站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁湄洲灣職業(yè)技術學院

《賽事專題設計》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、在計算機視覺的圖像增強處理中，目的是改善圖像的質量和可讀性。假設我們要對一張低光照條件下拍攝的圖像進行增強，以下關于圖像增強方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.直方圖均衡化可以通過調整圖像的灰度分布，增強圖像的對比度B.基于Retinex理論的方法可以分離圖像的光照和反射成分，從而改善圖像的視覺效果C.圖像增強算法可以在不增加噪聲的情況下，顯著提高圖像的亮度和清晰度D.不同的圖像增強方法適用于不同類型的圖像，需要根據(jù)具體情況選擇合適的方法2、圖像分類是計算機視覺的常見應用之一?？紤]一個需要對大量自然風景圖片進行分類的任務，這些圖片包含了不同的季節(jié)、地理位置和天氣條件。為了提高分類準確率，以下哪種預處理操作可能最為有效？（）A.對圖像進行裁剪和縮放，使其具有統(tǒng)一的尺寸B.對圖像進行直方圖均衡化，增強對比度C.將圖像轉換為灰度圖像，減少顏色信息的干擾D.對圖像進行隨機旋轉和翻轉，增加數(shù)據(jù)多樣性3、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，假設要跟蹤一個在人群中移動的物體。以下關于跟蹤算法的選擇，哪一項是需要著重考慮的？（）A.算法對目標外觀變化的適應性B.算法的計算復雜度，越低越好C.算法是否能夠處理多個同時移動的目標D.算法在處理靜態(tài)場景時的性能4、在計算機視覺的場景理解任務中，假設要理解一個室內(nèi)場景的布局和物體關系。以下關于利用深度學習模型的方法，哪一項是不太恰當?shù)?？（）A.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）提取圖像特征B.運用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）處理場景的序列信息C.直接使用未經(jīng)訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡，期望其自動學習場景理解D.結合CNN和RNN，構建端到端的場景理解模型5、計算機視覺中的圖像去霧是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。假設要去除一張有濃霧的風景圖像中的霧氣，以下哪種方法可能需要對大氣散射模型有深入的了解？（）A.基于深度學習的去霧方法B.基于物理模型的去霧方法C.基于圖像增強的去霧方法D.基于濾波的去霧方法6、在計算機視覺的圖像分割任務中，假設要對細胞圖像進行精細分割。以下關于模型選擇的考慮因素，哪一項是不準確的？（）A.模型對細胞邊界的捕捉能力B.模型在小樣本數(shù)據(jù)上的泛化能力C.模型的訓練時間和計算資源需求D.模型的知名度和在學術圈的引用次數(shù)7、當進行圖像的光流估計時，假設要計算圖像中像素的運動速度和方向。以下哪種光流估計算法在復雜場景下可能更準確？（）A.Horn-Schunck算法B.Lucas-Kanade算法C.隨機估計光流D.不進行光流估計，忽略像素的運動信息8、計算機視覺在體育賽事分析中的應用可以提供更多的數(shù)據(jù)和見解。假設要分析一場足球比賽中球員的跑動軌跡和動作。以下關于計算機視覺在體育賽事中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過對視頻的分析，自動跟蹤球員的位置和運動軌跡B.能夠對球員的動作進行分類，如傳球、射門和防守C.計算機視覺在體育賽事分析中的結果可以直接作為裁判的判罰依據(jù)，無需人工復查D.可以結合多攝像頭的信息，獲取更全面和準確的比賽數(shù)據(jù)9、在計算機視覺的姿態(tài)估計任務中，需要確定物體在三維空間中的方向和位置。假設我們要估計一個機器人手臂的姿態(tài)，以下哪種技術通常被用于獲取準確的姿態(tài)信息？（）A.基于視覺標記的姿態(tài)估計B.基于深度學習的姿態(tài)估計C.基于幾何約束的姿態(tài)估計D.基于慣性測量單元（IMU）的姿態(tài)估計10、在計算機視覺的人臉識別任務中，假設要在一個大型數(shù)據(jù)庫中快速準確地識別出特定人物的面部。數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像可能存在表情、光照和姿態(tài)的變化。為了提高人臉識別的性能，以下哪種方法是常用且有效的？（）A.提取人臉的全局特征，如整體形狀和輪廓B.僅關注人臉的局部特征，如眼睛和嘴巴C.使用多模態(tài)數(shù)據(jù)，結合人臉的紋理和深度信息D.