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文档简介
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页广东云浮中医药职业学院
《计算机视觉》2023-2024学年第二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1分,共20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检索任务中,根据用户提供的图像或特征在数据库中查找相似的图像。假设要从一个大型图像库中找到与给定图像相似的图片,以下关于图像检索方法的描述,正确的是:()A.基于图像的颜色和纹理特征进行检索能够满足所有的检索需求B.深度学习中的卷积神经网络提取的特征在图像检索中不如手工设计的特征有效C.考虑图像的语义信息和高层特征可以提高图像检索的准确性和相关性D.图像检索的速度和效率不受数据库大小和特征维度的影响2、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3、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4、在计算机视觉的图像去噪任务中,去除图像中的噪声。假设要对一张受到严重噪声污染的图像进行去噪处理,以下关于图像去噪方法的描述,正确的是:()A.均值滤波方法能够在去除噪声的同时很好地保留图像的细节B.中值滤波对椒盐噪声的去除效果不佳C.基于深度学习的图像去噪方法可以自适应地学习噪声模式和图像特征D.图像去噪不会引入任何新的失真或模糊5、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6、当利用计算机视觉技术对医学影像(如X光、CT等)进行分析,辅助医生进行疾病诊断时,需要从大量的图像数据中提取有价值的特征。以下哪种特征提取方法在医学影像分析中可能具有较高的应用价值?()A.基于形状的特征提取B.基于纹理的特征提取C.基于深度学习的自动特征学习D.基于颜色的特征提取7、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8、对于图像的超分辨率重建任务,假设要将一张低分辨率的图像恢复为高分辨率图像,同时保留图像的细节和清晰度。这张低分辨率图像可能存在模糊和失真。以下哪种方法在处理这种情况时可能表现更好?()A.基于插值的方法,如双线性插值和双三次插值B.基于深度学习的超分辨率重建模型,如SRCNNC.对低分辨率图像进行简单的锐化处理D.不进行任何处理,直接使用低分辨率图像9、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10、视频分析是计算机视觉的一个重要领域。假设要对一段监控视频中的行为进行分析和理解,以下关于视频分析方法的描述,正确的是:()A.直接将视频中的每一帧图像作为独立的图像进行处理,就能准确分析视频中的行为B.考虑视频的时序信息和帧间的相关性对于理解复杂的行为非常重要C.视频分析只适用于简单的动作识别,对于复杂的多人物交互行为无法处理D.视频的分辨率和帧率对视频分析的结果没有影响11、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12、计算机视觉在农业中的应用可以帮助监测农作物的生长状况。假设要通过图像分析判断农作物的病虫害程度,以下关于农业计算机视觉应用的描述,正确的是:()A.仅依靠农作物的颜色特征就能准确判断病虫害的程度B.不同农作物品种和生长阶段对病虫害判断的影响不大C.结合图像的纹理、形状和颜色等多特征,可以更准确地评估农作物的健康状况D.农业环境的复杂性对计算机视觉的应用没有挑战13、在计算机视觉的人脸识别任务中,假设要在一个大型数据库中快速准确地识别出特定人物的面部。数据库中的人脸图像可能存在表情、光照和姿态的变化。为了提高人脸识别的性能,以下哪种方法是常用且有效的?()A.提取人脸的全局特征,如整体形状和轮廓B.仅关注人脸的局部特征,如眼睛和嘴巴C.使用多模态数据,结合人脸的纹理和深度信息D.随机选择人脸特征进行匹配14、在计算机视觉中,以下哪种方法常用于图像的目标检测中的遮挡处理?()A.上下文信息B.跟踪历史C.多视角融合D.以上都是15、在计算机视觉中,图像去雾是提高有雾图像质量的技术。以下关于图像去雾的描述,不准确的是()A.图像去雾可以基于物理模型或深度学习方法来实现B.深度学习方法在图像去雾中能够有效地恢复图像的细节和颜色C.图像去雾只对轻度有雾的图像有效,对于浓雾图像效果不佳D.图像去雾可以提高图像的清晰度和可视性,有助于后续的处理和分析16、当进行图像的显著性检测时,假设要从一张复杂的图像中突出显示出人们视觉上最关注的区域,例如在一张风景图像中突出显示出一座显眼的山峰。以下哪种方法在计算图像的显著性时可能更准确?()A.基于频率域分析的方法,计算图像的频谱特征B.基于对比度的方法,比较区域与周围的差异C.随机选择图像中的部分区域作为显著性区域D.不进行任何计算,主观判断显著性区域17、计算机视觉在医学图像分析中有着重要作用。假设要通过眼底图像检测糖尿病性视网膜病变,以下关于模型训练中数据标注的难度,哪一项是最为显著的?()A.病变区域的边界模糊,难以精确标注B.眼底图像的质量参差不齐,影响标注准确性C.标注人员的医学知识不足,导致标注错误D.数据量过大,标注工作耗时费力18、在计算机视觉的视频分析中,需要处理连续的图像帧。假设要分析一段监控视频中的人员行为,以下关于视频分析方法的描述,哪一项是不正确的?()A.光流法可以用于计算相邻帧之间的像素运动,从而跟踪物体的运动轨迹B.可以通过对视频帧进行分类和检测,来识别和分析人员的行为模式C.视频分析需要考虑时间维度上的信息,不仅仅是单个图像帧的特征D.视频分析只适用于简单的场景和行为,对于复杂的多人交互场景无法进行有效的分析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、在计算机视觉的图像去噪任务中,假设要去除一张受到严重噪声污染的图像中的噪声,同时尽可能保留图像的细节和边缘信息。以下哪种去噪方法可能更适合?()A.中值滤波,用邻域中值代替像素值B.均值滤波,用邻域平均值代替像素值C.基于深度学习的图像去噪模型,如DnCNND.不进行任何去噪处理,保留原始噪声图像二、简答题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)计算机视觉中如何辅助新闻编辑和内容筛选?2、(本题5分)说明计算机视觉在风力发电中的应用。3、(本题5分)解释计算机视觉在卫星遥感图像分析中的应用。4、(本题5分)解释计算机视觉在停车场管理中的技术。5、(本题5分)说明计算机视觉在隧道安全检测中的方法。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)剖析某食品品牌的广告海报设计,讨论其如何通过视觉效果传达食品的美味和吸引消费者购买。2、(本题5分)以耐克的运动背包广告为例,分析其如何通过视觉传达展现产品的实用性和时尚感。讨论广告中的色彩、图形和文案的作用。3、(本题5分)研究某化妆品店的节日促销活动海报设计,探讨其如何通过视觉元素吸引顾客购买化妆品。4、(本题5分)研究某运动品牌的专卖店设计,
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