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)河北科技學(xué)院《展示空間與設(shè)計(jì)》2024-2025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、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像分類任務(wù)中，假設(shè)要處理類別不均衡的數(shù)據(jù)集，即某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別。以下關(guān)于處理類別不均衡的方法描述，正確的是：（）A.直接使用傳統(tǒng)的分類算法，類別不均衡不會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生明顯影響B(tài).過(guò)采樣少數(shù)類別的樣本可以增加其數(shù)量，但可能導(dǎo)致過(guò)擬合C.欠采樣多數(shù)類別的樣本能夠平衡數(shù)據(jù)集，但會(huì)丟失部分有用信息D.類別不均衡問(wèn)題無(wú)法通過(guò)數(shù)據(jù)處理方法解決，只能通過(guò)改進(jìn)分類算法來(lái)應(yīng)對(duì)2、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像檢索任務(wù)中，根據(jù)用戶提供的圖像或特征在數(shù)據(jù)庫(kù)中查找相似的圖像。假設(shè)要從一個(gè)大型圖像庫(kù)中找到與給定圖像相似的圖片，以下關(guān)于圖像檢索方法的描述，正確的是：（）A.基于圖像的顏色和紋理特征進(jìn)行檢索能夠滿足所有的檢索需求B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的特征在圖像檢索中不如手工設(shè)計(jì)的特征有效C.考慮圖像的語(yǔ)義信息和高層特征可以提高圖像檢索的準(zhǔn)確性和相關(guān)性D.圖像檢索的速度和效率不受數(shù)據(jù)庫(kù)大小和特征維度的影響3、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的深度估計(jì)是確定場(chǎng)景中物體距離相機(jī)的遠(yuǎn)近。假設(shè)要為機(jī)器人導(dǎo)航提供深度信息，以下關(guān)于深度估計(jì)方法的精度要求，哪一項(xiàng)是最為關(guān)鍵的？（）A.能夠區(qū)分不同物體的大致距離范圍即可B.提供精確到毫米級(jí)別的深度信息，確保機(jī)器人安全導(dǎo)航C.深度估計(jì)的精度對(duì)機(jī)器人導(dǎo)航影響不大，可以忽略D.精度要求取決于機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)速度，速度越快要求精度越低4、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的場(chǎng)景理解任務(wù)旨在理解圖像或視頻中的整體場(chǎng)景信息。假設(shè)要理解一張城市街道的圖片中的場(chǎng)景。以下關(guān)于場(chǎng)景理解的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過(guò)對(duì)物體、人物和環(huán)境的分析來(lái)理解場(chǎng)景的語(yǔ)義信息B.深度學(xué)習(xí)中的語(yǔ)義分割技術(shù)可以幫助區(qū)分場(chǎng)景中的不同區(qū)域和物體類別C.場(chǎng)景理解只需要考慮圖像中的視覺(jué)元素，不需要考慮上下文和先驗(yàn)知識(shí)D.可以結(jié)合地理信息和時(shí)間信息，進(jìn)一步豐富對(duì)場(chǎng)景的理解5、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像壓縮任務(wù)中，假設(shè)要在保證圖像質(zhì)量的前提下盡可能減小文件大小。以下關(guān)于壓縮算法的選擇，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.選擇基于變換的壓縮算法，如離散余弦變換（DCT）B.采用無(wú)損壓縮算法，確保圖像信息完全不丟失C.只考慮壓縮比，不關(guān)心圖像的視覺(jué)質(zhì)量D.根據(jù)圖像的特點(diǎn)和應(yīng)用需求選擇合適的壓縮算法6、假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠?qū)πl(wèi)星圖像進(jìn)行地物分類的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，用于國(guó)土資源調(diào)查和環(huán)境監(jiān)測(cè)。由于衛(wèi)星圖像的分辨率較高且覆蓋范圍廣，以下哪種處理方式可能是必要的？（）A.圖像分塊處理B.多尺度分析C.特征選擇和降維D.以上都是7、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的顯著性檢測(cè)旨在找出圖像中引人注目的區(qū)域。假設(shè)要在一張復(fù)雜的自然風(fēng)景圖像中檢測(cè)顯著性區(qū)域，以下關(guān)于顯著性檢測(cè)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于對(duì)比度的方法通過(guò)計(jì)算圖像區(qū)域與周圍區(qū)域的差異來(lái)確定顯著性B.基于頻域分析的方法可以從圖像的頻譜中提取顯著性信息C.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)圖像的全局和局部特征，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的顯著性檢測(cè)D.