裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁金華職業技術學院

《機器視覺技術》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25個小題，每小題1分，共25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、對于圖像的語義理解任務，假設要理解一張圖像所表達的場景和事件，例如判斷一張圖像是在舉行婚禮還是在舉辦音樂會。圖像中的信息可能比較隱晦和復雜。以下哪種方法可能有助于提高語義理解的準確性？（）A.構建圖像的語義圖，分析物體之間的關系B.只關注圖像中的主要物體，忽略背景信息C.對圖像進行簡單的分類，不進行深入的語義分析D.隨機猜測圖像的語義2、計算機視覺中的遙感圖像分析用于獲取地球表面的信息。假設要從衛星遙感圖像中分析土地利用類型和植被覆蓋情況，同時要克服圖像的大尺度和復雜的地物分布。以下哪種遙感圖像分析方法最為有效？（）A.基于光譜特征的分析B.基于紋理特征的分析C.基于對象的圖像分析D.基于深度學習的分析3、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4、計算機視覺中的姿態估計任務，確定物體在空間中的位置和方向。假設要估計一個機器人手臂的姿態，以下關于姿態估計方法的描述，正確的是：（）A.基于幾何模型的姿態估計方法在復雜環境中總是能夠準確估計姿態B.深度學習中的端到端姿態估計網絡不需要對物體的結構和運動有先驗了解C.姿態估計的結果不受相機參數和拍攝角度的影響D.結合多種傳感器數據和深度學習的方法可以提高姿態估計的精度和魯棒性5、圖像去模糊是計算機視覺中的一個難題。假設一張圖像由于相機抖動而產生模糊，以下哪種去模糊方法可能需要對模糊核有較為準確的估計？（）A.基于深度學習的去模糊方法B.盲去卷積方法C.維納濾波去模糊方法D.均值濾波去模糊方法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、圖像壓縮是為了減少圖像的數據量，同時保持可接受的視覺質量。假設我們需要在網絡上傳輸大量的圖像，以下哪種圖像壓縮標準能夠在保證較高壓縮比的同時，提供較好的圖像質量？（）A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP8、在計算機視覺的目標跟蹤任務中，需要持續跟蹤一個或多個運動目標。假設要跟蹤一個在操場上跑步的人。以下關于目標跟蹤算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于特征匹配的方法，在連續的幀中找到目標的相似特征來實現跟蹤B.深度學習中的相關濾波算法能夠快速準確地跟蹤目標，適應目標的外觀變化C.目標跟蹤算法能夠在目標被遮擋或短暫消失后，仍然準確地恢復跟蹤D.無論目標的運動速度和軌跡如何復雜，目標跟蹤算法都能完美地跟蹤9、計算機視覺中的圖像修復是填補圖像中的缺失或損壞部分。假設我們有一張老照片，其中部分區域被損壞，需要進行修復。以下哪種圖像修復方法能夠生成自然、合理的內容，與周圍區域融合良好？（）A.基于紋理合成的修復方法B.基于插值和填充的修復方法C.基于深度學習的圖像修復網絡，如ContextEncoderD.基于圖像分解和重構的修復方法10、在計算機視覺的圖像配準任務中，假設要將兩張拍攝角度和時間不同的同一物體的圖像進行精確對齊。這兩張圖像可能存在縮放、旋轉和平移等差異。以下哪種配準方法可能更適合處理這種情況？（）A.基于特征點匹配的方法，如SIFT特征B.直接將兩張圖像疊加，不進行任何配準操作C.基于圖像灰度值的配準方法，計算灰度差異D.隨機選擇圖像中的點進行匹配11、計算機視覺中的工業檢測任務需要檢測產品的缺陷和瑕疵。假設要在生產線上對一批電子產品的外觀進行檢測，要求快速準確地發現微小的缺陷。以下哪種工業檢測方法在處理這種高精度要求的任務時最為適用？（）A.機器視覺檢測B.人工目檢C.抽樣檢測D.基于統計的檢測12、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13、在計算機視覺中，圖像去霧是提高有霧圖像質量的技術。以下關于圖像去霧的描述，不準確的是（）A.圖像去霧可以基于物理模型或深度學習方法來實現B.深度學習方法在圖像去霧中能夠有效地恢復圖像的細節和顏色C.圖像去霧只對輕度有霧的圖像有效，對于濃霧圖像效果不佳D.圖像去霧可以提高圖像的清晰度和可視性，有助于后續的處理和分析14、在計算機視覺的行人重識別任務中，假設要在多個攝像頭拍攝的畫面中找到同一個行人。以下關于特征融合的方法，哪一項是不太合理的？（）A.將行人的外觀特征和步態特征進行融合B.簡單地將不同特征進行拼接，不考慮權重分配C.根據特征的重要性為其分配不同的權重進行融合D.利用深度學習模型自動學習特征的融合方式15、在計算機視覺的行人重識別任務中，需要在不同攝像頭拍攝的圖像中識別出同一個行人。假設我們要在一個大型商場的監控系統中實現行人重識別，以下哪種特征和模型能夠提高識別的準確率和跨攝像頭的泛化能力？（）A.基于顏色和紋理的特征B.基于深度學習的全局特征和度量學習C.基于形狀和輪廓的特征D.