學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁濰坊工程職業(yè)學(xué)院《法理學(xué)》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠?qū)χ讣y進(jìn)行識(shí)別和認(rèn)證的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，以下哪種特征提取和匹配方法可能在指紋識(shí)別中具有較高的準(zhǔn)確性？（）A.細(xì)節(jié)點(diǎn)提取B.方向場(chǎng)提取C.紋理特征提取D.以上都是2、在計(jì)算機(jī)視覺的全景圖像拼接任務(wù)中，假設(shè)要將多張拍攝的局部圖像拼接成一幅完整的全景圖。以下關(guān)于圖像匹配和融合的步驟，哪一項(xiàng)是容易出錯(cuò)的？（）A.準(zhǔn)確找到相鄰圖像之間的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配B.對(duì)匹配后的圖像進(jìn)行幾何校正和投影變換C.直接將圖像拼接在一起，不進(jìn)行任何過渡處理D.采用合適的融合算法，消除拼接處的明顯痕跡3、在計(jì)算機(jī)視覺的場(chǎng)景理解任務(wù)中，需要對(duì)圖像中的物體、關(guān)系和上下文進(jìn)行綜合分析。假設(shè)要理解一個(gè)室內(nèi)場(chǎng)景的布局和功能，以下哪種信息可能是最關(guān)鍵的？（）A.物體的形狀和顏色B.物體之間的空間位置關(guān)系C.圖像的亮度和對(duì)比度D.圖像的拍攝角度4、圖像壓縮是為了減少圖像的數(shù)據(jù)量，同時(shí)保持可接受的視覺質(zhì)量。假設(shè)我們需要在網(wǎng)絡(luò)上傳輸大量的圖像，以下哪種圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)能夠在保證較高壓縮比的同時(shí)，提供較好的圖像質(zhì)量？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP5、計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用可以提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。假設(shè)一個(gè)工廠需要檢測(cè)生產(chǎn)線上的零件是否存在缺陷。以下關(guān)于工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.能夠快速準(zhǔn)確地檢測(cè)出零件的表面缺陷、尺寸偏差等問題B.可以通過機(jī)器視覺系統(tǒng)對(duì)零件進(jìn)行自動(dòng)分類和篩選C.工業(yè)檢測(cè)中的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)需要高度的穩(wěn)定性和可靠性，對(duì)環(huán)境變化不敏感D.計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用已經(jīng)非常成熟，不需要人工干預(yù)和校驗(yàn)6、在計(jì)算機(jī)視覺中，圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像超分辨率重建的敘述，不正確的是（）A.圖像超分辨率重建可以通過插值、基于模型的方法或深度學(xué)習(xí)方法來實(shí)現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細(xì)節(jié)C.圖像超分辨率重建在醫(yī)學(xué)圖像、衛(wèi)星圖像和監(jiān)控圖像等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用D.圖像超分辨率重建可以無限制地提高圖像的分辨率，不受原始圖像信息的限制7、圖像增強(qiáng)是為了改善圖像的質(zhì)量和視覺效果。假設(shè)我們有一張由于光照不足而顯得暗淡的圖像，需要對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)以突出細(xì)節(jié)。以下哪種圖像增強(qiáng)方法可以有效地提高圖像的對(duì)比度，同時(shí)避免過度增強(qiáng)導(dǎo)致的噪聲放大？（）A.直方圖均衡化B.灰度變換C.銳化濾波D.中值濾波8、計(jì)算機(jī)視覺中的視覺跟蹤在監(jiān)控、機(jī)器人導(dǎo)航等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要跟蹤一個(gè)移動(dòng)的物體，同時(shí)適應(yīng)物體的外觀變化和環(huán)境干擾。以下哪種視覺跟蹤方法能夠提供較好的長(zhǎng)期跟蹤性能和魯棒性？（）A.基于核相關(guān)濾波的跟蹤方法B.基于深度學(xué)習(xí)的孿生網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.基于粒子濾波和特征匹配的跟蹤方法D.基于背景減除和運(yùn)動(dòng)估計(jì)的跟蹤方法9、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像語義分割任務(wù)中，假設(shè)要處理具有多尺度特征的圖像，例如同時(shí)包含大物體和小物體的場(chǎng)景。以下關(guān)于處理多尺度特征的方法描述，正確的是：（）A.