硅湖职业技术学院《立体构成》2023-2024学年第一学期期末试卷

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页硅湖职业技术学院

《立体构成》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、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要分析一段视频中物体的运动速度和方向。以下关于光流计算的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过比较连续帧之间的像素差异来计算光流B.光流计算能够为视频中的目标跟踪和行为分析提供重要信息C.无论视频的帧率和分辨率如何，光流计算都能准确地估计像素运动D.深度学习方法也被应用于光流计算，提高了计算的准确性和效率2、计算机视觉是一门研究如何让计算机从图像或视频中获取信息和理解内容的学科。在计算机视觉的应用中，目标检测是一项重要任务。以下关于目标检测的描述，不准确的是（）A.目标检测能够准确识别图像或视频中特定类别的物体，并确定其位置和大小B.深度学习技术的发展极大地提高了目标检测的准确性和效率C.目标检测只适用于静态图像，对于动态视频的处理效果不佳D.目标检测在自动驾驶、安防监控和工业检测等领域有着广泛的应用3、视频分析是计算机视觉的一个重要领域。假设我们要分析一段监控视频，以检测异常行为，如打架、盗窃等。对于这种实时性要求较高的视频分析任务，以下哪种方法更适合用于快速处理和检测？（）A.对每一帧图像单独进行分析B.基于光流的方法跟踪对象运动C.利用深度学习模型直接对视频进行分析D.采用传统的图像处理方法，如背景减除4、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5、计算机视觉中的表情识别用于分析人脸的表情状态。假设要在一个在线教育平台中检测学生的学习状态。以下关于表情识别的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过提取面部肌肉的运动特征来判断表情B.深度学习中的卷积神经网络能够自动学习表情的特征表示C.表情识别能够准确区分细微的表情变化，如困惑和专注D.表情识别不受面部遮挡和光照变化的影响，始终能够准确判断6、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.深度学习方法在行人重识别任务中取得了显著的性能提升C.行人重识别在智能安防、视频监控和人员追踪等领域有重要的应用D.行人重识别技术已经能够在大规模数据集上达到100%的准确率7、计算机视觉在文物保护和修复中的应用逐渐增多。假设要对一幅古老的绘画进行数字化修复和增强，以下关于颜色恢复的挑战，哪一项是最为显著的？（）A.由于年代久远，原画作的颜色信息缺失严重B.不同区域的颜色褪色程度不一致，难以统一恢复C.缺乏对原画作创作时所用颜料的了解，难以准确还原颜色D.修复过程中可能引入新的颜色偏差，影响修复效果8、对于图像分类任务，假设需要对大量的自然风景图像进行分类，包括山脉、森林、海滩和沙漠等场景。这些图像在光照、拍摄角度和季节等方面存在较大差异。为了提高图像分类的准确性和泛化能力，以下哪种策略是至关重要的？（）A.增加数据增强操作，如旋转、翻转和颜色变换B.只使用少量具有代表性的图像进行训练C.选择简单的分类模型，避免过拟合D.不进行任何预处理，直接使用原始图像训练模型9、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10、计算机视觉中的目标重识别任务旨在在不同的摄像头视角中识别出同一目标。假设要在一个大型商场的多个摄像头中寻找一个特定的人物。以下关于目标重识别的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过提取目标的特征，如颜色、形状和纹理，来进行重识别B.深度学习中的特征学习方法能够提高目标重识别的准确率C.目标重识别不受摄像头视角、光照和人物姿态变化的影响D.可以通过建立目标的特征库，快速在多个摄像头中进行匹配和搜索11、在计算机视觉的医学图像分析中，例如对肿瘤的检测和分割。假设医学图像的质量较差，存在噪声和伪影，以下哪种预处理方法可能有助于提高后续分析的准确性？（）A.图像平滑B.图像锐化C.图像二值化D.图像翻转12、在计算机视觉的图像修复任务中，假设图像中有大面积的损坏或缺失区域，以下哪种方法可能更依赖于对图像全局结构的理解？（）A.基于纹理合成的方法B.基于扩散的方法C.基于深度学习的方法D.基于样例的方法13、在计算机视觉的目标跟踪任务中，假设要跟踪一个在人群中移动的物体。以下关于跟踪算法的选择，哪一项是需要着重考虑的？（）A.算法对目标外观变化的适应性B.算法的计算复杂度，越低越好C.算法是否能够处理多个同时移动的目标D.算法在处理静态场景时的性能14、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15、在医学图像分析中，计算机视觉技术有助于疾病的诊断和治疗。假设医生需要对一组肺部CT图像进行分析，以检测是否存在肿瘤。