站名：站名：年級專業：姓名：學號：凡年級專業、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁中國計量大學《法理學》

2021-2022學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2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、在計算機視覺的人臉識別任務中，假設要實現一個能夠在不同光照和表情下準確識別的系統。以下關于數據預處理的步驟，哪一項是最重要的？（）A.對人臉圖像進行歸一化處理，統一大小和亮度B.對圖像進行銳化處理，增強面部特征C.給圖像添加藝術效果，提高美觀度D.隨機裁剪圖像，增加數據多樣性2、在計算機視覺的人物姿態估計任務中，需要確定圖像中人物的關節位置和姿態。假設要開發一個用于健身應用的姿態估計系統，以下關于模型訓練數據的獲取，哪一項是比較困難的？（）A.從公開的數據集獲取大量的人物姿態圖像B.自己拍攝不同人群在各種健身動作下的圖像C.利用合成數據生成多樣化的人物姿態樣本D.從社交媒體上收集用戶分享的健身照片3、在計算機視覺的圖像去模糊任務中，需要恢復由于相機抖動或物體運動導致的模糊圖像。假設一張夜景照片由于長時間曝光而模糊，同時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.深度學習的去模糊模型D.頻域去模糊方法4、計算機視覺中的視頻目標跟蹤中，假設目標在跟蹤過程中發生了嚴重的形變。以下關于處理目標形變的方法描述，正確的是：（）A.基于模板匹配的跟蹤方法能夠自適應地處理目標形變，保持跟蹤的準確性B.特征點跟蹤方法對目標形變不敏感，在這種情況下仍然能夠可靠跟蹤C.深度學習中的孿生網絡在目標形變時容易丟失目標，無法繼續跟蹤D.結合多種特征和模型更新策略可以提高對目標形變的跟蹤魯棒性5、在計算機視覺的圖像分割任務中，需要將圖像中的不同物體或區域準確地劃分出來。假設要對一張包含多個水果的圖像進行精確分割，每個水果的邊界可能不清晰，且存在部分重疊和陰影。以下哪種圖像分割算法在處理這種具有挑戰性的情況時表現更為出色？（）A.基于閾值的分割B.基于區域的分割C.基于邊緣檢測的分割D.基于深度學習的語義分割6、在計算機視覺的行人重識別任務中，需要在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人。假設我們要在一個大型商場的監控系統中實現行人重識別，以下哪種特征和模型能夠提高識別的準確率和跨攝像頭的泛化能力？（）A.基于顏色和紋理的特征B.基于深度學習的全局特征和度量學習C.基于形狀和輪廓的特征D.基于步態和姿勢的特征7、在計算機視覺的全景圖像拼接任務中，假設要將多張拍攝的局部圖像拼接成一幅完整的全景圖。以下關于圖像匹配和融合的步驟，哪一項是容易出錯的？（）A.準確找到相鄰圖像之間的特征點進行匹配B.對匹配后的圖像進行幾何校正和投影變換C.直接將圖像拼接在一起，不進行任何過渡處理D.采用合適的融合算法，消除拼接處的明顯痕跡8、在計算機視覺的目標檢測中，對于小目標的檢測往往具有較大的挑戰性。為了提高小目標檢測的準確率，以下哪種策略可能是有效的？（）A.多尺度特征融合B.增加訓練數據中的小目標樣本C.使用更高分辨率的輸入圖像D.以上都是9、在計算機視覺中，圖像超分辨率重建是提高圖像分辨率和質量的技術。以下關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習方法來實現B.深度學習方法在圖像超分辨率重建中能夠生成更清晰、逼真的細節C.圖像超分辨率重建在醫學圖像、衛星圖像和監控圖像等領域有重要的應用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10、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設要分析一段視頻中物體的運動速度和方向。以下關于光流計算的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過比較連續幀之間的像素差異來計算光流B.光流計算能夠為視頻中的目標跟蹤和行為分析提供重要信息C.無論視頻的幀率和分辨率如何，光流計算都能準確地估計像素運動D.深度學習方法也被應用于光流計算，提高了計算的準確性和效率11、在計算機視覺中，目標檢測是一項重要任務。假設我們要開發一個能夠在交通場景中檢測車輛的系統。如果圖像中的車輛存在多種姿態、大小和光照條件的變化，以下哪種目標檢測算法可能更適合應對這種復雜情況？（）A.基于傳統特征的檢測算法，如HOG特征結合SVM分類器B.基于深度學習的FasterR-CNN算法C.基于模板匹配的檢測算法D.基于顏色特征的檢測算法12、在計算機視覺的視覺跟蹤與監控應用中，需要對特定目標進行持續的跟蹤和監測。假設要對一個在大型商場中移動的可疑人員進行跟蹤，同時要應對人群遮擋和環境變化。以下哪種視覺跟蹤與監控技術在這種情況下能夠提供更可靠的跟蹤結果？（）A.多目標跟蹤算法B.基于深度學習的單目標跟蹤C.基于粒子濾波的跟蹤D.基于特征匹配的跟蹤13、在計算機視覺的實際應用中，光照變化會對圖像的處理和分析產生影響。以下關于光照變化的描述，不正確的是（）A.光照變化可能導致圖像的亮度、對比度和顏色發生改變，增加了圖像處理的難度B.一些預處理技術，如直方圖均衡化，可以在一定程度上減輕光照變化的影響C.深度學習模型能夠自動適應各種光照變化，無需進行額外的處理D.光照變化對于目標檢測和跟蹤等任務的準確性可能會產生較大的影響14、在計算機視覺的圖像配準任務中，將不同視角或時間拍攝的圖像進行對齊，以下哪種變換模型可能適用于具有較大形變的圖像配準？（）A.剛性變換B.仿射變換C.投影變換D.非線性變換15、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絡（GAN）也可以用于圖像增強二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明計算機視覺在通信領域的應用。2、（本題5分）簡述圖像的仿射變換特點。3、（本題5分）說明計算機視覺在舊貨回收行業中的應用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）設計一個基于計算機視覺的視網膜識別系統。2、（本題5分）使用目標跟蹤算法，對賽車比賽中的車隊戰術和車手表現進行分析。3、（本題5分）基于深度學習，實現對高速公路上車輛超速的檢測。4、（本題5分）對醫學X光圖像進行分析，輔助醫生診斷病情。5、（本題5分）運用圖像分類技術，對不同種類的寶石進行分類。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）以