顯著性檢測(cè)的結(jié)果總是與人類的視覺(jué)注意力機(jī)制完全一致，沒(méi)有偏差8、當(dāng)進(jìn)行圖像的目標(biāo)計(jì)數(shù)任務(wù)時(shí)，假設(shè)要統(tǒng)計(jì)一張圖像中某種物體的數(shù)量，例如統(tǒng)計(jì)羊群中的羊的數(shù)量。以下哪種方法可能更準(zhǔn)確地完成計(jì)數(shù)任務(wù)？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)計(jì)數(shù)模型B.手動(dòng)逐個(gè)計(jì)數(shù)C.估計(jì)圖像中物體的平均大小，然后計(jì)算總面積來(lái)推算數(shù)量D.隨機(jī)猜測(cè)物體的數(shù)量9、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在文物保護(hù)和修復(fù)中的應(yīng)用逐漸增多。假設(shè)要對(duì)一幅古老的繪畫(huà)進(jìn)行數(shù)字化修復(fù)和增強(qiáng)，以下關(guān)于顏色恢復(fù)的挑戰(zhàn)，哪一項(xiàng)是最為顯著的？（）A.由于年代久遠(yuǎn)，原畫(huà)作的顏色信息缺失嚴(yán)重B.不同區(qū)域的顏色褪色程度不一致，難以統(tǒng)一恢復(fù)C.缺乏對(duì)原畫(huà)作創(chuàng)作時(shí)所用顏料的了解，難以準(zhǔn)確還原顏色D.修復(fù)過(guò)程中可能引入新的顏色偏差，影響修復(fù)效果10、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的目標(biāo)重識(shí)別任務(wù)旨在在不同的攝像頭視角中識(shí)別出同一目標(biāo)。假設(shè)要在一個(gè)大型商場(chǎng)的多個(gè)攝像頭中尋找一個(gè)特定的人物。以下關(guān)于目標(biāo)重識(shí)別的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)提取目標(biāo)的特征，如顏色、形狀和紋理，來(lái)進(jìn)行重識(shí)別B.深度學(xué)習(xí)中的特征學(xué)習(xí)方法能夠提高目標(biāo)重識(shí)別的準(zhǔn)確率C.目標(biāo)重識(shí)別不受攝像頭視角、光照和人物姿態(tài)變化的影響D.可以通過(guò)建立目標(biāo)的特征庫(kù)，快速在多個(gè)攝像頭中進(jìn)行匹配和搜索11、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在無(wú)人駕駛飛行器（UAV）中的應(yīng)用可以輔助飛行和導(dǎo)航。假設(shè)一架UAV需要依靠視覺(jué)信息避開(kāi)障礙物，以下關(guān)于UAV計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠單目視覺(jué)就能準(zhǔn)確估計(jì)障礙物的距離和速度B.視覺(jué)信息在UAV飛行中的作用有限，主要依靠其他傳感器如GPSC.多目視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)合可以為UAV提供更準(zhǔn)確的環(huán)境感知和障礙物避讓能力D.UAV的飛行速度和姿態(tài)對(duì)視覺(jué)系統(tǒng)的性能沒(méi)有影響12、圖像分類是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本任務(wù)之一。假設(shè)要對(duì)大量的動(dòng)物圖像進(jìn)行分類，將其分為貓、狗、兔子等類別。在進(jìn)行圖像分類時(shí)，以下關(guān)于特征提取的描述，正確的是：（）A.手工設(shè)計(jì)的特征，如顏色直方圖、紋理特征等，總是比自動(dòng)學(xué)習(xí)的特征更有效B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到具有判別性的圖像特征，無(wú)需人工干預(yù)C.特征提取的好壞對(duì)圖像分類的結(jié)果影響不大，主要取決于分類器的性能D.為了提高分類準(zhǔn)確率，應(yīng)該盡可能多地提取圖像的各種特征，而不考慮特征的冗余性13、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，視頻摘要生成是從長(zhǎng)視頻中提取關(guān)鍵內(nèi)容并生成簡(jiǎn)潔的摘要。以下關(guān)于視頻摘要生成的敘述，不正確的是（）A.視頻摘要生成可以基于關(guān)鍵幀提取、內(nèi)容分析和故事線構(gòu)建等方法B.深度學(xué)習(xí)方法能夠?qū)W習(xí)視頻的語(yǔ)義信息，生成更有代表性的摘要C.視頻摘要生成在視頻瀏覽、檢索和存儲(chǔ)等方面具有實(shí)用價(jià)值D.視頻摘要生成能夠完全準(zhǔn)確地反映視頻的所有重要內(nèi)容，沒(méi)有任何信息丟失14、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像超分辨率重建旨在提高圖像的分辨率和細(xì)節(jié)。假設(shè)要將一張低分辨率的老照片重建為高分辨率的清晰圖像，同時(shí)要保持圖像的自然度和真實(shí)性。以下哪種圖像超分辨率重建方法最為適合？（）A.基于插值的方法B.基于重建的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于學(xué)習(xí)字典的方法15、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像檢索任務(wù)中，假設(shè)要從海量的圖像庫(kù)中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關(guān)于圖像特征表示的選擇，哪一項(xiàng)是需要重點(diǎn)考慮的？