使用單一尺度的特征提取網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)對(duì)多尺度問題，通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)即可B.采用多尺度輸入圖像，分別進(jìn)行處理后再融合結(jié)果，能夠有效解決多尺度問題，但計(jì)算量大C.空洞卷積在處理多尺度特征時(shí)會(huì)引入大量的噪聲，降低分割精度D.圖像語義分割中多尺度問題無法解決，只能盡量避免處理這類圖像10、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像配準(zhǔn)任務(wù)中，需要將不同視角或時(shí)間拍攝的圖像進(jìn)行對(duì)齊。假設(shè)要將兩張具有一定旋轉(zhuǎn)和平移差異的圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點(diǎn)匹配的圖像配準(zhǔn)方法對(duì)圖像的變形和光照變化不敏感B.直接使用像素值的相似性度量就能實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的圖像配準(zhǔn)C.圖像配準(zhǔn)不需要考慮圖像的分辨率和比例尺差異D.深度學(xué)習(xí)在圖像配準(zhǔn)中的應(yīng)用還不成熟，不如傳統(tǒng)方法有效11、計(jì)算機(jī)視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要通過監(jiān)控?cái)z像頭實(shí)時(shí)檢測(cè)人群中的異常行為，以下關(guān)于實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的平衡，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.優(yōu)先保證實(shí)時(shí)性，即使準(zhǔn)確性略有降低B.優(yōu)先保證準(zhǔn)確性，允許一定的延遲C.不考慮實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，只要能檢測(cè)出異常行為即可D.完全無法平衡實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，只能根據(jù)具體情況選擇其一12、計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)檢測(cè)中的應(yīng)用越來越廣泛。假設(shè)要檢測(cè)電子電路板上的微小缺陷，以下哪種圖像采集設(shè)備可能提供更高的分辨率和精度？（）A.普通數(shù)碼相機(jī)B.工業(yè)線陣相機(jī)C.手機(jī)攝像頭D.監(jiān)控?cái)z像頭13、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺的常見應(yīng)用之一?？紤]一個(gè)需要對(duì)大量自然風(fēng)景圖片進(jìn)行分類的任務(wù)，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(zhǔn)確率，以下哪種預(yù)處理操作可能最為有效？（）A.對(duì)圖像進(jìn)行裁剪和縮放，使其具有統(tǒng)一的尺寸B.對(duì)圖像進(jìn)行直方圖均衡化，增強(qiáng)對(duì)比度C.將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，減少顏色信息的干擾D.對(duì)圖像進(jìn)行隨機(jī)旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn)，增加數(shù)據(jù)多樣性14、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像壓縮任務(wù)中，假設(shè)要在保證一定圖像質(zhì)量的前提下，盡可能減少圖像的數(shù)據(jù)量。以下哪種圖像壓縮方法可能更有效？（）A.基于離散余弦變換（DCT）的壓縮算法，如JPEGB.無損壓縮方法，如PNGC.不進(jìn)行任何壓縮，直接存儲(chǔ)原始圖像D.隨機(jī)刪除圖像中的部分像素15、在計(jì)算機(jī)視覺的醫(yī)學(xué)圖像分析任務(wù)中，假設(shè)要檢測(cè)醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤區(qū)域。以下哪種方法可能更適合處理醫(yī)學(xué)圖像的特殊性？（）A.結(jié)合先驗(yàn)醫(yī)學(xué)知識(shí)和圖像特征B.使用通用的圖像檢測(cè)算法，不考慮醫(yī)學(xué)背景C.只對(duì)圖像的部分區(qū)域進(jìn)行分析，忽略其他部分D.隨機(jī)標(biāo)記圖像中的區(qū)域?yàn)槟[瘤區(qū)域16、在一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，需要對(duì)農(nóng)作物的生長(zhǎng)狀況進(jìn)行評(píng)估，例如判斷葉片的顏色、形狀和病蟲害情況。以下哪種圖像分析方法可能對(duì)農(nóng)作物監(jiān)測(cè)較為有效？（）A.顏色空間轉(zhuǎn)換B.形態(tài)學(xué)分析C.紋理分析D.以上都是17、計(jì)算機(jī)視覺中的行人重識(shí)別是指在不同攝像頭拍攝的圖像中識(shí)別出同一個(gè)行人。