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站名:站名:年级专业:姓名:学号:凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者,成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页,共1页安徽工业经济职业技术学院《机器视觉及传感系统》
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20个小题,每小题2分,共40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、在计算机视觉的图像配准任务中,假设要将两张拍摄角度不同的同一物体的图像进行对齐。以下关于特征匹配的方法,哪一项是不太可靠的?()A.使用SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)特征进行匹配B.基于像素值的直接比较进行匹配C.利用SURF(SpeededUpRobustFeatures)特征进行匹配D.通过ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)特征进行匹配2、在一个基于计算机视觉的智能零售系统中,需要对顾客的购物行为进行分析,如拿起商品、放回商品等动作的识别。以下哪种技术在动作识别方面可能发挥重要作用?()A.光流分析B.目标跟踪C.动作捕捉D.以上都是3、在计算机视觉中,目标检测是一项关键任务。假设要开发一个能够在复杂的城市交通场景中准确检测出各种车辆类型的系统,需要考虑车辆的不同尺寸、形状和姿态,以及光照、阴影和遮挡等因素的影响。以下哪种目标检测算法在处理这种复杂场景时具有较好的性能和鲁棒性?()A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.YOLO4、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5、计算机视觉中的图像超分辨率重建旨在提高图像的分辨率。假设要将一张低分辨率的卫星图像重建为高分辨率图像,以下关于模型训练的挑战,哪一项是最为突出的?()A.缺乏足够的高分辨率卫星图像数据用于训练B.模型的训练时间过长,难以在短时间内得到结果C.难以评估重建后的图像质量,没有明确的标准D.计算资源需求过大,普通计算机难以承受6、在计算机视觉的图像配准任务中,将不同视角或时间拍摄的图像进行对齐,以下哪种变换模型可能适用于具有较大形变的图像配准?()A.刚性变换B.仿射变换C.投影变换D.非线性变换7、计算机视觉中的视觉注意力机制用于聚焦图像中的重要区域。以下关于视觉注意力机制的说法,不正确的是()A.视觉注意力机制可以根据图像的特征和任务需求动态地选择关注的区域B.注意力机制能够提高模型的效率和性能,减少对无关信息的处理C.视觉注意力机制在图像分类、目标检测和图像生成等任务中得到了广泛应用D.视觉注意力机制的引入会增加模型的复杂度和计算量,降低模型的训练速度8、计算机视觉中的动作识别是一个具有挑战性的任务。假设要识别一段体育比赛视频中的运动员动作,以下关于特征选择的方法,哪一项是不太可行的?()A.提取运动员的身体轮廓和关节位置作为特征B.仅使用视频的音频信息来判断运动员的动作C.计算视频帧之间的光流变化作为动作特征D.结合空间和时间维度的特征来描述动作9、在计算机视觉的图像压缩任务中,假设要在保证图像质量的前提下尽可能减小文件大小。以下关于压缩算法的选择,哪一项是不正确的?()A.选择基于变换的压缩算法,如离散余弦变换(DCT)B.采用无损压缩算法,确保图像信息完全不丢失C.只考虑压缩比,不关心图像的视觉质量D.根据图像的特点和应用需求选择合适的压缩算法10、在计算机视觉的医学影像分析中,例如对肿瘤的检测和分割,需要高精度和可靠性。假设我们有一组磁共振成像(MRI)数据,以下哪种技术能够有效地辅助医生进行准确的诊断和治疗规划?()A.基于传统图像处理的方法B.基于深度学习的分割网络,结合多模态数据C.基于聚类和分类的方法D.基于形态学操作和阈值分割的方法11、在计算机视觉的图像配准任务中,假设要将两张拍摄角度和时间不同的同一物体的图像进行精确对齐。