裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁武漢鐵路橋梁職業學院

《多媒體平面設計》2023-2024學年第二學期期末試卷院(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、計算機視覺中的光流估計用于計算圖像中像素的運動信息。假設要對一段視頻中的物體運動進行分析，以下關于光流估計的描述，正確的是：（）A.稀疏光流估計只計算圖像中部分特征點的運動，無法反映整體的運動趨勢B.稠密光流估計能夠得到圖像中每個像素的運動向量，但計算復雜度較高C.光流估計的結果不受光照變化和噪聲的影響，具有很高的準確性D.光流估計只能用于分析勻速直線運動的物體，對于復雜的運動模式無法處理2、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3、在一個基于計算機視覺的農業監測系統中，需要對農作物的生長狀況進行評估，例如判斷葉片的顏色、形狀和病蟲害情況。以下哪種圖像分析方法可能對農作物監測較為有效？（）A.顏色空間轉換B.形態學分析C.紋理分析D.以上都是4、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設要在一個動態場景中準確計算光流，以下哪種情況可能導致較大的誤差？（）A.物體的快速運動B.光照的劇烈變化C.圖像的低分辨率D.以上都有可能5、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6、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7、視頻理解是計算機視覺中的一個具有挑戰性的任務。以下關于視頻理解的敘述，不準確的是（）A.視頻理解不僅需要分析每一幀圖像的內容，還需要考慮幀之間的時間關系B.循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在處理視頻序列數據時具有優勢C.視頻理解在視頻監控、行為分析和內容推薦等方面具有廣泛的應用前景D.目前的視頻理解技術已經能夠完全理解復雜場景下的視頻內容，不存在任何挑戰8、在計算機視覺的三維重建任務中，我們需要從多幅二維圖像中恢復物體的三維結構。假設我們只有少量的、視角有限的圖像，以下哪種重建方法可能面臨較大挑戰？（）A.基于立體視覺的重建方法B.基于運動恢復結構（StructurefromMotion）的方法C.利用激光掃描數據進行重建D.基于模型擬合的重建方法9、計算機視覺中的光流計算用于估計圖像中像素的運動。假設要對一個快速運動的物體進行光流估計，同時場景中存在光照變化和噪聲干擾。在這種情況下，以下哪種光流計算方法能夠提供更準確和穩定的結果？（）A.Lucas-Kanade方法B.Horn-Schunck方法C.Farneback方法D.DeepFlow方法10、計算機視覺在智能零售中的應用可以改善購物體驗和提高運營效率。假設一個超市需要通過計算機視覺實現自動結賬和庫存管理。以下關于計算機視覺在智能零售中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過商品識別技術自動識別顧客購買的商品，實現快速結賬B.能夠實時監測貨架上商品的庫存水平，及時提醒補貨C.計算機視覺系統能夠準確識別所有商品的包裝和標簽，不受商品擺放方式和遮擋的影響D.可以分析顧客在店內的行為和偏好，為營銷策略提供數據支持11、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12、圖像檢索是計算機視覺的一個重要應用。假設我們要在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，以下哪種圖像表示方法可能對提高檢索效率有幫助？（）A.全局特征表示B.局部特征表示C.基于深度學習的特征表示D.基于顏色直方圖的特征表示13、計算機視覺中的動作識別旨在識別視頻中的人物動作。假設我們要對一段包含復雜背景和多人交互的視頻進行動作識別，以下哪種特征表示可能對提高識別準確率有幫助？（）A.基于光流的特征B.基于圖像直方圖的特征C.基于像素值的原始特征D.基于圖像邊緣的特征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16、計算機視覺中的目標重識別任務旨在在不同的攝像頭視角中識別出同一目標。假設要在一個大型商場的多個攝像頭中尋找一個特定的人物。以下關于目標重識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過提取目標的特征，如顏色、形狀和紋理，來進行重識別B.深度學習中的特征學習方法能夠提高目標重識別的準確率C.目標重識別不受攝像頭視角、光照和人物姿態變化的影響D.可以通過建立目標的特征庫，快速在多個攝像頭中進行匹配和搜索17、計算機視覺中的目標跟蹤是指在視頻序列中持續跟蹤特定目標。