假設(shè)要在一個(gè)大型商場(chǎng)的監(jiān)控系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)行人重識(shí)別，以下關(guān)于行人重識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于顏色和紋理特征的方法對(duì)行人的姿態(tài)和光照變化不敏感，識(shí)別準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的度量學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)到行人的判別性特征，但容易受到背景干擾C.行人重識(shí)別系統(tǒng)只需要關(guān)注行人的外觀特征，不需要考慮行人的行為特征D.行人重識(shí)別在不同場(chǎng)景和攝像頭視角下的性能始終保持穩(wěn)定，不受影響18、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中，假設(shè)要去除一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像中的噪聲。以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.中值濾波能夠有效地去除椒鹽噪聲，但會(huì)使圖像變得模糊B.均值濾波在去除噪聲的同時(shí)能夠很好地保留圖像的細(xì)節(jié)信息C.小波變換去噪方法計(jì)算復(fù)雜度高，不適合處理大規(guī)模圖像D.所有的圖像去噪方法都能夠完全恢復(fù)出原始的無噪圖像19、在計(jì)算機(jī)視覺中，以下哪種方法常用于圖像的目標(biāo)檢測(cè)中的遮擋處理？（）A.上下文信息B.跟蹤歷史C.多視角融合D.以上都是20、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像增強(qiáng)技術(shù)可以改善圖像質(zhì)量。假設(shè)要對(duì)一張低光照條件下拍攝的圖像進(jìn)行增強(qiáng)，以下關(guān)于圖像增強(qiáng)方法的描述，正確的是：（）A.簡(jiǎn)單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照?qǐng)D像的質(zhì)量B.直方圖均衡化方法總是能夠在不引入噪聲的情況下增強(qiáng)圖像對(duì)比度C.基于深度學(xué)習(xí)的圖像增強(qiáng)方法能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)到適合的增強(qiáng)策略D.圖像增強(qiáng)不會(huì)改變圖像的原始信息和內(nèi)容21、計(jì)算機(jī)視覺在人臉識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng)，以下關(guān)于人臉識(shí)別技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過提取人臉的幾何特征、紋理特征或深度學(xué)習(xí)特征進(jìn)行識(shí)別B.人臉識(shí)別系統(tǒng)通常需要進(jìn)行活體檢測(cè)，以防止使用照片或視頻等欺詐手段C.大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)集和深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)合，大大提高了人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率D.人臉識(shí)別技術(shù)在任何光照條件、姿態(tài)變化和表情變化下都能準(zhǔn)確識(shí)別，不受這些因素的影響22、計(jì)算機(jī)視覺中的場(chǎng)景文本識(shí)別旨在從圖像中識(shí)別出文字信息。假設(shè)要在一張街景圖像中識(shí)別出店鋪招牌上的文字。以下關(guān)于場(chǎng)景文本識(shí)別方法的描述，正確的是：（）A.基于光學(xué)字符識(shí)別（OCR）技術(shù)的方法對(duì)字體和排版的變化適應(yīng)性強(qiáng)，識(shí)別準(zhǔn)確率高B.深度學(xué)習(xí)中的端到端文本識(shí)別模型能夠處理彎曲和變形的文本，但對(duì)模糊文本效果不佳C.場(chǎng)景文本識(shí)別只需要關(guān)注文本的內(nèi)容，不需要考慮文本的位置和上下文信息D.所有的場(chǎng)景文本識(shí)別方法都能夠在復(fù)雜的自然場(chǎng)景中準(zhǔn)確無誤地識(shí)別出各種文字23、計(jì)算機(jī)視覺在安防監(jiān)控領(lǐng)域有重要應(yīng)用。假設(shè)要通過攝像頭監(jiān)控一個(gè)公共場(chǎng)所，以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在安防監(jiān)控中的應(yīng)用描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以實(shí)時(shí)檢測(cè)異常行為，如人群聚集、奔跑等B.能夠?qū)θ藛T進(jìn)行身份識(shí)別和認(rèn)證C.計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)可以獨(dú)立完成所有的安防監(jiān)控任務(wù)，不需要人工干預(yù)D.