裝訂線裝訂線PAGE2第2頁，共2頁玉林師范學院《機器視覺》

2021-2022學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、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、當進行圖像的顯著性檢測時，假設要從一張復雜的圖像中突出顯示出人們視覺上最關注的區域，例如在一張風景圖像中突出顯示出一座顯眼的山峰。以下哪種方法在計算圖像的顯著性時可能更準確？（）A.基于頻率域分析的方法，計算圖像的頻譜特征B.基于對比度的方法，比較區域與周圍的差異C.隨機選擇圖像中的部分區域作為顯著性區域D.不進行任何計算，主觀判斷顯著性區域2、在計算機視覺的場景理解任務中，需要對整個圖像場景進行分析和解釋。假設我們有一張城市街道的圖像，要理解其中的道路、建筑物、車輛和行人之間的關系。以下哪種方法能夠提供更全面和深入的場景理解？（）A.基于對象檢測和分類的方法B.基于語義分割和圖模型的方法C.基于深度學習的場景解析網絡D.基于特征匹配和聚類的方法3、對于圖像的邊緣檢測任務，假設要準確檢測出圖像中物體的邊緣，同時抑制噪聲的影響。以下哪種邊緣檢測算子可能表現更好？（）A.Sobel算子B.Roberts算子C.Prewitt算子D.隨機生成邊緣檢測結果4、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5、計算機視覺在無人駕駛中的應用需要對周圍環境進行快速準確的感知。假設車輛要在復雜的城市道路環境中行駛，以下哪種傳感器的數據融合可能對提高環境感知的可靠性至關重要？（）A.攝像頭與激光雷達B.攝像頭與毫米波雷達C.激光雷達與超聲波傳感器D.以上都有可能6、在計算機視覺中，圖像分類是一項基礎任務。假設我們有一組包含各種動物的圖像數據集，需要訓練一個模型來準確區分不同的動物類別。在選擇圖像分類模型時，以下哪種模型架構通常在處理大規模圖像數據集時表現出色？（）A.傳統的機器學習算法，如支持向量機（SVM）B.淺層的卷積神經網絡（CNN）C.深度卷積神經網絡，如ResNetD.循環神經網絡（RNN）7、圖像分割是將圖像細分為不同的區域或對象。假設我們需要對醫學圖像中的腫瘤進行精確分割，以輔助醫生進行診斷和治療。在這種對精度要求很高的應用中，以下哪種圖像分割方法可能更合適？（）A.基于閾值的圖像分割B.基于邊緣檢測的圖像分割C.基于區域生長的圖像分割D.基于深度學習的語義分割算法，如U-Net8、在計算機視覺的視頻監控系統中，異常事件檢測是重要功能之一。假設要在一個倉庫的監控視頻中檢測出異常的人員活動或物品移動。以下哪種異常事件檢測方法在處理這種大規模視頻數據時能夠更有效地發現異常？（）A.基于規則的檢測B.基于統計模型的檢測C.基于深度學習的檢測D.基于人工觀察的檢測9、計算機視覺中的場景理解是對整個圖像場景的語義和結構進行分析和理解。以下關于場景理解的描述，不準確的是（）A.場景理解需要綜合考慮物體、空間關系、上下文信息等多個方面B.可以通過構建場景圖來表示場景中的實體和關系，輔助場景理解C.場景理解在智能導航、虛擬環境構建和圖像編輯等領域具有潛在的應用價值D.場景理解是一個已經完全解決的問題，不存在任何技術難題10、計算機視覺在自動駕駛領域有著至關重要的應用。假設一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，需要識別各種交通標志和障礙物。以下關于自動駕駛中計算機視覺任務的描述，正確的是：（）A.只需對前方物體進行簡單的圖像分類，就能實現安全的自動駕駛B.準確的目標檢測和語義分割對于理解復雜的道路場景至關重要C.計算機視覺在自動駕駛中作用不大，主要依靠其他傳感器如雷達D.對于交通標志的識別，顏色信息比形狀和圖案信息更重要11、在計算機視覺的三維重建任務中，例如從多視角圖像恢復物體的三維形狀，需要解決相機位姿估計、特征匹配等問題。以下哪種方法在相機位姿估計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.基于特征點的方法D.基于深度學習的方法12、計算機視覺中的視頻壓縮是為了減少視頻數據的存儲空間和傳輸帶寬。假設要對一段高清視頻進行壓縮，同時保持較好的視覺質量。以下關于視頻壓縮方法的描述，正確的是：（）A.幀內壓縮通過去除圖像內部的冗余信息實現壓縮，對圖像質量影響較小B.幀間壓縮利用相鄰幀之間的相似性進行壓縮，但會引入明顯的失真C.運動估計在幀間壓縮中不重要，對壓縮效率提升作用不大D.視頻壓縮的碼率越低，壓縮效果越好，視覺質量也越高13、計算機視覺中的圖像語義分割需要為圖像中的每個像素分配類別標簽。假設要對一張城市街景圖像進行語義分割，包括道路、建筑物、車輛和行人等。以下哪種圖像語義分割方法在處理這種復雜場景時能夠提供更精細的分割結果？（）A.全卷積網絡（FCN）B.U-NetC.SegNetD.DeepLab14、計算機視覺中的深度估計是計算場景中物體與相機的距離。假設我們要為一個增強現實應用估計場景的深度信息，以下哪種深度估計方法能夠在實時性和準確性之間取得較好的平衡？（）A.基于立體視覺的方法B.基于結構光的方法C.基于深度學習的單目深度估計方法D.基于飛行時間（ToF）原理的方法15、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二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）計算機視覺中如何進行商品質量檢測？2、（本題5分）說明計算機視覺在火山活動監測中的應用。3、（本題5分）計算機視覺中如何進行礦井安全監控？三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過圖像分割技術，將衛星圖像中的海洋和陸地生物棲息地進行劃分。2、（本題5分）對電影特效制作中的綠幕圖像進行精確摳像處理。3、（本題5分）在工業生產中，使用計算機視覺檢測電子元件的焊接質量。4、（本題5分）使用目標跟蹤算法，對馬拉松比賽中的運動員進行實時排名和速度估算。5、（本題5分）利用圖像識別技術，對藥品包裝上的藥品信息進行識別和核對。四、分析題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）一家健身房的宣傳冊設計充滿活力，展示了各種健身場景和會員的成功案例。請分析該宣傳冊設計如何吸引潛在會員，如何傳遞健身的樂趣和效