站名：站名：年級專業：姓名：學號：凡年級專業、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記。…………密………………封………………線…………第1頁，共1頁湖南冶金職業技術學院《視覺傳達設計基礎》

2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、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、計算機視覺在醫學影像分析中的應用有助于輔助醫生進行診斷和治療。假設要分析一張腦部CT圖像，以下關于醫學影像分析中的計算機視覺應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過分割腦組織、檢測病變區域等方法，為醫生提供定量的分析結果B.深度學習模型能夠自動學習醫學影像中的特征，輔助醫生發現潛在的疾病C.計算機視覺在醫學影像分析中的應用需要遵循嚴格的醫學倫理和法規D.計算機視覺系統可以完全替代醫生的診斷，不需要醫生的進一步審查和判斷2、計算機視覺中的場景理解是理解圖像或視頻中的場景內容和語義信息。假設要理解一張城市街道的圖像，以下關于場景理解方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過對象檢測、語義分割和場景分類等任務來實現場景理解B.結合上下文信息和先驗知識能夠提高場景理解的準確性C.深度學習模型能夠學習場景中的全局特征和關系，實現對場景的深入理解D.場景理解可以在沒有任何先驗知識和上下文信息的情況下，準確地推斷出場景的語義3、在計算機視覺的圖像去霧任務中，假設要去除一張有霧圖像中的霧氣，恢復清晰的場景。以下關于圖像去霧方法的描述，正確的是：（）A.基于物理模型的去霧方法需要準確估計霧的濃度和傳播參數，否則效果不佳B.基于深度學習的去霧方法能夠自動學習霧的特征，但對濃霧的處理能力有限C.圖像去霧后，顏色和對比度會發生嚴重失真，影響視覺效果D.所有的圖像去霧方法都能夠在各種復雜的霧天條件下取得理想的效果4、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5、在計算機視覺的三維重建任務中，假設要從一組二維圖像恢復出物體的三維結構。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需要多視角的圖像，并且對相機的標定精度要求不高B.結構光方法能夠快速準確地獲取物體表面的三維信息，但對環境光敏感C.從運動中恢復結構（SfM）方法只適用于靜態場景，無法處理動態物體D.所有的三維重建方法都能夠生成高精度的、完整的物體三維模型6、在計算機視覺的立體視覺任務中，通過兩個或多個相機獲取的圖像來計算深度信息。以下哪種立體匹配算法在精度和效率方面可能表現較好？（）A.基于區域的匹配算法B.基于特征的匹配算法C.基于深度學習的匹配算法D.以上都是7、計算機視覺中的表情識別旨在判斷圖像或視頻中人物的表情。假設要開發一個用于在線教育的表情識別系統，以下關于表情特征的提取，哪一項是需要重點關注的？（）A.提取面部肌肉的細微運動作為特征B.僅考慮眼睛和嘴巴的形狀變化C.忽略面部的整體輪廓，只關注局部特征D.不進行任何特征提取，直接使用原始圖像進行分類8、計算機視覺中的圖像去噪旨在去除圖像中的噪聲，同時保留圖像的細節和結構。假設我們有一張受到嚴重噪聲污染的醫學圖像，以下哪種圖像去噪方法能夠在去除噪聲的同時，最大程度地保留圖像的邊緣和紋理信息？（）A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.基于小波變換的去噪方法9、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10、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11、當進行圖像的目標計數任務時，假設要統計一張圖像中某種物體的數量，例如統計羊群中的羊的數量。以下哪種方法可能更準確地完成計數任務？（）A.基于深度學習的目標計數模型B.手動逐個計數C.估計圖像中物體的平均大小，然后計算總面積來推算數量D.隨機猜測物體的數量12、計算機視覺中的語義分割任務旨在為圖像中的每個像素分配一個類別標簽。假設要對醫學圖像中的病變區域進行精確分割，以下哪種技術可能對提高分割精度有較大幫助？（）A.使用更深的卷積神經網絡架構B.引入多尺度特征融合C.增加訓練數據中的噪聲D.減少網絡中的參數數量13、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14、在計算機視覺的圖像分類任務中，假設要處理類別不均衡的數據集，即某些類別的樣本數量遠遠少于其他類別。以下關于處理類別不均衡的方法描述，正確的是：（）A.直接使用傳統的分類算法，類別不均衡不會對結果產生明顯影響B.過采樣少數類別的樣本可以增加其數量，但可能導致過擬合C.欠采樣多數類別的樣本能夠平衡數據集，但會丟失部分有用信息D.類別不均衡問題無法通過數據處理方法解決，只能通過改進分類算法來應對15、計算機視覺中的圖像增強旨在改善圖像的質量和視覺效果。假設一張低對比度、有噪聲的醫學圖像需要進行增強處理，以突出病變區域并減少噪聲的影響。以下哪種圖像增強技術最為適合？（）A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯濾波D.