與其他安防設(shè)備和系統(tǒng)集成，提高整體的安全性和防范能力24、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲，恢復(fù)清晰的圖像。假設(shè)要處理一張受到嚴(yán)重噪聲污染的天文圖像，以下關(guān)于去噪算法的選擇，哪一項(xiàng)是需要謹(jǐn)慎考慮的？（）A.選擇基于濾波的去噪算法，如中值濾波B.采用基于深度學(xué)習(xí)的去噪算法，如自編碼器C.只考慮去噪效果，不關(guān)心圖像細(xì)節(jié)的保留D.根據(jù)噪聲的類型和強(qiáng)度選擇合適的去噪算法25、人臉識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)公司使用人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行員工考勤。以下關(guān)于人臉識(shí)別技術(shù)的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)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(jìn)行身份識(shí)別B.能夠適應(yīng)不同的表情、姿態(tài)和光照變化，保持較高的識(shí)別準(zhǔn)確率C.人臉識(shí)別系統(tǒng)的安全性極高，不存在被欺騙或誤識(shí)別的可能性D.深度學(xué)習(xí)模型在人臉識(shí)別中表現(xiàn)出色，大大提高了識(shí)別性能26、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中，例如從多視角圖像恢復(fù)物體的三維形狀，需要解決相機(jī)位姿估計(jì)、特征匹配等問題。以下哪種方法在相機(jī)位姿估計(jì)方面可能具有更高的精度？（）A.基于直接線性變換的方法B.基于BundleAdjustment的方法C.基于特征點(diǎn)的方法D.基于深度學(xué)習(xí)的方法27、目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺中的常見任務(wù)，例如在監(jiān)控視頻中檢測(cè)行人或車輛。假設(shè)我們要開發(fā)一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，以下關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于區(qū)域建議的方法，如R-CNN系列算法，通過生成候選區(qū)域并對(duì)其進(jìn)行分類和定位來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)B.一階段目標(biāo)檢測(cè)算法，如YOLO和SSD，直接在圖像上進(jìn)行目標(biāo)的分類和定位，速度相對(duì)較快C.目標(biāo)檢測(cè)算法的性能通常用準(zhǔn)確率、召回率和平均精度均值（mAP）等指標(biāo)來評(píng)估D.目標(biāo)檢測(cè)算法的精度和速度是相互獨(dú)立的，提高精度不會(huì)影響速度，反之亦然28、在計(jì)算機(jī)視覺中，特征提取是非常關(guān)鍵的一步。假設(shè)我們要從圖像中提取有意義的特征，用于后續(xù)的處理和分析，以下關(guān)于特征提取方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.SIFT（尺度不變特征變換）和SURF（加速穩(wěn)健特征）是常用的局部特征描述子，對(duì)圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放和光照變化具有一定的不變性B.HOG（方向梯度直方圖）特征通過計(jì)算圖像局部區(qū)域的梯度方向分布來描述圖像，常用于行人檢測(cè)C.深度學(xué)習(xí)中的自動(dòng)特征提取，例如通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到的特征，比手工設(shè)計(jì)的特征更具有代表性和判別力D.特征提取的結(jié)果對(duì)后續(xù)的圖像處理任務(wù)影響不大，不同的特征提取方法可以得到相似的處理效果29、在圖像去噪中，BM3D（Block-Matchingand3DFiltering）算法的優(yōu)勢(shì)在于（）A.去噪效果好B.保持圖像細(xì)節(jié)C.計(jì)算效率高D.以上都是30、計(jì)算機(jī)視覺中，以下哪種技術(shù)常用于圖像的超分辨率重建的損失函數(shù)？（）A.L1損失B.L2損失C.感知損失D.以上都是二、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）開發(fā)一個(gè)可以識(shí)別不同種類真菌的計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用。2、（本題5分）利用目標(biāo)檢測(cè)算法，在海洋監(jiān)測(cè)圖像中檢測(cè)漏油區(qū)域。3、（本題5分）運(yùn)用圖像分類技術(shù)，對(duì)不同種類的牙雕進(jìn)行分類。4、（本題5分）利用圖像識(shí)別技術(shù)，對(duì)藥品包裝上的藥品信息進(jìn)行識(shí)別和核對(duì)。5、（本題5分）設(shè)計(jì)一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)。三、簡(jiǎn)答