自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第2頁，共2頁北京郵電大學

《計算機視覺》2022-2023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批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20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2、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，跟蹤一個移動的物體具有挑戰性。假設要在一段視頻中跟蹤一個快速移動的車輛，以下關于目標跟蹤算法的描述，正確的是：（）A.基于卡爾曼濾波的目標跟蹤算法在處理非線性運動時效果最佳B.深度學習中的相關濾波方法能夠快速適應目標的外觀變化和遮擋情況C.目標跟蹤算法不需要考慮目標的尺度變化和旋轉D.目標跟蹤的準確性只取決于初始幀中目標的定位精度3、計算機視覺中的特征提取是非常關鍵的一步。以下關于特征提取方法的描述，不準確的是（）A.傳統的特征提取方法如SIFT（尺度不變特征變換）和HOG（方向梯度直方圖）在特定場景下仍然有效B.深度學習中的自動特征提取能夠學習到更具代表性和魯棒性的特征C.特征提取的好壞直接影響后續的圖像分類、目標檢測等任務的性能D.特征提取只關注圖像的局部信息，而忽略了全局信息4、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5、計算機視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人體動作。假設要對一段監控視頻中的人員動作進行分類，以下關于動作識別方法的描述，正確的是：（）A.基于手工特征和傳統分類器的方法能夠處理復雜的動作變化，準確率高B.深度學習中的循環神經網絡（RNN）在動作識別中無法捕捉動作的時空特征C.3D卷積神經網絡能夠同時處理空間和時間維度的信息，適用于動作識別任務D.動作識別系統對視頻的拍攝角度和背景變化不敏感，具有很強的通用性6、在計算機視覺的圖像檢索任務中，需要根據用戶提供的示例圖像從大規模圖像數據庫中找到相似的圖像。假設要構建一個高效的圖像搜索引擎，能夠快速準確地返回相關圖像。以下哪種圖像檢索方法在處理大規模數據時性能更優？（）A.基于內容的圖像檢索B.基于文本標注的圖像檢索C.基于哈希編碼的圖像檢索D.基于深度學習特征的圖像檢索7、計算機視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲，恢復清晰的圖像。假設要處理一張受到嚴重噪聲污染的天文圖像，以下關于去噪算法的選擇，哪一項是需要謹慎考慮的？（）A.選擇基于濾波的去噪算法，如中值濾波B.采用基于深度學習的去噪算法，如自編碼器C.只考慮去噪效果，不關心圖像細節的保留D.根據噪聲的類型和強度選擇合適的去噪算法8、在計算機視覺中，圖像生成是創建新的圖像內容。以下關于圖像生成的說法，錯誤的是（）A.可以通過生成對抗網絡（GAN）、變分自編碼器（VAE）等模型進行圖像生成B.圖像生成可以用于藝術創作、數據增強和虛擬場景構建等任務C.生成的圖像質量和真實性在不斷提高，但仍然存在一些缺陷和不完美之處D.圖像生成可以完全根據用戶的任意想象生成任何內容，不受任何限制9、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10、計算機視覺在文物保護和修復中的應用逐漸增多。假設要對一幅古老的繪畫進行數字化修復和增強，以下關于顏色恢復的挑戰，哪一項是最為顯著的？（）A.由于年代久遠，原畫作的顏色信息缺失嚴重B.不同區域的顏色褪色程度不一致，難以統一恢復C.缺乏對原畫作創作時所用顏料的了解，難以準確還原顏色D.修復過程中可能引入新的顏色偏差，影響修復效果11、在計算機視覺的圖像修復任務中，假設要修復一張有部分缺失的圖像。以下關于圖像修復方法的描述，正確的是：（）A.基于擴散的圖像修復方法能夠自然地填充缺失區域，但修復速度慢B.基于樣本的圖像修復方法可以快速生成修復結果，但容易出現重復紋理C.深度學習中的生成對抗網絡（GAN）在圖像修復中無法保證修復內容與周圍區域的一致性D.所有的圖像修復方法都能夠完美地恢復出圖像缺失部分的真實內容12、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要在視頻序列中持續跟蹤特定的目標。