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(yè)，共3頁(yè)長(zhǎng)治幼兒師范高等?？茖W(xué)校

《視覺識(shí)別》2023-2024學(xué)年第一學(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25個(gè)小題，每小題1分，共25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、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(guò)插值、基于模型的方法或深度學(xué)習(xí)方法來(lái)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(wú)限制地提高圖像的分辨率，不受原始圖像信息的限制2、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲，同時(shí)保留圖像的細(xì)節(jié)和結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們有一張受到嚴(yán)重噪聲污染的醫(yī)學(xué)圖像，以下哪種圖像去噪方法能夠在去除噪聲的同時(shí)，最大程度地保留圖像的邊緣和紋理信息？（）A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.基于小波變換的去噪方法3、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像增強(qiáng)任務(wù)中，假設(shè)要提高一張低光照?qǐng)D像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像增強(qiáng)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(jí)，但可能會(huì)導(dǎo)致細(xì)節(jié)丟失B.基于濾波的方法可以有效地去除噪聲，但同時(shí)也會(huì)模糊圖像的邊緣C.伽馬校正只適用于校正過(guò)亮的圖像，對(duì)于低光照?qǐng)D像效果不佳D.所有的圖像增強(qiáng)方法都能夠在不引入任何失真的情況下提高圖像質(zhì)量4、在計(jì)算機(jī)視覺的三維重建任務(wù)中，假設(shè)要從一組二維圖像恢復(fù)出物體的三維結(jié)構(gòu)。以下關(guān)于三維重建方法的描述，正確的是：（）A.基于立體視覺的方法需要多視角的圖像，并且對(duì)相機(jī)的標(biāo)定精度要求不高B.結(jié)構(gòu)光方法能夠快速準(zhǔn)確地獲取物體表面的三維信息，但對(duì)環(huán)境光敏感C.從運(yùn)動(dòng)中恢復(fù)結(jié)構(gòu)（SfM）方法只適用于靜態(tài)場(chǎng)景，無(wú)法處理動(dòng)態(tài)物體D.所有的三維重建方法都能夠生成高精度的、完整的物體三維模型5、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，需要在視頻序列中持續(xù)跟蹤特定的目標(biāo)。假設(shè)我們要跟蹤一個(gè)在人群中快速移動(dòng)的人物，以下哪種目標(biāo)跟蹤算法能夠更好地處理目標(biāo)的外觀變化和遮擋情況？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤算法，如Siamese網(wǎng)絡(luò)D.基于均值漂移的跟蹤算法6、計(jì)算機(jī)視覺中的光流計(jì)算用于估計(jì)圖像中像素的運(yùn)動(dòng)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)快速運(yùn)動(dòng)的物體進(jìn)行光流估計(jì)，同時(shí)場(chǎng)景中存在光照變化和噪聲干擾。在這種情況下，以下哪種光流計(jì)算方法能夠提供更準(zhǔn)確和穩(wěn)定的結(jié)果？（）A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法7、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠識(shí)別人臉表情的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，用于情感分析和人機(jī)交互?？紤]到表情的細(xì)微變化和個(gè)體差異，以下哪種模型架構(gòu)可能更適合處理這種復(fù)雜的任務(wù)？（）A.多層感知機(jī)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)8、對(duì)于圖像的紋理分析任務(wù)，假設(shè)要描述和區(qū)分不同類型的紋理，例如木紋和石紋。以下哪種方法可能更有助于準(zhǔn)確分析紋理特征？（）A.基于統(tǒng)計(jì)的方法，計(jì)算紋理的灰度共生矩陣B.基于模型的方法，如馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)C.僅通過(guò)肉眼觀察和主觀描述紋理D.不進(jìn)行任何紋理分析，直接忽略紋理信息9、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(guò)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10、在計(jì)算機(jī)視覺的視覺跟蹤與監(jiān)控應(yīng)用中，需要對(duì)特定目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)的跟蹤和監(jiān)測(cè)。