學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共7頁湖南工程學院《機器人視覺技術》

2022-2023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配準任務中，假設要將兩張拍攝角度不同的同一物體的圖像進行對齊。以下關于特征匹配的方法，哪一項是不太可靠的？（）A.使用SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）特征進行匹配B.基于像素值的直接比較進行匹配C.利用SURF（SpeededUpRobustFeatures）特征進行匹配D.通過ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）特征進行匹配2、計算機視覺在虛擬現實（VR）和增強現實（AR）中有重要作用。假設要在VR環境中實現真實感的物體交互，以下哪種技術可能對準確感知物體的位置和姿態至關重要？（）A.立體視覺B.光場成像C.結構光D.運動捕捉3、計算機視覺中的表情識別旨在識別圖像或視頻中人物的表情。假設要在一個情感分析系統中準確識別表情，以下關于表情識別方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何特征的表情識別方法對表情的細微變化不敏感，識別準確率低B.基于紋理特征的表情識別方法能夠很好地捕捉表情的局部特征，但容易受到光照影響C.深度學習中的卷積神經網絡在表情識別中能夠學習到全局和局部的特征，但對大規模數據集依賴嚴重D.表情識別系統只適用于正面清晰的人臉表情，對于側臉和遮擋的表情無法識別4、在三維計算機視覺中，重建物體的三維形狀是一個重要任務。假設要從多視角的圖像中重建一個建筑物的三維模型，以下關于三維重建方法的描述，正確的是：（）A.基于立體視覺的方法能夠直接從兩張圖像中準確重建出物體的三維形狀B.結構光方法在室外環境中比在室內環境中更適用C.多視圖幾何和深度學習相結合的方法可以提高三維重建的精度和完整性D.三維重建的結果不受圖像拍攝角度和距離的影響5、計算機視覺在醫學圖像分析中有著重要作用。假設要通過眼底圖像檢測糖尿病性視網膜病變，以下關于模型訓練中數據標注的難度，哪一項是最為顯著的？（）A.病變區域的邊界模糊，難以精確標注B.眼底圖像的質量參差不齊，影響標注準確性C.標注人員的醫學知識不足，導致標注錯誤D.數據量過大，標注工作耗時費力6、當處理低光照條件下拍攝的圖像時，為了增強圖像的亮度和對比度，同時減少噪聲，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.簡單地增加圖像的整體亮度值D.不進行任何處理，保留低光照效果7、假設要開發一個能夠對指紋進行識別和認證的計算機視覺系統，以下哪種特征提取和匹配方法可能在指紋識別中具有較高的準確性？（）A.細節點提取B.方向場提取C.紋理特征提取D.以上都是8、計算機視覺中的行人重識別任務是在不同攝像頭中識別出特定的行人。假設要在一個大型火車站中尋找一個走失的兒童。以下關于行人重識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以利用行人的服裝顏色、款式和攜帶物品等特征進行重識別B.深度學習中的度量學習方法可以學習行人的特征表示，提高重識別的準確率C.行人重識別不受行人姿態變化和攝像頭視角差異的影響D.可以通過構建大規模的行人數據集進行訓練，提升模型的泛化能力9、在計算機視覺的圖像特征提取中，假設要提取對光照、旋轉和縮放具有不變性的特征。以下關于特征提取方法的描述，正確的是：（）A.SIFT特征具有良好的不變性，但計算復雜度高，實時性差B.HOG特征對光照變化適應性強，但對旋轉和縮放較敏感C.LBP特征能夠快速提取，但特征表達能力有限D.沒有一種特征提取方法能夠同時滿足對光照、旋轉和縮放的不變性要求10、在一個基于計算機視覺的機器人導航系統中，需要根據環境圖像來規劃機器人的路徑。以下哪種視覺導航方法可能更適合復雜動態環境？（）A.基于地圖的導航B.基于視覺里程計的導航C.基于深度學習的端到端導航D.以上都是11、計算機視覺在自動駕駛領域有重要應用。假設要開發一個能夠識別道路標志的系統，以下關于應對不同光照條件的策略，哪一項是最為有效的？（）A.使用固定的閾值對圖像進行二值化處理B.采用自適應的圖像增強算法，根據光照情況調整圖像C.忽略光照變化，依靠模型的泛化能力D.只在特定的光照條件下收集訓練數據12、在計算機視覺的視頻壓縮中，為了在保證視覺質量的同時減少數據量，以下哪種技術可能被廣泛應用？（）A.運動估計和補償B.圖像分割C.特征點檢測D.邊緣檢測13、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要持續跟蹤一個或多個運動目標。假設要跟蹤一個在操場上跑步的人。以下關于目標跟蹤算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于特征匹配的方法，在連續的幀中找到目標的相似特征來實現跟蹤B.深度學習中的相關濾波算法能夠快速準確地跟蹤目標，適應目標的外觀變化C.目標跟蹤算法能夠在目標被遮擋或短暫消失后，仍然準確地恢復跟蹤D.無論目標的運動速度和軌跡如何復雜，目標跟蹤算法都能完美地跟蹤14、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15、圖像超分辨率是指從低分辨率圖像生成高分辨率圖像。假設我們有一張模糊的低分辨率老照片，想要將其清晰化并提高分辨率。以下哪種圖像超分辨率方法能夠生成更逼真的細節和更清晰的邊緣？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值B.