（）A.選擇具有高維度的特征向量，包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區(qū)分性的特征表示，提高檢索效率C.忽略特征的維度和區(qū)分性，隨機(jī)選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征，忽略形狀和紋理等特征16、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車正在道路上行駛，需要識(shí)別各種交通標(biāo)志、車輛和行人。以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中計(jì)算機(jī)視覺(jué)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.計(jì)算機(jī)視覺(jué)可以通過(guò)攝像頭實(shí)時(shí)獲取道路信息，為車輛的決策和控制提供依據(jù)B.它能夠準(zhǔn)確識(shí)別不同光照和天氣條件下的交通對(duì)象，不受任何干擾C.深度學(xué)習(xí)算法在自動(dòng)駕駛的計(jì)算機(jī)視覺(jué)中被廣泛應(yīng)用，用于目標(biāo)檢測(cè)和語(yǔ)義分割D.計(jì)算機(jī)視覺(jué)需要與其他傳感器（如雷達(dá)、激光雷達(dá)）的數(shù)據(jù)融合，以提高感知的可靠性17、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）中有重要作用。假設(shè)要在VR環(huán)境中實(shí)現(xiàn)真實(shí)感的物體交互，以下哪種技術(shù)可能對(duì)準(zhǔn)確感知物體的位置和姿態(tài)至關(guān)重要？（）A.立體視覺(jué)B.光場(chǎng)成像C.結(jié)構(gòu)光D.運(yùn)動(dòng)捕捉18、對(duì)于圖像的邊緣檢測(cè)任務(wù)，假設(shè)要準(zhǔn)確檢測(cè)出圖像中物體的邊緣，同時(shí)抑制噪聲的影響。以下哪種邊緣檢測(cè)算子可能表現(xiàn)更好？（）A.Sobel算子B.Roberts算子C.Prewitt算子D.隨機(jī)生成邊緣檢測(cè)結(jié)果19、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的視頻理解不僅包括對(duì)單個(gè)幀的分析，還需要考慮幀之間的關(guān)系。假設(shè)我們要理解一個(gè)電影片段的情節(jié)和情感，以下哪種方法能夠有效地捕捉視頻中的時(shí)空動(dòng)態(tài)信息和語(yǔ)義信息？（）A.基于幀級(jí)特征和分類器的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的視頻理解模型，結(jié)合注意力機(jī)制C.基于光流和運(yùn)動(dòng)軌跡的方法D.基于音頻和視頻融合的方法20、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，圖像分類是一項(xiàng)重要任務(wù)。假設(shè)我們要對(duì)大量的動(dòng)物圖片進(jìn)行分類，將其分為貓、狗、鳥(niǎo)等類別。以下關(guān)于圖像分類方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)出色，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征B.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法如支持向量機(jī)（SVM）在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時(shí)，性能通常不如深度學(xué)習(xí)方法C.圖像分類只需要考慮圖像的顏色和形狀等低層次特征，高層語(yǔ)義信息對(duì)分類結(jié)果影響不大D.為了提高分類準(zhǔn)確率，可以使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪等操作來(lái)擴(kuò)充數(shù)據(jù)集21、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的目標(biāo)計(jì)數(shù)是估計(jì)圖像或視頻中目標(biāo)的數(shù)量。假設(shè)要在一張人群圖像中準(zhǔn)確計(jì)數(shù)人數(shù)，以下關(guān)于目標(biāo)計(jì)數(shù)方法的描述，正確的是：（）A.基于檢測(cè)的計(jì)數(shù)方法通過(guò)檢測(cè)每個(gè)個(gè)體來(lái)實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù)，對(duì)密集場(chǎng)景效果好B.基于回歸的計(jì)數(shù)方法直接預(yù)測(cè)目標(biāo)數(shù)量，計(jì)算速度快但精度較低C.深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制在目標(biāo)計(jì)數(shù)中沒(méi)有作用，不能提高計(jì)數(shù)準(zhǔn)確性D.目標(biāo)計(jì)數(shù)只需要考慮目標(biāo)的外觀特征，不需要考慮圖像的上下文信息22、計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用有助于輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療。