设计方法，以及如何吸引读者参与活动。3、（本题5分）以一款汽车品牌的宣传册设计为例，分析其如何运用视觉元素展示汽车性能和品牌形象。4、（本题5分）观察某旅游景区的电子