基于重建的方法，如基于字典學習的方法C.基于深度學習的方法，如SRCNND.基于小波變換的方法16、計算機視覺中的語義理解旨在理解圖像或視頻中的高層語義信息。以下關于語義理解的說法，不正確的是（）A.語義理解需要將圖像中的物體、場景和事件等與先驗知識進行關聯和解釋B.知識圖譜可以為語義理解提供豐富的語義信息和關系C.語義理解在圖像描述生成、問答系統等任務中發揮著重要作用D.語義理解已經達到了非常完美的程度，能夠準確理解任何復雜的圖像或視頻內容17、在進行圖像增強時，我們常常需要在保持圖像細節的同時改善圖像質量。假設一張低光照條件下拍攝的圖像存在大量噪聲，以下哪種圖像增強方法可能不太適合處理這種情況？（）A.直方圖均衡化B.基于小波變換的去噪方法C.中值濾波D.高斯濾波18、在計算機視覺的圖像去噪任務中，去除圖像中的噪聲。假設要對一張受到嚴重噪聲污染的圖像進行去噪處理，以下關于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.均值濾波方法能夠在去除噪聲的同時很好地保留圖像的細節B.中值濾波對椒鹽噪聲的去除效果不佳C.基于深度學習的圖像去噪方法可以自適應地學習噪聲模式和圖像特征D.圖像去噪不會引入任何新的失真或模糊19、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.算法在處理靜態場景時的性能20、計算機視覺在農業領域的應用中，例如對農作物的生長監測。假設要通過圖像分析評估農作物的健康狀況，以下哪種特征可能對判斷病蟲害的存在較為敏感？（）A.農作物的顏色和紋理B.農作物的高度和形狀C.農田的土壤濕度D.農田的地理位置21、計算機視覺中的目標跟蹤是指在視頻序列中持續跟蹤特定的目標。以下關于目標跟蹤的敘述，不正確的是（）A.目標跟蹤可以基于特征匹配、濾波算法或深度學習方法來實現B.目標的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素會給目標跟蹤帶來挑戰C.目標跟蹤在智能監控、人機交互和自動駕駛等領域有著廣泛的應用D.目標跟蹤算法能夠在任何情況下都準確地跟蹤目標，不受復雜環境的影響22、計算機視覺中的手勢識別用于理解人的手勢動作。假設要在一個智能交互系統中實現實時準確的手勢識別，以下關于手勢識別方法的描述，正確的是：（）A.基于傳感器的手勢識別方法能夠精確獲取手勢的運動信息，但佩戴傳感器不方便B.基于視覺的手勢識別方法不受環境光照和背景的影響，識別穩定性高C.深度學習中的卷積神經網絡在手勢識別中無法處理復雜的手勢變化和遮擋D.手勢識別系統只要能夠識別常見的幾種手勢，就能夠滿足大多數應用需求23、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24、在目標檢測中，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法的特點是（）A.檢測速度快B.檢測精度高C.適用于小目標檢測D.對遮擋不敏感25、計算機視覺中的圖像超分辨率技術用于提高圖像的分辨率。假設要將一張低分辨率的圖像恢復成高分辨率圖像，以下關于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的圖像超分辨率方法能夠生成清晰逼真的高分辨率圖像B.深度學習中的生成對抗網絡（GAN）在圖像超分辨率任務中無法發揮作用C.圖像超分辨率的效果不受原始低分辨率圖像的質量和內容的限制D.結合先驗知識和深度學習的方法可以改善圖像超分辨率的效果26、假設要構建一個能夠識別人臉表情的計算機視覺系統，用于情感分析和人機交互。考慮到表情的細微變化和個體差異，以下哪種模型架構可能更適合處理這種復雜的任務？（）A.多層感知機B.卷積神經網絡C.循環神經網絡D.生成對抗網絡27、計算機視覺中的動作識別是對視頻中人物或物體的動作進行分類和識別。以下關于動作識別的描述，不準確的是（）A.動作識別需要分析視頻中的時空特征來理解動作的模式和類別B.雙流卷積網絡在動作識別任務中被廣泛應用，分別處理空間和時間信息C.動作識別在體育分析、視頻監控和智能安防等領域具有重要的應用價值D.動作識別技術已經非常成熟，能夠準確識別各種復雜和細微的動作28、在計算機視覺的圖像去噪任務中，去除圖像中的噪聲。假設要處理一張被噪聲嚴重污染的天文圖像，以下關于圖像去噪方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.均值濾波和中值濾波等傳統方法可以在一定程度上去除噪聲，但可能會模糊圖像細節B.基于小波變換的方法能夠在去除噪聲的同時較好地保留圖像的邊緣和細節C.深度學習方法通過學習噪聲和干凈圖像之間的映射關系，實現有效的去噪D.圖像去噪可以完全恢復被噪聲破壞的原始圖像信息，沒有任何損失29、在計算機視覺的視覺跟蹤任務中，目標在運動過程中可能會發生形變、遮擋和光照變化等情況。為了提高跟蹤的穩定性和準確性，以下哪種策略可能是有效的？（）A.模型更新機制B.多特征融合C.抗遮擋處理D.以上都是30、在計算機視覺中，以下哪種方法常用于圖像的語義分割中的多尺度特征融合？（）A.特征金字塔B.空洞卷積C.注意力機制D.以上都是二、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用圖像識別技術，檢測機場安檢處違禁物品。2、（本題5分）運用深度學習模型，對古代建筑的風格和年代進行鑒定。3、（本題5分）運用深度學習，對不同種類的魚類圖像進行分類。4、（本題5分）通過圖像分割技術，將衛星圖像中的云層和陸地進行分離。5、（本題5分）設計一個程序，通過計算機視覺技術識別不同品牌的汽車標志。三、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）簡述計算機視