假設要跟蹤一個在復雜場景中運動的人物，以下關于目標跟蹤算法的描述，正確的是：（）A.基于卡爾曼濾波的跟蹤算法能夠準確預測目標的運動軌跡，但對目標外觀變化適應性差B.基于粒子濾波的跟蹤算法計算復雜度低，適用于實時跟蹤要求高的場景C.基于深度學習的跟蹤算法需要大量的訓練數據，并且在目標被遮擋時容易丟失D.目標跟蹤算法只要在初始幀中準確檢測到目標，就能夠在后續幀中一直保持跟蹤的準確性18、假設要構建一個能夠對書畫作品進行真偽鑒定的計算機視覺系統，需要對作品的筆觸、線條和風格等特征進行分析。以下哪種技術在書畫鑒定中可能具有應用前景？（）A.筆跡分析B.風格遷移C.圖像風格分析D.以上都是19、計算機視覺在衛星遙感圖像分析中的應用可以幫助監測地球環境和資源。假設要通過衛星圖像分析森林的覆蓋面積變化。以下關于計算機視覺在衛星遙感中的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以通過圖像分類和分割技術區分森林、草地和建筑物等不同地物類型B.能夠對多時相的衛星圖像進行比較，監測森林的生長和砍伐情況C.計算機視覺在衛星遙感中的應用不受衛星圖像的分辨率和光譜信息的限制D.可以結合地理信息系統（GIS）數據，進行更深入的空間分析和決策支持20、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21、在計算機視覺的醫學圖像分析任務中，假設要檢測醫學圖像中的腫瘤區域。以下哪種方法可能更適合處理醫學圖像的特殊性？（）A.結合先驗醫學知識和圖像特征B.使用通用的圖像檢測算法，不考慮醫學背景C.只對圖像的部分區域進行分析，忽略其他部分D.隨機標記圖像中的區域為腫瘤區域22、在計算機視覺的全景圖像拼接任務中，假設要將多張拍攝的局部圖像拼接成一幅完整的全景圖。以下關于圖像匹配和融合的步驟，哪一項是容易出錯的？（）A.準確找到相鄰圖像之間的特征點進行匹配B.對匹配后的圖像進行幾何校正和投影變換C.直接將圖像拼接在一起，不進行任何過渡處理D.采用合適的融合算法，消除拼接處的明顯痕跡23、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24、計算機視覺中的無人駕駛技術是一個綜合性的應用領域。以下關于無人駕駛中的計算機視覺的說法，不正確的是（）A.計算機視覺在無人駕駛中用于環境感知、目標檢測、路徑規劃和障礙物避讓等任務B.深度學習方法能夠實時準確地識別道路標志、車輛和行人等物體C.無人駕駛中的計算機視覺系統已經非常成熟，能夠應對各種復雜的交通場景D.惡劣天氣條件和光照變化等因素仍然是無人駕駛中計算機視覺面臨的挑戰25、在計算機視覺的姿態估計任務中，例如估計人體關節的位置和姿態，以下哪種方法可能在精度和實時性之間取得較好的平衡？（）A.基于模型的方法B.基于深度學習的回歸方法C.基于深度學習的分類方法D.以上都不是26、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多尺度特征融合？（）A.特征金字塔B.空洞卷積C.注意力機制D.以上都是27、在計算機視覺的目標檢測中，對于小目標的檢測往往具有較大的挑戰性。為了提高小目標檢測的準確率，以下哪種策略可能是有效的？（）A.多尺度特征融合B.增加訓練數據中的小目標樣本C.使用更高分辨率的輸入圖像D.以上都是28、當進行視頻中的動作識別時，假設要分析一段運動員訓練的視頻，識別出其中的各種動作，如跑步、跳躍和舉重等。視頻中的動作可能存在速度變化、遮擋和視角變化等問題。為了準確識別這些動作，以下哪種技術是關鍵的？（）A.對每一幀圖像進行獨立的動作分類，然后綜合結果B.利用光流信息來捕捉視頻中的運動模式C.只關注視頻中的關鍵幀，忽略其他幀D.不考慮視頻的時序信息，將其視為一系列獨立的圖像29、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30、計算機視覺中的特征提取是非常關鍵的步驟。假設要從一組圖像中提取具有代表性的特征，以下關于特征提取方法的描述，正確的是：（）A.手工設計的特征，如SIFT和HOG，在任何情況下都比深度學習自動學習的特征更有效B.深度學習中的卷積神經網絡能夠自動學習到圖像的多層次特征，具有很強的表達能力C.特征提取的結果對后續的圖像分類和目標檢測任務沒有影響D.特征提取只需要考慮圖像的局部信息，全局信息不重要二、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）設計一個基于計算機視覺的步態識別系統。2、（本題5分）對舞蹈比賽的評分公正性進行基于計算機視覺的輔助評估。3、（本題5分）使用目標跟蹤算法，跟蹤馬戲表演中空中飛人的軌跡。4、（本題5分）通過圖像分割技術，將醫學圖像中的血管和神經組織進行分離。5、（本題5分）設計一個程序，通過計算機視覺識別不同品牌的掃描儀。三、簡答題（本大題共5個小題，共