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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页辽宁职业学院《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、图像去模糊是计算机视觉中的一个难题。假设一张图像由于相机抖动而产生模糊,以下哪种去模糊方法可能需要对模糊核有较为准确的估计?()A.基于深度学习的去模糊方法B.盲去卷积方法C.维纳滤波去模糊方法D.均值滤波去模糊方法2、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高产品质量和生产效率。假设要检测生产线上的零件是否存在缺陷,以下关于工业检测中的计算机视觉应用的描述,哪一项是不正确的?()A.可以使用机器视觉系统对零件进行实时检测,快速发现缺陷B.深度学习模型能够自动学习正常零件和缺陷零件的特征差异,实现准确的缺陷检测C.工业检测中的计算机视觉系统需要具备高度的准确性和稳定性,能够适应不同的生产环境D.计算机视觉在工业检测中只能检测外观缺陷,对于零件的内部结构和性能无法进行评估3、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4、在计算机视觉的场景理解任务中,需要对整个图像场景进行分析和解释。假设我们有一张城市街道的图像,要理解其中的道路、建筑物、车辆和行人之间的关系。以下哪种方法能够提供更全面和深入的场景理解?()A.基于对象检测和分类的方法B.基于语义分割和图模型的方法C.基于深度学习的场景解析网络D.基于特征匹配和聚类的方法5、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、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8、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9、在计算机视觉中,视频摘要生成是从长视频中提取关键内容并生成简洁的摘要。以下关于视频摘要生成的叙述,不正确的是()A.视频摘要生成可以基于关键帧提取、内容分析和故事线构建等方法B.深度学习方法能够学习视频的语义信息,生成更有代表性的摘要C.视频摘要生成在视频浏览、检索和存储等方面具有实用价值D.视频摘要生成能够完全准确地反映视频的所有重要内容,没有任何信息丢失10、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11、对于图像的语义理解任务,假设要理解一张图像所表达的场景和事件,例如判断一张图像是在举行婚礼还是在举办音乐会。图像中的信息可能比较隐晦和复杂。以下哪种方法可能有助于提高语义理解的准确性?()A.构建图像的语义图,分析物体之间的关系B.只关注图像中的主要物体,忽略背景信息C.对图像进行简单的分类,不进行深入的语义分析D.随机猜测图像的语义12、计算机视觉在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)中的应用可以提供更沉浸式的体验。假设要在VR环境中实时跟踪用户的头部运动并相应地更新场景,以下关于VR/AR计算机视觉应用的描述,正确的是:()A.简单的基于传感器的跟踪方法能够满足VR中高精度的头部运动跟踪需求B.计算机视觉在VR/AR中的应用主要关注图像生成,而不是跟踪和定位C.结合视觉特征提取和深度学习的头部运动跟踪算法可以实现低延迟和高精度的跟踪D.VR/AR环境中的光照条件和物体遮挡对计算机视觉算法的性能没有影响13、计算机视觉中的视频理解任务包括对视频内容的分析和解释。假设要理解一段新闻视频的主要内容和事件发展。以下关于视频理解的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过对视频中的帧进行分类、目标检测和跟踪来实现视频理解B.深度学习中的注意力机制可以帮助聚焦视频中的关键信息,提高理解的准确性C.视频理解只需要关注视觉信息,不需要考虑音频和文字等其他模态的信息D.可以结合知识图谱和语义理解技术,对视频中的内容进行更深入的分析和解释14、目标检测是计算机视觉中的重要任务之一,旨在定位和识别图像中的多个目标。假设我们要在城市街道的图像中检测行人和车辆。对于处理这种复杂场景的目标检测任务,以下哪种技术通常能提供更准确的检测结果?()A.基于滑动窗口的传统目标检测方法B.基于区域提议的目标检测算法,如R-CNN系列C.基于回归的一阶段目标检测算法,如YOLO系列D.基于聚类的目标检测方法15、计算机视觉中的人脸检测和识别是热门研究方向。假设要在一个大规模的人脸数据库中进行快速准确的人脸识别,以下哪种特征提取方法可能更具优势?()A.基于几何特征的方法B.基于局部二值模式(LBP)的方法C.基于深度学习的方法D.基于主成分分析(PCA)的方法16、在计算机视觉的三维重建任务中,我们需要从多幅二维图像中恢复物体的三维结构。假设我们只有少量的、视角有限的图像,以下哪种重建方法可能面临较大挑战?()A.基于立体视觉的重建方法B.基于运动恢复结构(StructurefromMotion)的方法C.利用激光扫描数据进行重建D.基于模型拟合的重建方法17、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18、计算机视觉在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)中有重要作用。假设要在VR环境中实现真实感的物体交互,以下哪种技术可能对准确感知物体的位置和姿态至关重要?()A.立体视觉B.光场成像C.结构光D.运动捕捉19、在计算机视觉的车牌识别任务中,假设要从不同角度和光照条件下拍摄的车辆图像中准确识别出车牌号码。以下哪种技术可能有助于提高识别准确率?()A.字符分割和单独识别B.利用深度学习模型进行端到端的识别C.只关注车牌的颜色特征D.随机猜测车牌号码20、在计算机视觉的应用于自动驾驶领域,需要实时检测道路上的交通标志和标线。假设车辆在高速行驶中,以下哪种技术能够快速准确地检测到各种交通标志,并且对光照变化和遮挡具有较强的鲁棒性?()A.基于颜色和形状特征的检测方法B.基于深度学习的检测方法,结合多尺度特征C.基于边缘检测和形态学操作的方法D.基于模板匹配和特征点匹配的方法二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)描述计算机视觉在消防中的应用。2、(本题5分)计算机视觉中如何进行公证服务中的身份验证?3、(本题5分)解释计算机视觉中的人体姿态估计的应用场景。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(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。2、(本题5分)某健身品牌的广告设计强调健康活力,运用动感的人物形象和鲜明的色彩。请剖析此设计在吸引潜在客户、传递健身理念、推广健身课程方面的手法和成效,以及如何根据不同目标群体进行调整。3、(本题5分)选取某大学的学术研讨会宣传册设计,分析其如

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