假設(shè)要對(duì)一個(gè)在大型商場(chǎng)中移動(dòng)的可疑人員進(jìn)行跟蹤，同時(shí)要應(yīng)對(duì)人群遮擋和環(huán)境變化。以下哪種視覺跟蹤與監(jiān)控技術(shù)在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結(jié)果？（）A.多目標(biāo)跟蹤算法B.基于深度學(xué)習(xí)的單目標(biāo)跟蹤C(jī).基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤11、當(dāng)處理低光照條件下拍攝的圖像時(shí)，為了增強(qiáng)圖像的亮度和對(duì)比度，同時(shí)減少噪聲，以下哪種圖像處理方法可能更合適？（）A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.簡(jiǎn)單地增加圖像的整體亮度值D.不進(jìn)行任何處理，保留低光照效果12、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從一個(gè)大型圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像。這些圖像可能在內(nèi)容、風(fēng)格和主題上存在差異。為了提高檢索的效率和準(zhǔn)確性，以下哪種方法通常被采用？（）A.基于全局特征的圖像表示和相似性度量B.只對(duì)圖像的標(biāo)簽進(jìn)行文本匹配，忽略圖像內(nèi)容C.隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像作為檢索結(jié)果D.不進(jìn)行任何預(yù)處理，直接在原始圖像上進(jìn)行檢索13、在計(jì)算機(jī)視覺的人臉識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)要實(shí)現(xiàn)一個(gè)能夠在不同光照和表情下準(zhǔn)確識(shí)別的系統(tǒng)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.對(duì)人臉圖像進(jìn)行歸一化處理，統(tǒng)一大小和亮度B.對(duì)圖像進(jìn)行銳化處理，增強(qiáng)面部特征C.給圖像添加藝術(shù)效果，提高美觀度D.隨機(jī)裁剪圖像，增加數(shù)據(jù)多樣性14、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15、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像超分辨率重建中，提高低分辨率圖像的清晰度。假設(shè)要將一張模糊的圖像重建為清晰的高分辨率圖像，以下關(guān)于圖像超分辨率重建方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于插值的方法通過(guò)在像素之間插入新的值來(lái)增加圖像的分辨率，但可能會(huì)導(dǎo)致圖像模糊B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠?qū)W習(xí)低分辨率圖像和高分辨率圖像之間的映射關(guān)系，重建出更清晰的圖像C.圖像超分辨率重建可以無(wú)限制地提高圖像的分辨率，不受原始圖像信息的限制D.為了獲得更好的重建效果，可以結(jié)合多種超分辨率重建方法或使用先驗(yàn)知識(shí)16、假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠?qū)ξ奈镞M(jìn)行數(shù)字化保護(hù)和修復(fù)的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)，需要對(duì)文物的破損部分進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別和重建。以下哪種技術(shù)在文物修復(fù)方面可能具有應(yīng)用潛力？（）A.圖像修復(fù)算法B.三維重建技術(shù)C.虛擬增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)D.以上都是17、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，目標(biāo)可能會(huì)被遮擋、變形或快速移動(dòng)。假設(shè)要跟蹤一個(gè)在人群中快速移動(dòng)的人物，以下哪種跟蹤算法可能更適合應(yīng)對(duì)這種復(fù)雜情況？（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法B.基于粒子濾波的跟蹤算法C.基于均值漂移的跟蹤算法D.基于模板匹配的跟蹤算法18、對(duì)于視頻中的異常檢測(cè)任務(wù)，假設(shè)要在一段監(jiān)控視頻中檢測(cè)出異常事件，如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準(zhǔn)確檢測(cè)異常？（）A.建立正常行為模型，對(duì)比檢測(cè)異常B.只關(guān)注視頻中的顯著運(yùn)動(dòng)區(qū)域C.隨機(jī)判斷視頻中的幀是否異常D.不進(jìn)行異常檢測(cè)，直接忽略異常事件19、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行圖像超分辨率重建任務(wù)，將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像，以下哪種深度學(xué)習(xí)模型可能在重建效果上表現(xiàn)出色？