假設我們要跟蹤一個在人群中快速移動的人物，以下哪種目標跟蹤算法能夠更好地處理目標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.基于深度學習的跟蹤算法，如Siamese網絡D.基于均值漂移的跟蹤算法13、在計算機視覺的動作識別任務中，區分不同的人體動作。假設要從一段視頻中識別出一個人是在跑步還是走路，以下關于動作識別方法的描述，正確的是：（）A.基于骨架信息的動作識別方法對人體姿態的微小變化不敏感B.只考慮動作的空間特征就能準確識別不同的動作C.融合時空特征和深度學習模型能夠提升動作識別的準確率D.動作識別的結果不受視頻拍攝角度和背景干擾的影響14、在計算機視覺的人臉識別任務中，假設要在一個大型數據庫中快速準確地識別出特定人物的面部。數據庫中的人臉圖像可能存在表情、光照和姿態的變化。為了提高人臉識別的性能，以下哪種方法是常用且有效的？（）A.提取人臉的全局特征，如整體形狀和輪廓B.僅關注人臉的局部特征，如眼睛和嘴巴C.使用多模態數據，結合人臉的紋理和深度信息D.隨機選擇人臉特征進行匹配15、計算機視覺中的行人檢測是智能監控系統中的重要任務。假設要在一個擁擠的公共場所中準確檢測出行人，同時要排除其他類似物體的干擾。以下哪種行人檢測方法在這種復雜環境下具有更高的檢測率和較低的誤檢率？（）A.基于HOG特征的行人檢測B.基于深度學習的行人檢測C.基于運動信息的行人檢測D.基于形狀模板的行人檢測16、計算機視覺中的全景圖像拼接是將多個視角的圖像組合成一個全景圖像。假設我們有一組用普通相機拍攝的場景照片，要拼接成一個無縫的全景圖，以下哪個步驟對于拼接的質量影響最大？（）A.特征點提取和匹配B.圖像融合和過渡處理C.相機參數估計和校正D.圖像的裁剪和縮放17、計算機視覺中，以下哪個任務通常需要對圖像中的目標進行定位和分類？（）A.圖像生成B.目標檢測C.圖像超分辨率D.圖像去噪18、在計算機視覺的動作識別任務中，識別視頻中的人物動作。假設要識別一段舞蹈視頻中的動作，以下關于動作識別方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以提取視頻中的時空特征，如光流和運動軌跡，來描述動作B.基于深度學習的方法，如3D卷積神經網絡，能夠直接處理視頻數據，進行動作識別C.動作識別需要考慮動作的速度、幅度和節奏等特征D.動作識別只適用于簡單的、規范化的動作，對于復雜的、個性化的動作無法準確識別19、視頻分析是計算機視覺的一個重要領域。假設要對一段監控視頻中的行為進行分析和理解，以下關于視頻分析方法的描述，正確的是：（）A.直接將視頻中的每一幀圖像作為獨立的圖像進行處理，就能準確分析視頻中的行為B.考慮視頻的時序信息和幀間的相關性對于理解復雜的行為非常重要C.視頻分析只適用于簡單的動作識別，對于復雜的多人物交互行為無法處理D.視頻的分辨率和幀率對視頻分析的結果沒有影響20、在計算機視覺的研究中，數據集的質量和規模對模型的訓練和性能評估至關重要。以下關于數據集的描述，不準確的是（）A.大規模、多樣化和標注準確的數據集有助于訓練出泛化能力強的模型B.一些公開的數據集如ImageNet、COCO等為計算機視覺研究提供了重要的基準C.數據集的構建需要耗費大量的時間和人力，但可以通過數據增強技術來減少對原始數據的需求D.數據集一旦構建完成，就不需要再進行更新和擴展，能夠一直滿足研究的需求二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋計算機視覺中的強化學習在機器人視覺中的應用。2、（本題5分）簡述計算機視覺在就業服務中的應用。3、（本題5分）描述計算機視覺在氣象預測中的應用。4、（本題5分）說明計算機視覺在智能穿戴設備中的應用。5、（本題5分）計算機視覺中如何進行石油管道的檢測和維護？三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）選取某時尚品牌的時尚秀場布置設計，分析其如何運用視覺元素營造時尚氛圍和展示時裝作品。2、（本題5分）剖析某食品品牌的促銷活動展示設計，討論其如何通過視覺元素吸引消費者參與促銷。3、（本題5分）以一個時尚品牌的時尚快閃店設計為例，分析其視覺效果、主題表達和品牌推廣，討論如何吸引消費者的關注和提高品牌的知名度。4、（本題5分）研究某酒店的菜單設計，分析