假設(shè)要分析一張腦部CT圖像，以下關(guān)于醫(yī)學(xué)影像分析中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過(guò)分割腦組織、檢測(cè)病變區(qū)域等方法，為醫(yī)生提供定量的分析結(jié)果B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)影像中的特征，輔助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)潛在的疾病C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)學(xué)影像分析中的應(yīng)用需要遵循嚴(yán)格的醫(yī)學(xué)倫理和法規(guī)D.計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)可以完全替代醫(yī)生的診斷，不需要醫(yī)生的進(jìn)一步審查和判斷23、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像超分辨率任務(wù)中，假設(shè)要將一張低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像。以下關(guān)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(jiǎn)單快速，但恢復(fù)出的圖像細(xì)節(jié)不夠清晰B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠生成逼真的高分辨率圖像，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源C.圖像超分辨率技術(shù)可以無(wú)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(fù)出原始高分辨率圖像的所有信息24、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25、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像去霧任務(wù)中，假設(shè)要去除一張有霧圖像中的霧氣，恢復(fù)清晰的場(chǎng)景。以下關(guān)于圖像去霧方法的描述，正確的是：（）A.基于物理模型的去霧方法需要準(zhǔn)確估計(jì)霧的濃度和傳播參數(shù)，否則效果不佳B.基于深度學(xué)習(xí)的去霧方法能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)霧的特征，但對(duì)濃霧的處理能力有限C.圖像去霧后，顏色和對(duì)比度會(huì)發(fā)生嚴(yán)重失真，影響視覺(jué)效果D.所有的圖像去霧方法都能夠在各種復(fù)雜的霧天條件下取得理想的效果26、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)的車牌識(shí)別任務(wù)中，假設(shè)要從不同角度和光照條件下拍攝的車輛圖像中準(zhǔn)確識(shí)別出車牌號(hào)碼。以下哪種技術(shù)可能有助于提高識(shí)別準(zhǔn)確率？（）A.字符分割和單獨(dú)識(shí)別B.利用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行端到端的識(shí)別C.只關(guān)注車牌的顏色特征D.隨機(jī)猜測(cè)車牌號(hào)碼27、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動(dòng)信息。假設(shè)要對(duì)一段視頻中的物體運(yùn)動(dòng)進(jìn)行分析，以下關(guān)于光流估計(jì)的描述，正確的是：（）A.稀疏光流估計(jì)只計(jì)算圖像中部分特征點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)，無(wú)法反映整體的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)B.稠密光流估計(jì)能夠得到圖像中每個(gè)像素的運(yùn)動(dòng)向量，但計(jì)算復(fù)雜度較高C.光流估計(jì)的結(jié)果不受光照變化和噪聲的影響，具有很高的準(zhǔn)確性D.光流估計(jì)只能用于分析勻速直線運(yùn)動(dòng)的物體，對(duì)于復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)模式無(wú)法處理28、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，圖像去霧是提高有霧圖像質(zhì)量的技術(shù)。以下關(guān)于圖像去霧的描述，不準(zhǔn)確的是（）A.圖像去霧可以基于物理模型或深度學(xué)習(xí)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)B.深度學(xué)習(xí)方法在圖像去霧中能夠有效地恢復(fù)圖像的細(xì)節(jié)和顏色C.圖像去霧只對(duì)輕度有霧的圖像有效，對(duì)于濃霧圖像效果不佳D.圖像去霧可以提高圖像的清晰度和可視性，有助于后續(xù)的處理和分析29、在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，以下哪種方法常用于圖像的語(yǔ)義分割中的邊界優(yōu)化？（）A.條件隨機(jī)場(chǎng)B.全連接條件隨機(jī)場(chǎng)C.深度學(xué)習(xí)D.以上都是30、計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像修復(fù)是填補(bǔ)圖像中的缺失或損壞部分。假設(shè)我們有一張老