以下关于医学图像分析中的计算机视觉的描述，哪一项是不准确的？（）A.计算机视觉算法可以自动检测和定位肺部肿瘤，提高诊断的效率和准确性B.能够对图像进行增强和预处理，突出病变区域，便于医生观察和判断C.由于医学图像的复杂性和个体差异，计算机视觉的结果总是完全准确无误的D.可以通过大量标注的医学图像数据进行训练，学习正常和异常的图像特征16、在计算机视觉的视频理解任务中，例如理解一段体育比赛视频中的精彩瞬间和战术，需要对视频中的时空信息进行有效建模。以下哪种方法在时空建模方面可能具有优势？（）A.3D卷积神经网络B.长短时记忆网络C.注意力机制D.以上都是17、图像分类是计算机视觉的基础任务之一。假设要对大量的自然风景图片进行分类，包括山脉、森林、海滩等不同类型，同时图片可能存在不同的拍摄角度、光照条件和季节变化。为了能够准确地对这些图片进行分类，以下哪种特征提取方法与分类算法的组合最为有效？（）A.SIFT特征+支持向量机B.HOG特征+决策树C.卷积神经网络自动提取特征+深度学习分类器D.颜色直方图特征+朴素贝叶斯18、在计算机视觉中，目标检测是一项重要的任务。假设要开发一个能够在城市交通场景中检测车辆和行人的系统。以下关于目标检测算法的选择，哪一项是需要重点考虑的因素？（）A.算法的检测速度，以满足实时性要求B.算法在小目标检测上的性能，因为车辆和行人在图像中可能较小C.算法的模型复杂度，越复杂的模型效果越好D.算法是否开源，开源的算法更易于使用19、在计算机视觉的目标跟踪任务中，需要在连续的图像帧中持续跟踪一个特定的目标。假设要跟踪一个在运动场上快速移动且形状变化的运动员，同时存在其他相似物体的干扰。以下哪种目标跟踪算法在这种具有挑战性的场景下表现更佳？（）A.基于卡尔曼滤波的跟踪B.基于粒子滤波的跟踪C.基于深度学习的跟踪D.基于均值漂移的跟踪20、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21、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22、在计算机视觉中，特征提取是非常关键的一步。假设我们要从图像中提取有意义的特征，用于后续的处理和分析，以下关于特征提取方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）是常用的局部特征描述子，对图像的旋转、缩放和光照变化具有一定的不变性B.HOG（方向梯度直方图）特征通过计算图像局部区域的梯度方向分布来描述图像，常用于行人检测C.深度学习中的自动特征提取，例如通过卷积神经网络学习到的特征，比手工设计的特征更具有代表性和判别力D.特征提取的结果对后续的图像处理任务影响不大，不同的特征提取方法可以得到相似的处理效果23、在计算机视觉的视频目标跟踪中，假设目标在视频中被短暂遮挡。以下关于处理遮挡情况的方法，哪一项是不太有效的？（）A.利用目标在遮挡前的运动轨迹预测其位置B.完全放弃对被遮挡目标的跟踪，等待其重新出现C.结合目标的外观特征和运动信息进行跟踪D.借助周围背景和其他相关物体的信息辅助跟踪24、计算机视觉中，以下哪个任务通常需要对图像中的目标进行定位和分类？（）A.图像生成B.目标检测C.图像超分辨率D.图像去噪25、在计算机视觉的目标识别任务中，除了识别目标的类别，还需要确定目标的位置和大小。假设我们要在一幅复杂的图像中识别多个不同大小的物体，以下哪种目标识别算法能够适应不同尺度的目标？（）A.基于滑动窗口的目标识别算法B.基于特征金字塔的目标识别算法C.基于注意力机制的目标识别算法D.基于模板匹配的目标识别算法26、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27、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28、图像超分辨率是指从低分辨率图像生成高分辨率图像。假设我们有一张模糊的低分辨率老照片，想要将其清晰化并提高分辨率。以下哪种图像超分辨率方法能够生成更逼真的细节和更清晰的边缘？（）A.基于插值的方法，如双线性插值B.基于重建的方法，如基于字典学习的方法C.基于深度学习的方法，如SRCNND.基于小波变换的方法29、在一个基于计算机视觉的机器人导航系统中，需要根据环境图像来规划机器人的路径。以下哪种视觉导航方法可能更适合复杂动态环境？（）A.基于地图的导航B.基于视觉里程计的导航C.基于深度学习的端到端导航D.以上都是30、在计算机视觉的视觉跟踪任务中，目标在运动过程中可能会发生形变、遮挡和光照变化等情况。为了提高跟踪的稳定性和准确性，以下哪种策略可能是有效的？（）A.模型更新机制B.多特征融合C.抗遮挡处理D.以上都是二、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）基于计算机视觉的疲劳驾驶检测系统，及时提醒驾驶员注意休息。2、（本题5分）开发一个可以识别不同种类真菌的计算机视觉应用。3、（本题5分）利用目标检测算法，在地质图像中检测矿脉。4、（本题5分）使用目标跟踪算法，对足球训练中的球员动作进行分析和改进建议。5、（本题5分）通过图像分割技术，将医学图像