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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页河南农业职业学院
《V设计》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、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2、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)3、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4、计算机视觉中的视频压缩是为了减少视频数据的存储空间和传输带宽。假设要对一段高清视频进行压缩,同时保持较好的视觉质量。以下关于视频压缩方法的描述,正确的是:()A.帧内压缩通过去除图像内部的冗余信息实现压缩,对图像质量影响较小B.帧间压缩利用相邻帧之间的相似性进行压缩,但会引入明显的失真C.运动估计在帧间压缩中不重要,对压缩效率提升作用不大D.视频压缩的码率越低,压缩效果越好,视觉质量也越高5、计算机视觉中的姿态估计是确定物体在三维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,哪一项是不正确的?()A.基于视觉的姿态估计可以通过分析物体在图像中的特征点来计算其姿态B.可以结合多个摄像头的图像信息,提高姿态估计的精度和鲁棒性C.姿态估计通常需要先对物体进行建模,然后通过匹配图像和模型来确定姿态D.姿态估计的结果总是非常准确,不受图像噪声、遮挡和物体形状变化的影响6、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7、计算机视觉中的纹理分析用于描述图像中重复出现的模式和结构。假设要对一块布料的纹理进行分析,以判断其材质和质量,同时布料可能存在褶皱和变形。以下哪种纹理分析方法在处理这种复杂情况时更为准确?()A.统计纹理分析B.结构纹理分析C.基于模型的纹理分析D.基于深度学习的纹理分析8、计算机视觉中的图像增强旨在改善图像的质量和视觉效果。假设一张低对比度、有噪声的医学图像需要进行增强处理,以突出病变区域并减少噪声的影响。以下哪种图像增强技术最为适合?()A.直方图均衡化B.中值滤波C.高斯滤波D.锐化滤波9、计算机视觉在工业检测中的应用越来越广泛。假设要检测电子电路板上的微小缺陷,以下哪种图像采集设备可能提供更高的分辨率和精度?()A.普通数码相机B.工业线阵相机C.手机摄像头D.监控摄像头10、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11、计算机视觉中的姿态估计任务是估计人体或物体在三维空间中的姿态。假设要估计一个人体模特的姿态。以下关于姿态估计的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过关键点检测和关节角度计算来估计人体姿态B.深度学习中的卷积神经网络可以直接预测人体姿态的参数C.姿态估计在虚拟现实和增强现实等应用中具有重要作用D.姿态估计的结果总是非常准确,不受人体遮挡和复杂动作的影响12、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13、计算机视觉中的深度估计是计算场景中物体与相机的距离。假设我们要为一个增强现实应用估计场景的深度信息,以下哪种深度估计方法能够在实时性和准确性之间取得较好的平衡?()A.基于立体视觉的方法B.基于结构光的方法C.基于深度学习的单目深度估计方法D.基于飞行时间(ToF)原理的方法14、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15、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16、假设要构建一个能够对服装进行款式和颜色识别的计算机视觉系统,用于时尚推荐和库存管理。在处理服装图像时,由于服装的款式和颜色变化多样,以下哪种特征表示方法可能更适合?()A.手工设计的特征B.基于深度学习的自动特征C.颜色直方图D.以上都是17、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18、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19、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20、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21、当进行视频中的动作识别时,假设要分析一段运动员训练的视频,识别出其中的各种动作,如跑步、跳跃和举重等。视频中的动作可能存在速度变化、遮挡和视角变化等问题。为了准确识别这些动作,以下哪种技术是关键的?()A.对每一帧图像进行独立的动作分类,然后综合结果B.利用光流信息来捕捉视频中的运动模式C.只关注视频中的关键帧,忽略其他帧D.不考虑视频的时序信息,将其视为一系列独立的图像22、在计算机视觉的行人检测任务中,假设要在一个拥挤的街道场景中准确检测出行人,场景中存在光照变化、人群遮挡和复杂背景。以下哪种特征表示方法在这种情况下可能更具鲁棒性?()A.基于形状的特征,如行人的轮廓B.基于颜色的特征,如行人衣服的颜色C.基于深度学习的特征,通过卷积神经网络自动学习D.不提取任何特征,直接对原始图像进行检测23、在一个基于计算机视觉的农业监测系统中,需要对农作物的生长状况进行评估,例如判断叶片的颜色、形状和病虫害情况。以下哪种图像分析方法可能对农作物监测较为有效?()A.颜色空间转换B.形态学分析C.纹理分析D.以上都是24、在计算机视觉的图像检索任务中,需要根据用户提供的查询图像找到相似的图像。假设我们有一个大型的图像数据库,以下哪种图像表示方法能够提高图像检索的效率和准确性?()A.基于全局特征的图像表示B.基于局部特征的图像表示C.基于深度学习的图像嵌入表示D.基于颜色直方图的图像表示25、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26、在计算机视觉的场景理解任务中,需要理解整个图像的语义信息。假设要分析一张城市街道的图像中包含的物体和它们之间的关系,以下关于场景理解方法的描述,正确的是:()A.单独对图像中的每个物体进行识别和分类就能实现场景理解B.忽略图像中的上下文信息和空间布局对场景理解没有影响C.利用深度学习中的语义分割和图模型可以更好地理解场景的结构和语义关系D.场景理解只适用于简单的室内场景,对于复杂的户外场景无法处理27、在计算机视觉的图像特征提取中,假设要提取对光照、旋转和缩放具有不变性的特征。以下关于特征提取方法的描述,正确的是:()A.SIFT特征具有良好的不变性,但计算复杂度高,实时性差B.HOG特征对光照变化适应性强,但对旋转和缩放较敏感C.LBP特征能够快速提取,但特征表达能力有限D.没有一种特征提取方法能够同时满足对光照、旋转和缩放的不变性要求28、在计算机视觉的图像修复任务中,假设要修复一张有部分缺失的图像。以下关于图像修复方法的描述,正确的是:()A.基于扩散的图像修复方法能够自然地填充缺失区域,但修复速度慢B.基于样本的图像修复方法可以快速生成修复结果,但容易出现重复纹理C.深度学习中的生成对抗网络(GAN)在图像修复中无法保证修复内容与周围区域的一致性D.所有的图像修复方法都能够完美地恢复出图像缺失部分的真实内容29、计算机视觉中的光流估计用于计算图像中像素的运动信息。假设要估计一段视频中物体的运动速度和方向,以下关于光流估计方法的描述,正确的是:()A.传统的基于梯度的光流估计方法在复杂场景中能够准确计算光流B.深度学习中的光流估计网络不需要大量的标注数据进行训练C.光流估计的结果不受图像噪声和模糊的影响D.结合时空信息的深度学习光流估计方法能够提高估计的准确性和鲁棒性30、计算机视觉中的图像修复是填补图像中的缺失或损坏部分。假设我们有一张老照片,其中部分区域被损坏,需要进行修复。以下哪种图像修复方法能够生成自然、合理的内容,与周围区域融合良好?()A.基于纹理合成的修复方法B.基于插值和填充的修复方法C.基于深度学习的图像修复网络,如ContextEncoderD.基于图像分解和重构的修复方法二、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)利用图像识别技术,对食品包装上的生产日期和保质期进行识别。2、(本题5分)利用目标检测算法,在卫星遥感图像中检测森林火灾区域。3、(本题5分)通过计算机视觉算法,检测工业生产线上产品的缺陷。4、(本题5分)利用图像增强技术,提升昏暗环境下拍摄图像的亮度和对比度。5、(本题5分)运用图像识别技术,检测图书馆书架上书籍的摆放顺序。三、简答题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)简述计算机视觉在税务服务
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