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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页天津铁道职业技术学院
《法理学》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15个小题,每小题2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、对于视频中的异常检测任务,假设要在一段监控视频中检测出异常事件,如闯入、打斗等。以下哪种方法可能更有助于准确检测异常?()A.建立正常行为模型,对比检测异常B.只关注视频中的显著运动区域C.随机判断视频中的帧是否异常D.不进行异常检测,直接忽略异常事件2、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3、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4、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5、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6、图像分类是计算机视觉的基本任务之一。假设要对大量的动物图像进行分类,将其分为猫、狗、兔子等类别。在进行图像分类时,以下关于特征提取的描述,正确的是:()A.手工设计的特征,如颜色直方图、纹理特征等,总是比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具有判别性的图像特征,无需人工干预C.特征提取的好坏对图像分类的结果影响不大,主要取决于分类器的性能D.为了提高分类准确率,应该尽可能多地提取图像的各种特征,而不考虑特征的冗余性7、在计算机视觉的三维重建任务中,假设要从一组不同角度拍摄的二维图像中重建出物体的三维模型。这些图像可能存在噪声和拍摄误差。为了获得准确的三维重建结果,以下哪种技术是重要的?()A.基于立体视觉的方法,通过匹配不同图像中的对应点B.直接使用二维图像的平均信息来估计三维形状C.忽略图像中的噪声和误差,进行简单的重建D.随机生成三维模型,然后与二维图像进行匹配8、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9、在计算机视觉中,图像分割旨在将图像划分为不同的区域,每个区域具有相似的特征。以下关于图像分割的叙述,不正确的是()A.图像分割可以基于像素的颜色、纹理等特征进行B.深度学习方法在图像分割中取得了显著的成果,如全卷积网络(FCN)C.图像分割在医学影像分析、自动驾驶场景理解等方面具有重要作用D.图像分割的结果总是完美的,能够准确地将图像中的所有物体都分割出来10、假设要开发一个能够对文物进行数字化保护和修复的计算机视觉系统,需要对文物的破损部分进行准确识别和重建。以下哪种技术在文物修复方面可能具有应用潜力?()A.图像修复算法B.三维重建技术C.虚拟增强现实技术D.以上都是11、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12、在计算机视觉的遥感图像分析中,假设要从卫星遥感图像中提取土地利用信息,以下哪种技术可能对区分不同类型的土地覆盖有帮助?()A.高光谱分析B.纹理分析C.形状分析D.以上都有可能13、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)14、在计算机视觉的目标计数任务中,统计图像或视频中目标的数量。假设要统计一个果园中苹果的数量,以下关于目标计数方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以基于图像分割和对象识别的方法,先分割出每个苹果,然后进行计数B.利用深度学习中的回归模型直接预测苹果的数量C.目标计数不受苹果的大小、形状和分布的影响,任何情况下都能准确计数D.结合多视角图像或视频序列可以提高目标计数的准确性15、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高生产效率和质量。假设要检测生产线上产品的表面缺陷,以下关于工业检测中的计算机视觉技术的描述,正确的是:()A.传统的机器视觉方法在检测复杂的表面缺陷时比深度学习方法更可靠B.深度学习模型需要大量的有缺陷和无缺陷样本进行训练,才能准确检测出各种缺陷C.工业检测中的计算机视觉系统不需要考虑实时性和准确性的平衡D.产品的颜色和材质对表面缺陷检测的结果没有影响二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)简述计算机视觉在无人驾驶中的障碍物检测和路径规划。2、(本题5分)说明计算机视觉在军事中的应用。3、(本题5分)计算机视觉中如何进行武器装备检测和维护?三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)运用图像识别算法,对不同类型的手表图像进行分类和识别。2、(本题5分)对航拍图像中的道路和建筑物进行自动测绘和建模。3、(本题5分)基于计算机视觉的智能交通流量监测系统,实时统计车流量和道路拥堵情况。4、(本题5分)利用图像增强技术,提高夜间监控图像的可视性和清晰度。5、(本题5分)利用图像识别技术,对不同品牌的空调外机图像进行识别和分类。四、分析题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10分)以一款游戏的道具设计为例,分析其造型、功能、色彩如何与游戏主题和玩法相配合,提升
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