隨機選擇人臉特征進行匹配11、在計算機視覺的應用中，人臉識別技術受到廣泛關注。假設一個人臉識別系統(tǒng)正在進行身份驗證，以下關于人臉識別的描述，正確的是：（）A.只依靠面部的幾何形狀信息就能實現(xiàn)準確的人臉識別B.光照變化和面部表情對人臉識別的準確率沒有影響C.結合深度學習模型和多模態(tài)信息，如紅外圖像，可以提高人臉識別的性能和可靠性D.人臉識別系統(tǒng)不需要考慮數(shù)據(jù)的隱私和安全問題12、在計算機視覺的圖像增強任務中，假設要提高一張低光照圖像的質量。以下關于圖像增強方法的描述，正確的是：（）A.直方圖均衡化能夠均勻分布圖像的灰度級，但可能會導致細節(jié)丟失B.基于濾波的方法可以有效地去除噪聲，但同時也會模糊圖像的邊緣C.伽馬校正只適用于校正過亮的圖像，對于低光照圖像效果不佳D.所有的圖像增強方法都能夠在不引入任何失真的情況下提高圖像質量13、在計算機視覺的圖像增強任務中，旨在改善圖像的質量。假設一張低光照條件下拍攝的照片需要增強。以下關于圖像增強方法的描述，哪一項是錯誤的？（）A.可以通過直方圖均衡化方法增強圖像的對比度B.基于濾波的方法能夠去除圖像中的噪聲，同時增強細節(jié)C.圖像增強可以無限制地提高圖像的質量，不存在過度增強的問題D.深度學習中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）也可以用于圖像增強14、計算機視覺中的視頻理解任務包括對視頻內(nèi)容的分析和解釋。假設要理解一段新聞視頻的主要內(nèi)容和事件發(fā)展。以下關于視頻理解的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對視頻中的幀進行分類、目標檢測和跟蹤來實現(xiàn)視頻理解B.深度學習中的注意力機制可以幫助聚焦視頻中的關鍵信息，提高理解的準確性C.視頻理解只需要關注視覺信息，不需要考慮音頻和文字等其他模態(tài)的信息D.可以結合知識圖譜和語義理解技術，對視頻中的內(nèi)容進行更深入的分析和解釋15、當利用計算機視覺進行圖像去模糊任務，恢復清晰的圖像，以下哪種先驗知識或約束可能有助于解決這個問題？（）A.自然圖像的梯度稀疏性B.圖像的低頻成分C.圖像的邊緣信息D.以上都是16、計算機視覺中的深度估計是計算場景中物體與相機的距離。假設我們要為一個增強現(xiàn)實應用估計場景的深度信息，以下哪種深度估計方法能夠在實時性和準確性之間取得較好的平衡？（）A.基于立體視覺的方法B.基于結構光的方法C.基于深度學習的單目深度估計方法D.基于飛行時間（ToF）原理的方法17、在計算機視覺的圖像超分辨率任務中，假設要將一張低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像。以下關于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的方法簡單快速，但恢復出的圖像細節(jié)不夠清晰B.基于深度學習的方法能夠生成逼真的高分辨率圖像，但需要大量的訓練數(shù)據(jù)和計算資源C.圖像超分辨率技術可以無限制地提高圖像的分辨率，不受硬件限制D.所有的圖像超分辨率方法都能夠完全恢復出原始高分辨率圖像的所有信息18、計算機視覺在工業(yè)檢測中的應用可以提高產(chǎn)品質量和生產(chǎn)效率。假設要檢測生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷，以下關于工業(yè)檢測中的計算機視覺應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以使用機器視覺系統(tǒng)對零件進行實時檢測，快速發(fā)現(xiàn)缺陷B.深度學習模型能夠自動學習正常零件和缺陷零件的特征差異，實現(xiàn)準確的缺陷檢測C.工業(yè)檢測中的計算機視覺系統(tǒng)需要具備高度的準確性和穩(wěn)定性，能夠適應不同的生產(chǎn)環(huán)境D.計算機視覺在工業(yè)檢測中只能檢測外觀缺陷，對于零件的內(nèi)部結構和性能無法進行評估19、在計算機視覺的實際應用中，模型的實時性是一個重要的考慮因素。以下關于實時性的描述，不正確的是（）A.對于一些需要實時響應的應用，如自動駕駛和工業(yè)檢測，模型的處理速度至關重要B.模型的復雜度、計算資源和算法效率都會影響實時性C.可以通過模型壓縮、硬件加速和優(yōu)化算法等方法來提高模型的實時性D.實時性只與模型本身有關，與硬件設備和系統(tǒng)架構無關20、在計算機視覺的圖像修復任務中，假設圖像中有大面積的損壞或缺失區(qū)域，以下哪種方法可能更依賴于對圖像全局結構的理解？（）A.基于紋理合成的方法B.基于擴散的方法C.基于深度學習的方法D.基于樣例的方法21、計算機視覺中，以下哪個任務通常需要對圖像中的目標進行定位和分類？（）A.圖像生成B.目標檢測C.圖像超分辨率D.