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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页建东职业技术学院

《计算机视觉与机器学习》2023-2024学年第二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去模糊任务中,需要恢复由于相机抖动或物体运动导致的模糊图像。假设一张夜景照片由于长时间曝光而模糊,同时存在噪声和低光照条件。以下哪种图像去模糊算法在处理这种情况时效果较好?()A.盲去卷积算法B.基于正则化的去模糊算法C.深度学习的去模糊模型D.频域去模糊方法2、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3、在计算机视觉中,以下哪种技术常用于图像的超分辨率重建的上采样方法?()A.反卷积B.亚像素卷积C.最近邻插值D.以上都是4、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.YOLO5、在计算机视觉的图像去噪任务中,去除图像中的噪声。假设要处理一张被噪声严重污染的天文图像,以下关于图像去噪方法的描述,哪一项是不正确的?()A.均值滤波和中值滤波等传统方法可以在一定程度上去除噪声,但可能会模糊图像细节B.基于小波变换的方法能够在去除噪声的同时较好地保留图像的边缘和细节C.深度学习方法通过学习噪声和干净图像之间的映射关系,实现有效的去噪D.图像去噪可以完全恢复被噪声破坏的原始图像信息,没有任何损失6、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7、在计算机视觉的行人重识别任务中,即在不同摄像头拍摄的图像中识别出同一个行人,假设行人的姿态和服装发生了较大变化,以下哪种特征可能具有更强的鲁棒性?()A.基于全局特征的描述B.基于局部特征的描述C.基于颜色特征的描述D.基于形状特征的描述8、在计算机视觉中,以下哪种方法常用于图像的显著目标检测中的高层语义信息利用?()A.深度学习B.图模型C.注意力机制D.以上都是9、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10、计算机视觉中的图像语义分割需要为图像中的每个像素分配类别标签。假设要对一张城市街景图像进行语义分割,包括道路、建筑物、车辆和行人等。以下哪种图像语义分割方法在处理这种复杂场景时能够提供更精细的分割结果?()A.全卷积网络(FCN)B.U-NetC.SegNetD.DeepLab11、计算机视觉中的场景理解是理解图像或视频中的场景内容和语义信息。假设要理解一张城市街道的图像,以下关于场景理解方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过对象检测、语义分割和场景分类等任务来实现场景理解B.结合上下文信息和先验知识能够提高场景理解的准确性C.深度学习模型能够学习场景中的全局特征和关系,实现对场景的深入理解D.场景理解可以在没有任何先验知识和上下文信息的情况下,准确地推断出场景的语义12、在计算机视觉的目标计数任务中,统计图像或视频中目标的数量。假设要统计一个果园中苹果的数量,以下关于目标计数方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以基于图像分割和对象识别的方法,先分割出每个苹果,然后进行计数B.利用深度学习中的回归模型直接预测苹果的数量C.目标计数不受苹果的大小、形状和分布的影响,任何情况下都能准确计数D.结合多视角图像或视频序列可以提高目标计数的准确性13、假设要开发一个能够自动识别水果种类和品质的计算机视觉系统,用于水果分拣和质量评估。在获取水果图像时,可能会受到光照、角度和遮挡等因素的影响。为了提高识别的准确性和鲁棒性,以下哪种图像预处理技术可能是关键?()A.图像增强B.图像去噪C.图像归一化D.图像分割14、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理解。假设要识别一段舞蹈视频中的各种舞蹈动作,同时要考虑动作的速度、幅度和风格的变化。以下哪种动作识别方法在处理这种复杂的动作模式时表现更好?()A.基于手工特征的动作识别B.基于时空兴趣点的动作识别C.基于深度学习的时空卷积网络D.基于隐马尔可夫模型的动作识别15、在计算机视觉中,目标检测是一项重要任务。假设我们要开发一个能够在交通场景中检测车辆的系统。如果图像中的车辆存在多种姿态、大小和光照条件的变化,以下哪种目标检测算法可能更适合应对这种复杂情况?()A.基于传统特征的检测算法,如HOG特征结合SVM分类器B.基于深度学习的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的检测算法D.基于颜色特征的检测算法16、计算机视觉中的姿态估计是指确定物体在三维空间中的位置和方向。以下关于姿态估计的说法,错误的是()A.姿态估计可以通过单目相机、双目相机或深度相机来实现B.基于深度学习的方法在姿态估计任务中表现出了较高的精度C.姿态估计在机器人操作、增强现实等领域有着重要的应用价值D.姿态估计的结果总是非常精确,不受物体形状和遮挡的影响17、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18、在计算机视觉的姿态估计任务中,例如估计人体关节的位置和姿态,以下哪种方法可能在精度和实时性之间取得较好的平衡?()A.基于模型的方法B.基于深度学习的回归方法C.基于深度学习的分类方法D.以上都不是19、计算机视觉中的医学图像分析具有重要的临床应用价值。假设要从一组X光片中检测出病变区域,同时要区分不同类型的病变。以下哪种技术和方法在医学图像分析中最为常用和有效?()A.形态学操作B.图像分割与分类C.特征提取与选择D.以上方法综合运用20、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二、简答题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)简述计算机视觉在电子制造中的元件检测和定位。2、(本题5分)计算机视觉中如何协助地震救援和灾害评估?3、(本题5分)描述计算机视觉在电力系统中的应用。4、(本题5分)简述计算机视觉在农业中的作物监测和病虫害检测。5、(本题5分)简述图像的对比度调整方法。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)剖析某食品品牌的促销活动展示设计,讨论其如何通过视觉元素吸引消费者参与促销。2、(本题5分)以耐克的运动内衣广告为例,分析其如何通过视觉传达展现产品的舒适、支撑和时尚感。讨论广告中的色彩、图形和文案的作用。3、(本题5分)一款手机应用的启动页面设计简洁流畅,动画效果吸引人。请解析该启动页面设计如何给用户留下良好的第一印象,如何引导用户进入应用,以及在提升用户体验方面的作用。4、(本题5分)选取

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