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《計算機視覺》2023-2024學年第一學期期末試卷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1分，共15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、在圖像分類任務中，深度學習模型取得了顯著的成果。假設要對一組包含不同動物的圖像進行分類，以下關于圖像分類模型的描述，正確的是：（）A.模型的層數越多，分類準確率一定越高B.數據增強技術，如旋轉、裁剪等，對模型的性能提升沒有幫助C.結合多種特征提取方法和分類器，可以提高圖像分類的準確性和魯棒性D.圖像分類模型不需要考慮圖像的空間信息，只關注像素值的統計特征2、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，以下哪種方法可能需要大量的標注數據進行訓練？（）A.基于規則的方法B.基于深度學習的方法C.基于背景減除的方法D.基于幀差法的方法3、在計算機視覺的圖像配準任務中，需要將不同時間或視角拍攝的圖像進行對齊。假設要將兩張拍攝角度不同的衛星圖像進行精確配準，圖像中存在地形變化和云層遮擋。以下哪種圖像配準方法在這種困難情況下能夠取得較好的效果？（）A.基于特征的配準B.基于灰度的配準C.基于變換模型的配準D.基于深度學習的配準4、計算機視覺中的人臉檢測和識別是熱門研究方向。假設要在一個大規模的人臉數據庫中進行快速準確的人臉識別，以下哪種特征提取方法可能更具優勢？（）A.基于幾何特征的方法B.基于局部二值模式（LBP）的方法C.基于深度學習的方法D.基于主成分分析（PCA）的方法5、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6、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7、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8、在計算機視覺的圖像檢索任務中，假設要從一個大型圖像數據庫中快速找到與給定查詢圖像相似的圖像。這些圖像可能在內容、風格和主題上存在差異。為了提高檢索的效率和準確性，以下哪種方法通常被采用？（）A.基于全局特征的圖像表示和相似性度量B.只對圖像的標簽進行文本匹配，忽略圖像內容C.隨機選擇數據庫中的圖像作為檢索結果D.不進行任何預處理，直接在原始圖像上進行檢索9、計算機視覺在無人駕駛中的應用至關重要。假設要通過車載攝像頭識別道路上的交通標志和標線，以下關于應對復雜環境變化的策略，哪一項是不正確的？（）A.利用多模態數據融合，如結合攝像頭和激光雷達的信息B.定期更新模型，適應新出現的交通標志和標線C.只依靠單一攝像頭的圖像信息，不考慮其他傳感器D.對不同天氣和光照條件下的數據進行增強訓練10、計算機視覺中的動作識別用于分析視頻中的人體動作。假設要識別一段舞蹈視頻中的動作類別。以下關于動作識別方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以基于時空特征提取的方法，捕捉動作在時間和空間上的變化B.深度學習中的循環神經網絡（RNN）和長短時記憶網絡（LSTM）適用于動作序列的分析C.動作識別只需要關注人體的關節位置，不需要考慮人體的整體形態D.多模態數據融合，如結合音頻和視頻信息，可以提高動作識別的準確率11、在計算機視覺的圖像檢索任務中，假設要從海量的圖像庫中快速找到與給定圖像相似的圖像。以下關于圖像特征表示的選擇，哪一項是需要重點考慮的？（）A.選擇具有高維度的特征向量，包含豐富的圖像信息B.采用低維度但具有區分性的特征表示，提高檢索效率C.忽略特征的維度和區分性，隨機選擇一種特征表示D.只使用圖像的顏色特征，忽略形狀和紋理等特征12、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13、當利用計算機視覺進行圖像分類任務，例如區分不同種類的動物圖片，為了提高模型的泛化能力和防止過擬合，以下哪種技術可能是有效的？（）A.數據增強B.正則化C.模型融合D.以上都是14、計算機視覺中的表情識別用于分析人臉的表情狀態。假設要在一個在線教育平臺中檢測學生的學習狀態。以下關于表情識別的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過提取面部肌肉的運動特征來判斷表情B.深度學習中的卷積神經網絡能夠自動學習表情的特征表示C.表情識別能夠準確區分細微的表情變化，如困惑和專注D.表情識別不受面部遮擋和光照變化的影響，始終能夠準確判斷15、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二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述計算機視覺中的圖像分割技術。2、（本題5分）計算機視覺中如何進行跳蚤市場中的商品評估？3、（本題5分）解釋計算機視覺中多模態數據融合的概念。4、（本題5分）描述計算機視覺在金融領域的應用。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）開發一個可以識別不同種類企鵝的計算機視覺應用。2、（本題5分）運用圖像分類技術，對不同種類的寶石進行分類。3、（本題5分）基于計算機視覺的垃圾分類系統，自動識別垃圾的種類并進行分類。4、（本題5分）基于計算機視覺的智能售貨機系統，通過商品圖像識別實現自動售貨。5、（本題5分）基于計算機視覺，開發一個可以檢測道路上車輛類型的系統。四、分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）探討某化妝品品牌的線上推廣頁面設計，研究其如何通過動態效果、用戶互動、產品展示等手段吸引消費者在線購買。2、（本