銳化濾波16、當進行圖像的去霧處理時，假設要去除圖像中由于霧氣導致的模糊和低對比度。以下哪種方法可能更有效？（）A.基于物理模型的去霧方法，估計大氣光和透射率B.對圖像進行簡單的對比度增強C.不進行去霧處理，保留有霧的效果D.隨機調整圖像的亮度和飽和度17、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18、在計算機視覺的場景理解任務中，假設要理解一個室內場景的布局和物體關系。以下關于利用深度學習模型的方法，哪一項是不太恰當的？（）A.使用卷積神經網絡（CNN）提取圖像特征B.運用循環神經網絡（RNN）處理場景的序列信息C.直接使用未經訓練的神經網絡，期望其自動學習場景理解D.結合CNN和RNN，構建端到端的場景理解模型19、在計算機視覺的視覺跟蹤與定位任務中，實時跟蹤物體并確定其在空間中的位置。假設要在一個室內環境中跟蹤一個移動的機器人并確定其位置，以下關于視覺跟蹤與定位方法的描述，正確的是：（）A.基于標志物的跟蹤與定位方法在標志物被遮擋時仍能準確工作B.視覺里程計方法能夠獨立實現高精度的長期跟蹤與定位C.同時使用多個相機進行觀測不能提高跟蹤與定位的性能D.環境的光照變化和動態障礙物對視覺跟蹤與定位的結果影響較小20、計算機視覺中的目標計數任務，例如統計圖像中物體的數量。假設要計算一張果園圖片中蘋果的數量，以下關于目標計數方法的描述，正確的是：（）A.基于傳統的圖像分割和對象識別方法可以準確快速地完成目標計數B.深度學習中的回歸模型不適合用于目標計數任務C.目標的大小、形狀和分布對計數結果沒有影響D.結合深度學習的密度估計方法能夠有效地實現目標計數21、在計算機視覺中，以下哪種技術常用于圖像的超分辨率重建的上采樣方法？（）A.反卷積B.亞像素卷積C.最近鄰插值D.以上都是22、在計算機視覺的車牌識別任務中，需要從車輛圖像中準確提取車牌號碼。假設車牌存在傾斜、變形和光照不均等問題。以下哪種車牌識別方法在應對這些挑戰時表現更為出色？（）A.基于字符分割的車牌識別B.基于模板匹配的車牌識別C.基于深度學習的車牌識別D.基于特征提取的車牌識別23、在計算機視覺的實際應用中，光照變化會對圖像的處理和分析產生影響。以下關于光照變化的描述，不正確的是（）A.光照變化可能導致圖像的亮度、對比度和顏色發生改變，增加了圖像處理的難度B.一些預處理技術，如直方圖均衡化，可以在一定程度上減輕光照變化的影響C.深度學習模型能夠自動適應各種光照變化，無需進行額外的處理D.光照變化對于目標檢測和跟蹤等任務的準確性可能會產生較大的影響24、對于圖像的紋理分析任務，假設要描述和區分不同類型的紋理，例如木紋和石紋。以下哪種方法可能更有助于準確分析紋理特征？（）A.基于統計的方法，計算紋理的灰度共生矩陣B.基于模型的方法，如馬爾可夫隨機場C.僅通過肉眼觀察和主觀描述紋理D.不進行任何紋理分析，直接忽略紋理信息25、計算機視覺中的場景文本識別旨在從圖像中識別出文字信息。假設要在一張街景圖像中識別出店鋪招牌上的文字。以下關于場景文本識別方法的描述，正確的是：（）A.基于光學字符識別（OCR）技術的方法對字體和排版的變化適應性強，識別準確率高B.深度學習中的端到端文本識別模型能夠處理彎曲和變形的文本，但對模糊文本效果不佳C.場景文本識別只需要關注文本的內容，不需要考慮文本的位置和上下文信息D.所有的場景文本識別方法都能夠在復雜的自然場景中準確無誤地識別出各種文字26、在計算機視覺的實際應用中，模型的實時性是一個重要的考慮因素。以下關于實時性的描述，不正確的是（）A.對于一些需要實時響應的應用，如自動駕駛和工業檢測，模型的處理速度至關重要B.模型的復雜度、計算資源和算法效率都會影響實時性C.可以通過模型壓縮、硬件加速和優化算法等方法來提高模型的實時性D.實時性只與模型本身有關，與硬件設備和系統架構無關27、在計算機視覺的應用中，人臉識別是一個常見的任務。假設一個公司要建立一個門禁系統，通過人臉識別來允許員工進入。為了提高人臉識別的準確性和魯棒性，以下哪種技術通常會被采用？（）A.基于幾何特征的人臉識別B.基于模板匹配的人臉識別C.基于深度學習的人臉識別，結合多模態數據D.基于顏色特征的人臉識別28、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，持續跟蹤視頻中的特定目標。假設要跟蹤一個在人群中行走的人，以下關于目標跟蹤方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于濾波的方法，如卡爾曼濾波和粒子濾波，可以預測目標的位置和狀態B.基于深度學習的方法能夠學習目標的外觀特征，提高跟蹤的準確性和魯棒性C.目標跟蹤過程中，目標的外觀變化、遮擋和背景干擾等因素不會對跟蹤結果產生影響D.結合多種特征和算法的融合跟蹤方法，可以綜合利用不同方法的優勢，提高跟蹤性能29、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30、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、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過計算機視覺算法，檢測工業生產線上產品的缺陷。2、（本題5分）開發一個基于計算機視覺的手寫數字識別系統。3、（本題5分）通過圖像分類算法，對不同品牌和型號的汽車圖像進行分類。4、（本題5分）使用計算機視覺方法，檢測火車站臺乘客是否越過安全線。5、（本題5分）利用圖像增強技術，改善逆光拍攝的人物圖像的面