（）A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是20、計(jì)算機(jī)視覺中的視覺跟蹤算法常用于跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一只在森林中奔跑的動(dòng)物，以下關(guān)于視覺跟蹤算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于模型的跟蹤算法通過(guò)建立目標(biāo)的模型來(lái)預(yù)測(cè)其位置和狀態(tài)B.基于特征的跟蹤算法依賴于目標(biāo)的顯著特征進(jìn)行跟蹤C(jī).視覺跟蹤算法在目標(biāo)發(fā)生快速變形或完全遮擋時(shí)仍能保持準(zhǔn)確跟蹤D.結(jié)合多種線索和信息的融合跟蹤算法可以提高跟蹤的穩(wěn)定性和可靠性21、在計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用中，人臉識(shí)別是一個(gè)常見的任務(wù)。假設(shè)一個(gè)公司要建立一個(gè)門禁系統(tǒng)，通過(guò)人臉識(shí)別來(lái)允許員工進(jìn)入。為了提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性，以下哪種技術(shù)通常會(huì)被采用？（）A.基于幾何特征的人臉識(shí)別B.基于模板匹配的人臉識(shí)別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別，結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)D.基于顏色特征的人臉識(shí)別22、計(jì)算機(jī)視覺中的語(yǔ)義分割任務(wù)旨在為圖像中的每個(gè)像素分配一個(gè)類別標(biāo)簽。假設(shè)要對(duì)醫(yī)學(xué)圖像中的病變區(qū)域進(jìn)行精確分割，以下哪種技術(shù)可能對(duì)提高分割精度有較大幫助？（）A.使用更深的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)B.引入多尺度特征融合C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲D.減少網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)數(shù)量23、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24、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去模糊任務(wù)中，需要恢復(fù)由于相機(jī)抖動(dòng)或物體運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的模糊圖像。假設(shè)一張夜景照片由于長(zhǎng)時(shí)間曝光而模糊，同時(shí)存在噪聲和低光照條件。以下哪種圖像去模糊算法在處理這種情況時(shí)效果較好？（）A.盲去卷積算法B.基于正則化的去模糊算法C.深度學(xué)習(xí)的去模糊模型D.頻域去模糊方法25、計(jì)算機(jī)視覺在無(wú)人駕駛中的應(yīng)用需要應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜的環(huán)境和情況。假設(shè)無(wú)人駕駛汽車要在惡劣天氣下行駛，以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在無(wú)人駕駛中的挑戰(zhàn)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.惡劣天氣會(huì)影響圖像的質(zhì)量和清晰度，增加目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別的難度B.計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)需要與其他傳感器（如雷達(dá)和超聲波傳感器）融合，以提高在惡劣天氣下的感知能力C.深度學(xué)習(xí)模型在惡劣天氣條件下的性能會(huì)顯著下降，無(wú)法正常工作D.針對(duì)惡劣天氣，可以通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)和模型優(yōu)化等方法提高計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的魯棒性二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）計(jì)算機(jī)視覺中如何利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行圖像分類？2、（本題5分）描述計(jì)算機(jī)視覺在水利工程中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺在地質(zhì)勘探中的作用。4、（本題5分）簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺在智能家居中的場(chǎng)景理解和設(shè)備控制。三、分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）解讀某酒店的婚禮場(chǎng)地設(shè)計(jì)，分析其如何通過(guò)視覺元素和場(chǎng)地布置營(yíng)造浪漫氛圍并滿足婚禮需求。2、（本題5分）探討某家居用品品牌的電商直播頁(yè)面設(shè)計(jì)，研究其如何通過(guò)視覺展示和互動(dòng)環(huán)節(jié)，促進(jìn)產(chǎn)品銷售和品牌推廣。3、（本題5分）以某城市的文化活動(dòng)宣傳海報(bào)為例，分析其如何運(yùn)用視覺元素傳達(dá)文化活動(dòng)的主題和特色，吸引市民參與。4、（