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3頁廣東理工學院《中西跨文化交際》

2023-2024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檢索任務中，需要根據用戶提供的查詢圖像找到相似的圖像。假設我們有一個大型的圖像數據庫，以下哪種圖像表示方法能夠提高圖像檢索的效率和準確性？（）A.基于全局特征的圖像表示B.基于局部特征的圖像表示C.基于深度學習的圖像嵌入表示D.基于顏色直方圖的圖像表示2、在計算機視覺的圖像修復任務中，恢復圖像中缺失或損壞的部分。假設要修復一張老照片中缺失的部分，以下關于圖像修復方法的描述，正確的是：（）A.基于紋理合成的圖像修復方法能夠完美恢復復雜的結構和細節B.深度學習中的自編碼器在圖像修復中無法學習到有效的特征表示C.圖像修復的結果不受缺失區域的大小和形狀的影響D.結合先驗知識和上下文信息的深度學習方法可以產生更合理和自然的修復效果3、計算機視覺中的圖像增強技術可以改善圖像質量。假設要對一張低光照條件下拍攝的圖像進行增強，以下關于圖像增強方法的描述，正確的是：（）A.簡單地增加圖像的亮度就能有效改善低光照圖像的質量B.直方圖均衡化方法總是能夠在不引入噪聲的情況下增強圖像對比度C.基于深度學習的圖像增強方法能夠自適應地學習到適合的增強策略D.圖像增強不會改變圖像的原始信息和內容4、在計算機視覺的圖像生成任務中，假設要生成具有真實感的自然圖像。以下關于圖像生成方法的描述，正確的是：（）A.生成對抗網絡（GAN）能夠生成逼真的圖像，但訓練過程不穩定，容易模式崩潰B.變分自編碼器（VAE）生成的圖像多樣性好，但真實感不如GAN生成的圖像C.自回歸模型在圖像生成中效率高，能夠快速生成高質量的圖像D.所有的圖像生成方法都能夠生成與真實世界完全一致的圖像5、在計算機視覺領域中，當需要對監控視頻中的行人進行實時檢測和跟蹤，以實現智能安防系統的功能時，以下哪種方法在處理復雜場景和多目標跟蹤方面可能表現更為出色？（）A.基于傳統圖像處理的方法B.基于深度學習的目標檢測算法C.基于特征匹配的跟蹤算法D.基于光流法的跟蹤算法6、計算機視覺在安防領域的應用可以加強監控和預警能力。假設要通過攝像頭實時監測公共場所的異常行為，以下關于安防計算機視覺應用的描述，正確的是：（）A.簡單的運動檢測算法就能準確識別各種異常行為B.不考慮人群密度和環境背景對異常行為檢測的影響C.結合深度學習和行為分析模型可以提高異常行為檢測的準確性和及時性D.安防領域的計算機視覺系統不需要考慮隱私保護和數據安全問題7、計算機視覺在工業檢測中的應用越來越廣泛。假設要檢測電子電路板上的微小缺陷，以下關于圖像采集設備的選擇，哪一項是最為關鍵的？（）A.選擇高分辨率的數碼相機，獲取清晰的圖像B.選用具有大景深的鏡頭，確保整個電路板都清晰成像C.采用高速攝像機，快速采集大量圖像D.選擇價格低廉的圖像采集設備，降低成本8、計算機視覺中的顯著性檢測旨在找出圖像中引人注目的區域。假設要在一張復雜的自然風景圖像中檢測顯著性區域，以下關于顯著性檢測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于對比度的方法通過計算圖像區域與周圍區域的差異來確定顯著性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.深度學習方法能夠學習圖像的全局和局部特征，實現更準確的顯著性檢測D.顯著性檢測的結果總是與人類的視覺注意力機制完全一致，沒有偏差9、計算機視覺在安防監控領域有廣泛應用。假設要通過監控攝像頭實時檢測人群中的異常行為，以下關于實時性和準確性的平衡，哪一項是最為關鍵的？（）A.優先保證實時性，即使準確性略有降低B.優先保證準確性，允許一定的延遲C.不考慮實時性和準確性，只要能檢測出異常行為即可D.完全無法平衡實時性和準確性，只能根據具體情況選擇其一10、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11、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邊界優化？（）A.條件隨機場B.全連接條件隨機場C.深度學習D.以上都是12、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13、計算機視覺中的深度估計是確定場景中物體距離相機的遠近。假設要為機器人導航提供深度信息，以下關于深度估計方法的精度要求，哪一項是最為關鍵的？（）A.能夠區分不同物體的大致距離范圍即可B.提供精確到毫米級別的深度信息，確保機器人安全導航C.深度估計的精度對機器人導航影響不大，可以忽略D.精度要求取決于機器人的運動速度，速度越快要求精度越低14、在計算機視覺的文本檢測和識別任務中，假設要從一張圖片中提取并識別其中的文字信息。以下關于文本檢測和識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以先通過文本檢測算法定位圖片中的文本區域，然后進行識別B.深度學習中的卷積神經網絡在文本識別中表現出色，能夠準確識別各種字體和風格的文字C.文本檢測和識別對于彎曲、傾斜和模糊的文字能夠輕松應對，沒有任何困難D.可以結合光學字符識別（OCR）技術，將圖片中的文字轉換為可編輯的文本15、在計算機視覺的目標計數任務中，統計圖像或視頻中目標的數量。