大理农林职业技术学院《机器视觉及传感系统》2023-2024学年第一学期期末试卷

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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、在计算机视觉中，深度估计是确定场景中物体距离相机的距离。以下关于深度估计的说法，错误的是（）A.可以通过立体视觉、结构光或飞行时间等技术来获取深度信息B.深度学习方法在单目深度估计中取得了显著进展C.深度估计对于三维重建、虚拟现实和增强现实等应用具有重要意义D.深度估计的结果总是非常精确，不需要进行后处理和优化2、计算机视觉中的动作识别是对视频中人物或物体的动作进行分类和识别。以下关于动作识别的描述，不准确的是（）A.动作识别需要分析视频中的时空特征来理解动作的模式和类别B.双流卷积网络在动作识别任务中被广泛应用，分别处理空间和时间信息C.动作识别在体育分析、视频监控和智能安防等领域具有重要的应用价值D.动作识别技术已经非常成熟，能够准确识别各种复杂和细微的动作3、假设要构建一个能够识别人脸表情的计算机视觉系统，用于情感分析和人机交互。考虑到表情的细微变化和个体差异，以下哪种模型架构可能更适合处理这种复杂的任务？（）A.多层感知机B.卷积神经网络C.循环神经网络D.生成对抗网络4、在计算机视觉的目标识别任务中，假设目标物体被部分遮挡，以下哪种模型架构可能更有助于恢复被遮挡部分的信息？（）A.多层感知机（MLP）B.卷积神经网络（CNN）C.循环神经网络（RNN）D.注意力机制（AttentionMechanism）5、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要在一个动态场景中准确计算光流，以下哪种情况可能导致较大的误差？（）A.物体的快速运动B.光照的剧烈变化C.图像的低分辨率D.以上都有可能6、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查询图像相似的图像。这些图像可能在内容、风格和主题上存在差异。为了提高检索的效率和准确性，以下哪种方法通常被采用？（）A.基于全局特征的图像表示和相似性度量B.只对图像的标签进行文本匹配，忽略图像内容C.随机选择数据库中的图像作为检索结果D.不进行任何预处理，直接在原始图像上进行检索7、在计算机视觉的应用于农业领域，例如作物监测和病虫害检测，需要对大量的田间图像进行分析。假设我们要检测农作物叶片上的病虫害症状，以下哪种技术能够实现快速、准确的检测，并且适应不同的生长阶段和环境条件？（）A.基于传统图像分割和特征提取的方法B.基于深度学习的目标检测和分类算法，针对病虫害特征训练C.基于光谱分析和颜色特征的方法D.基于机器视觉和模式识别的方法8、在计算机视觉的表情识别任务中，判断图像或视频中人物的表情。假设要开发一个用于在线教育的表情识别系统，以下关于表情识别方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过分析面部肌肉的运动和特征点的变化来识别表情B.深度学习模型能够学习不同表情的模式和特征，实现准确的表情分类C.表情识别系统需要考虑光照、头部姿态和遮挡等因素的影响D.表情识别可以准确地识别出所有细微和复杂的表情，不受个体差异和文化背景的影响9、在计算机视觉的行人重识别任务中，假设要在多个摄像头拍摄的画面中找到同一个行人。以下关于特征融合的方法，哪一项是不太合理的？（）A.将行人的外观特征和步态特征进行融合B.简单地将不同特征进行拼接，不考虑权重分配C.根据特征的重要性为其分配不同的权重进行融合D.利用深度学习模型自动学习特征的融合方式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、在计算机视觉的三维重建任务中，假设要从一系列二维图像重建出物体的三维模型。以下关于相机参数校准的重要性，哪一项是不正确的？（）A.准确的相机参数有助于提高三维重建的精度B.相机参数校准可以减少重建过程中的误差累积C.即使相机参数不准确，也能通过后续处理得到精确的三维模型D.不同相机的参数差异会影响三维重建的结果12、物体检测是计算机视觉中的一项关键任务。假设一个智能监控系统需要检测场景中的特定物体，如背包、自行车等。