这两张图像可能存在缩放、旋转和平移等差异。以下哪种配准方法可能更适合处理这种情况?()A.基于特征点匹配的方法,如SIFT特征B.直接将两张图像叠加,不进行任何配准操作C.基于图像灰度值的配准方法,计算灰度差异D.随机选择图像中的点进行匹配12、在计算机视觉的三维重建任务中,需要从多视角的图像中恢复物体的三维形状。假设我们有一组从不同角度拍摄的建筑物图像,以下哪种方法常用于从这些图像中重建建筑物的三维模型?()A.立体匹配方法B.结构光方法C.运动恢复结构(SFM)D.基于投影的方法13、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,以下哪种图像采集设备可能提供更高的分辨率和精度?()A.普通数码相机B.工业线阵相机C.手机摄像头D.监控摄像头14、计算机视觉中的场景文本识别旨在从图像中识别出文字信息。假设要在一张街景图像中识别出店铺招牌上的文字。以下关于场景文本识别方法的描述,正确的是:()A.基于光学字符识别(OCR)技术的方法对字体和排版的变化适应性强,识别准确率高B.深度学习中的端到端文本识别模型能够处理弯曲和变形的文本,但对模糊文本效果不佳C.场景文本识别只需要关注文本的内容,不需要考虑文本的位置和上下文信息D.所有的场景文本识别方法都能够在复杂的自然场景中准确无误地识别出各种文字15、在计算机视觉的车牌识别任务中,需要从车辆图像中准确提取车牌号码。假设车牌存在倾斜、变形和光照不均等问题。以下哪种车牌识别方法在应对这些挑战时表现更为出色?()A.基于字符分割的车牌识别B.基于模板匹配的车牌识别C.基于深度学习的车牌识别D.基于特征提取的车牌识别16、在一个基于计算机视觉的农业监测系统中,需要对农作物的生长状况进行评估,例如判断叶片的颜色、形状和病虫害情况。以下哪种图像分析方法可能对农作物监测较为有效?()A.颜色空间转换B.形态学分析C.纹理分析D.以上都是17、计算机视觉中的图像分割任务旨在将图像分割成不同的区域。假设要对一张风景图片进行分割,区分天空、陆地和水面。以下关于图像分割方法的描述,哪一项是错误的?()A.基于阈值的分割方法简单快速,但对于复杂图像效果不佳B.区域生长法从种子点开始,逐步合并相似的区域C.深度学习中的全卷积网络(FCN)在图像分割中表现出色,能够生成精确的分割结果D.图像分割的结果总是清晰明确,不存在模糊或错误的边界18、在计算机视觉的实际应用中,模型的实时性是一个重要的考虑因素。以下关于实时性的描述,不正确的是()A.对于一些需要实时响应的应用,如自动驾驶和工业检测,模型的处理速度至关重要B.模型的复杂度、计算资源和算法效率都会影响实时性C.可以通过模型压缩、硬件加速和优化算法等方法来提高模型的实时性D.实时性只与模型本身有关,与硬件设备和系统架构无关19、当利用计算机视觉进行图像超分辨率重建任务,将低分辨率图像恢复为高分辨率图像,以下哪种深度学习模型可能在重建效果上表现出色?()A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是20、在计算机视觉的图像压缩任务中,假设要在保证一定图像质量的前提下,尽可能减少图像的数据量。以下哪种图像压缩方法可能更有效?()A.基于离散余弦变换(DCT)的压缩算法,如JPEGB.无损压缩方法,如PNGC.不进行任何压缩,直接存储原始图像D.随机删除图像中的部分像素二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)解释计算机视觉中注意力机制的作用。2、(本题5分)解释计算机视觉在药物研发中的作用。3、(本题5分)解释计算机视觉中的注意力机制在图像理解中的作用。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)观察某农产品品牌的包装设计,思考如何运用自然元素和简洁的设计突出产品的新鲜和绿色环保特点。2、(本题5分)观察某主题餐厅的墙面装饰设计,分析其如何通过壁画、贴纸、装饰挂件等元素营造出与主题相符的用餐环境。3、(本题5分)分析某运动品牌的专卖店设计,研究其如何通过空间布局、陈列设计、色彩运用等营造运动氛围,提升品牌形象。4、(本题5分)分析某游乐园的宣传海报创
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