假設要統計一個果園中蘋果的數量，以下關于目標計數方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于圖像分割和對象識別的方法，先分割出每個蘋果，然后進行計數B.利用深度學習中的回歸模型直接預測蘋果的數量C.目標計數不受蘋果的大小、形狀和分布的影響，任何情況下都能準確計數D.結合多視角圖像或視頻序列可以提高目標計數的準確性16、計算機視覺在醫療手術中的應用可以為醫生提供輔助和支持。假設在一個微創手術中，計算機視覺用于引導手術器械。以下關于計算機視覺在醫療手術中的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過實時圖像分析，為醫生提供器械與組織的相對位置和姿態信息B.能夠對手術區域進行精準的分割和標注，幫助醫生識別關鍵結構C.計算機視覺在醫療手術中的應用已經非常成熟，不存在任何風險和誤差D.可以與機器人手術系統結合，實現更精確和穩定的手術操作17、當利用計算機視覺進行圖像超分辨率重建任務，將低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像，以下哪種深度學習模型可能在重建效果上表現出色？（）A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是18、在計算機視覺中，圖像檢索是根據用戶的需求從圖像數據庫中查找相關的圖像。以下關于圖像檢索的說法，錯誤的是（）A.圖像檢索可以基于圖像的內容，如顏色、形狀和紋理等特征B.深度學習方法可以學習到更具語義的圖像表示，提高圖像檢索的準確性C.圖像檢索在電子商務、數字圖書館和圖像搜索引擎等領域有廣泛的應用D.圖像檢索的性能只取決于圖像特征的提取，與數據庫的組織和索引無關19、計算機視覺在安防監控領域有著廣泛的應用。假設一個商場需要通過監控攝像頭進行人員異常行為檢測。以下關于安防監控中的計算機視覺的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以實時監測人群的流動情況，發現擁堵和異常聚集B.能夠識別人員的打斗、摔倒等異常行為，并及時發出警報C.計算機視覺系統能夠完全取代人工監控，不需要人類保安的參與D.可以與其他安防設備（如門禁系統）聯動，提高安防水平20、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21、在計算機視覺中，特征提取是非常關鍵的一步。假設我們要對一組風景圖像進行特征提取，以便后續的圖像檢索和分類任務。以下哪種特征提取方法能夠捕捉到圖像的全局和局部特征，并且對圖像的旋轉、縮放等變換具有較好的不變性？（）A.尺度不變特征變換（SIFT）B.方向梯度直方圖（HOG）C.局部二值模式（LBP）D.卷積神經網絡自動學習的特征22、當利用計算機視覺進行圖像檢索任務，例如在海量圖像庫中查找相似的圖像，以下哪種圖像表示方法可能對檢索效果產生重要影響？（）A.全局特征B.局部特征C.深度學習特征D.以上都是23、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24、假設要開發一個能夠對文物進行數字化保護和修復的計算機視覺系統，需要對文物的破損部分進行準確識別和重建。以下哪種技術在文物修復方面可能具有應用潛力？（）A.圖像修復算法B.三維重建技術C.虛擬增強現實技術D.以上都是25、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26、在計算機視覺的視頻分析中，假設要對一段監控視頻中的異常行為進行檢測。以下關于特征提取的方法，哪一項是不太適合的？（）A.提取每一幀圖像的顏色、紋理等低級特征B.利用光流信息來捕捉物體的運動特征C.僅分析視頻的音頻信息，忽略圖像內容D.結合時空特征，同時考慮空間和時間維度的信息27、對于視頻中的異常檢測任務，假設要在一段監控視頻中檢測出異常事件，如闖入、打斗等。以下哪種方法可能更有助于準確檢測異常？（）A.建立正常行為模型，對比檢測異常B.只關注視頻中的顯著運動區域C.隨機判斷視頻中的幀是否異常D.不進行異常檢測，直接忽略異常事件28、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29、在計算機視覺的人臉識別任務中，需要應對姿態、表情和光照等變化。假設要構建一個能夠在不同環境下準確識別人臉的系統，以下哪種人臉識別方法在處理這些變化時具有更高的準確性和魯棒性？（）A.基于特征點的人臉識別B.基于模板匹配的人臉識別C.基于深度學習的人臉識別D.基于幾何形狀的人臉識別30、在計算機視覺的圖像配準任務中，需要將不同視角或時間拍攝的圖像進行對齊。假設要將兩張具有一定旋轉和平移差異的圖像進行配準，以下關于圖像配準方法的描述，正確的是：（）A.基于特征點匹配的圖像配準方法對圖像的變形和光照變化不敏感B.直接使用像素值的相似性度量就能實現準確的圖像配準C.圖像配準不需要考慮圖像的分辨率和比例尺差異D.深度學習在圖像配準中的應用還不成熟，不如傳統方法有效二、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用計算機視覺方法，檢測校園內是否有外來人員闖入。2、（本題5分）對一段視頻中的行人進行檢測和跟蹤，并計算行人的運動軌跡。3、（本題5分）在物流運輸中，使用計算機視覺檢測貨物的包裝是否完好。4、（本題5分）基于深度學習的圖像實例分割技術，準確分割出圖像中的多個目標實例。5、（本題5分）開發一個可以識別不同種類犬科動