以下关于物体检测算法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于深度学习的物体检测算法能够同时检测多个物体，并给出它们的位置和类别B.可以通过滑动窗口的方法在图像中搜索可能的物体区域，然后进行分类判断C.物体检测算法需要对大量的标注图像进行训练，以学习不同物体的特征D.无论物体的大小、形状和颜色如何变化，物体检测算法都能准确检测到13、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14、计算机视觉在自动驾驶领域有着至关重要的应用。假设一辆自动驾驶汽车正在道路上行驶，需要识别各种交通标志和障碍物。以下关于自动驾驶中计算机视觉任务的描述，正确的是：（）A.只需对前方物体进行简单的图像分类，就能实现安全的自动驾驶B.准确的目标检测和语义分割对于理解复杂的道路场景至关重要C.计算机视觉在自动驾驶中作用不大，主要依靠其他传感器如雷达D.对于交通标志的识别，颜色信息比形状和图案信息更重要15、计算机视觉中的眼底图像分析对于眼科疾病的诊断具有重要意义。以下关于眼底图像分析的描述，不准确的是（）A.可以检测眼底的病变、血管异常和视网膜结构的改变B.深度学习方法在眼底图像分析中能够自动提取特征和进行疾病分类C.眼底图像分析需要高质量的图像数据和专业的医学知识标注D.眼底图像分析技术已经非常成熟，能够替代医生的诊断16、在计算机视觉中，图像分类是一项重要任务。假设我们要对大量的动物图片进行分类，将其分为猫、狗、鸟等类别。以下关于图像分类方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.基于深度学习的卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出色，能够自动学习图像的特征B.传统的机器学习方法如支持向量机（SVM）在处理大规模图像数据时，性能通常不如深度学习方法C.图像分类只需要考虑图像的颜色和形状等低层次特征，高层语义信息对分类结果影响不大D.为了提高分类准确率，可以使用数据增强技术，如旋转、翻转、裁剪等操作来扩充数据集17、图像分割是将图像分成不同的区域或对象。假设要对医学影像中的肿瘤区域进行精确分割，以下关于图像分割方法的描述，正确的是：（）A.手动分割是最准确的方法，不需要借助计算机算法B.基于阈值的图像分割方法能够适用于所有类型的医学影像分割问题C.深度学习中的全卷积网络（FCN）及其变体在医学图像分割中具有很大的潜力D.图像分割的结果只取决于所使用的分割算法，与图像的预处理无关18、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19、计算机视觉在自动驾驶领域有重要应用。假设要开发一个能够识别道路标志的系统，以下关于应对不同光照条件的策略，哪一项是最为有效的？（）A.使用固定的阈值对图像进行二值化处理B.采用自适应的图像增强算法，根据光照情况调整图像C.忽略光照变化，依靠模型的泛化能力D.只在特定的光照条件下收集训练数据20、计算机视觉中的姿态估计任务，确定物体在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，正确的是：（）A.基于几何模型的姿态估计方法在复杂环境中总是能够准确估计姿态B.深度学习中的端到端姿态估计网络不需要对物体的结构和运动有先验了解C.姿态估计的结果不受相机参数和拍摄角度的影响D.结合多种传感器数据和深度学习的方法可以提高姿态估计的精度和鲁棒性二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释计算机视觉在数字出版中的作用。2、（本题5分）说明计算机视觉中的色彩空间转换。3、（本题5分）简述图像分类任务中常用的深度学习模型。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）选取某时尚品牌的时尚内衣广告设计，分析其如何运用视觉元素展示时尚内衣的舒适和性感。2、（本题5分）研究一款创意十足的办公用品设计，剖析其在造型、功能、色彩等方面如何突破传统，提高工作效率和增加工作乐趣。3、（本题5分）以谷歌的标志演变为例，分析其设计变化背后的原因和意义。探讨如何在保持品牌识别度的同时，适应不断变化的市场需求。4、（本题5分）分析某旅游景区的导览地图设计，思考其如何清晰准确地展示景点分布、路线规划、服务设施等信息，方便游客游览