圖像去噪22、在計算機視覺中，圖像檢索是根據(jù)用戶的需求從圖像數(shù)據(jù)庫中查找相關的圖像。以下關于圖像檢索的說法，錯誤的是（）A.圖像檢索可以基于圖像的內(nèi)容，如顏色、形狀和紋理等特征B.深度學習方法可以學習到更具語義的圖像表示，提高圖像檢索的準確性C.圖像檢索在電子商務、數(shù)字圖書館和圖像搜索引擎等領域有廣泛的應用D.圖像檢索的性能只取決于圖像特征的提取，與數(shù)據(jù)庫的組織和索引無關23、計算機視覺在自動駕駛領域有廣泛的應用。假設一輛自動駕駛汽車需要識別道路上的交通標志，以下關于自動駕駛中的計算機視覺應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.多攝像頭融合可以提供更全面的道路信息，提高交通標志識別的準確性B.深度學習模型可以實時處理攝像頭采集的圖像，快速準確地識別交通標志C.除了交通標志識別，計算機視覺還可以用于車道檢測、行人檢測和障礙物檢測等任務D.自動駕駛中的計算機視覺系統(tǒng)完全不需要其他傳感器（如雷達、激光雷達）的輔助，僅依靠圖像信息就能實現(xiàn)安全可靠的駕駛24、在計算機視覺的動作識別任務中，區(qū)分不同的人體動作。假設要從一段視頻中識別出一個人是在跑步還是走路，以下關于動作識別方法的描述，正確的是：（）A.基于骨架信息的動作識別方法對人體姿態(tài)的微小變化不敏感B.只考慮動作的空間特征就能準確識別不同的動作C.融合時空特征和深度學習模型能夠提升動作識別的準確率D.動作識別的結果不受視頻拍攝角度和背景干擾的影響25、在計算機視覺的場景理解任務中，需要對整個圖像場景進行分析和解釋。假設我們有一張城市街道的圖像，要理解其中的道路、建筑物、車輛和行人之間的關系。以下哪種方法能夠提供更全面和深入的場景理解？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于語義分割和圖模型的方法C.基于深度學習的場景解析網(wǎng)絡D.基于特征匹配和聚類的方法26、計算機視覺在安防監(jiān)控領域有廣泛應用。假設要通過監(jiān)控攝像頭實時檢測人群中的異常行為，以下關于實時性和準確性的平衡，哪一項是最為關鍵的？（）A.優(yōu)先保證實時性，即使準確性略有降低B.優(yōu)先保證準確性，允許一定的延遲C.不考慮實時性和準確性，只要能檢測出異常行為即可D.完全無法平衡實時性和準確性，只能根據(jù)具體情況選擇其一27、當進行視頻中的動作識別時，假設要分析一段運動員訓練的視頻，識別出其中的各種動作，如跑步、跳躍和舉重等。視頻中的動作可能存在速度變化、遮擋和視角變化等問題。為了準確識別這些動作，以下哪種技術是關鍵的？（）A.對每一幀圖像進行獨立的動作分類，然后綜合結果B.利用光流信息來捕捉視頻中的運動模式C.只關注視頻中的關鍵幀，忽略其他幀D.不考慮視頻的時序信息，將其視為一系列獨立的圖像28、在計算機視覺的圖像配準任務中，假設要將兩張不同視角拍攝的同一物體的圖像進行對齊。以下關于圖像配準方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點的配準方法對圖像的旋轉、縮放和平移具有不變性，但特征點的提取容易出錯B.基于灰度的配準方法計算簡單，但對光照變化和噪聲敏感C.深度學習中的自監(jiān)督學習方法在圖像配準中無法學習到有效的特征表示D.圖像配準的精度只取決于配準算法的選擇，與圖像的質量和特征無關29、在進行圖像配準（ImageRegistration）時，即對齊兩幅或多幅圖像，假設我們要將不同時間拍攝的同一地區(qū)的衛(wèi)星圖像進行配準，由于地形變化和拍攝角度的差異，以下哪個因素可能對配準精度產(chǎn)生最大影響？（）A.圖像的分辨率B.選擇的特征點數(shù)量C.圖像的灰度值D.地理坐標信息的準確性30、人臉識別是計算機視覺的一個重要應用。假設一個公司使用人臉識別系統(tǒng)進行員工考勤。以下關于人臉識別技術的描述，哪一項是錯誤的？（）A.它可以通過提取面部特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的形狀和位置，來進行身份識別B.能夠適應不同的表情、姿態(tài)和光照變化，保持較高的識別準確率C.人臉識別系統(tǒng)的安全性極高，不存在被欺騙或誤識別的可能性D.深度學習模型在人臉識別中表現(xiàn)出色，大大提高了識別性能二、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在農(nóng)業(yè)灌溉中，使用計算機視覺監(jiān)測土壤濕度和作物生長情況。2、（本題5分）基于深度學習的圖像生成模型，生成具有特定風格的藝術圖像。3、（本題5分）利用圖像分割技術，從超聲波圖像中分割出結石區(qū)域。4、（本題5分）利用深度學習算法，對不同種類的堅果圖像進行分類。5、（本題5分）運用圖像識別技術，檢測物流分揀中心的包裹分類