基于步態和姿勢的特征16、計算機視覺在自動駕駛領域有著至關重要的應用。假設一輛自動駕駛汽車正在道路上行駛，需要識別各種交通標志和障礙物。以下關于自動駕駛中計算機視覺任務的描述，正確的是：（）A.只需對前方物體進行簡單的圖像分類，就能實現安全的自動駕駛B.準確的目標檢測和語義分割對于理解復雜的道路場景至關重要C.計算機視覺在自動駕駛中作用不大，主要依靠其他傳感器如雷達D.對于交通標志的識別，顏色信息比形狀和圖案信息更重要17、在計算機視覺中，特征提取是非常關鍵的一步。假設我們要從圖像中提取有意義的特征，用于后續的處理和分析，以下關于特征提取方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.SIFT（尺度不變特征變換）和SURF（加速穩健特征）是常用的局部特征描述子，對圖像的旋轉、縮放和光照變化具有一定的不變性B.HOG（方向梯度直方圖）特征通過計算圖像局部區域的梯度方向分布來描述圖像，常用于行人檢測C.深度學習中的自動特征提取，例如通過卷積神經網絡學習到的特征，比手工設計的特征更具有代表性和判別力D.特征提取的結果對后續的圖像處理任務影響不大，不同的特征提取方法可以得到相似的處理效果18、計算機視覺中的虛擬現實（VR）和增強現實（AR）應用需要實時生成逼真的視覺效果。假設要在一個VR游戲中為玩家提供沉浸式的視覺體驗，或者在AR應用中準確地將虛擬物體與現實場景融合。以下哪種計算機視覺技術在實現這些效果時至關重要？（）A.實時渲染技術B.空間定位與追蹤技術C.三維重建與建模技術D.以上技術綜合應用19、計算機視覺中的圖像配準任務是將不同時間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進行對齊。假設要將兩張拍攝角度不同的城市風景照片進行配準。以下關于圖像配準方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以基于特征點匹配的方法，找到兩張圖像中的對應點，然后計算變換矩陣B.基于灰度信息的配準方法通過比較圖像的像素值來實現配準C.深度學習中的自監督學習方法可以用于圖像配準，自動學習圖像之間的對應關系D.圖像配準總是能夠達到像素級別的精確對齊，不存在任何誤差20、計算機視覺在工業檢測中的應用可以提高產品質量和生產效率。假設一個工廠需要檢測生產線上的零件是否存在缺陷。以下關于工業檢測中的計算機視覺的描述，哪一項是不準確的？（）A.能夠快速準確地檢測出零件的表面缺陷、尺寸偏差等問題B.可以通過機器視覺系統對零件進行自動分類和篩選C.工業檢測中的計算機視覺系統需要高度的穩定性和可靠性，對環境變化不敏感D.計算機視覺在工業檢測中的應用已經非常成熟，不需要人工干預和校驗21、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22、在進行計算機視覺的三維重建時，需要從多個視角的圖像中恢復物體的三維形狀和結構。假設要對一個復雜的古建筑進行三維重建，圖像采集存在視角偏差和部分遮擋。以下哪種三維重建方法在處理這種不完整和有噪聲的數據時效果較好？（）A.基于立體視覺的重建B.基于運動恢復結構（SfM）的重建C.基于激光掃描的重建D.基于深度學習的重建23、在計算機視覺的圖像超分辨率任務中，假設要將一張低分辨率圖像恢復為高分辨率圖像。以下關于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的方法簡單快速，但恢復出的圖像細節不夠清晰B.基于深度學習的方法能夠生成逼真的高分辨率圖像，但需要大量的訓練數據和計算資源C.圖像超分辨率技術可以無限制地提高圖像的分辨率，不受硬件限制D.所有的圖像超分辨率方法都能夠完全恢復出原始高分辨率圖像的所有信息24、當進行圖像的風格遷移任務時，假設要將一張照片的風格轉換為著名繪畫的風格，同時保留照片的內容結構。以下哪種方法在實現這一目標時可能更有效？（）A.使用基于卷積神經網絡的風格遷移算法，如Gatys等人提出的方法B.對圖像進行簡單的色彩變換和濾鏡處理C.隨機改變圖像的像素值來模擬風格遷移D.只對圖像的邊緣進行處理，忽略內部區域25、假設要構建一個能夠對服裝進行款式和顏色識別的計算機視覺系統，用于時尚推薦和庫存管理。在處理服裝圖像時，由于服裝的款式和顏色變化多樣，以下哪種特征表示方法可能更適合？（）A.手工設計的特征B.基于深度學習的自動特征C.顏色直方圖D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）計算機視覺中如何實現家庭安防監控？2、（本題5分）簡述圖像去噪的常見方法。3、（本題5分）簡述計算機視覺在煤礦開采中的應用。4、（本題5分）解釋計算機視覺在音樂演出中的舞臺效果增強。三、分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）觀察某家居品牌的品牌故事宣傳冊設計，闡述其如何通過視覺和文字內容傳達品牌歷史和價值觀。2、（本題5分）分析某珠寶品牌的定制服務宣傳海報設計，研究其如何運用視覺語言傳達定制服務的獨特性、專業性和個性化，吸引消費者選擇定制珠寶。3、（本題5分）某旅游目的地的宣傳折頁設計采用了全景攝影和手繪地圖，文字簡潔生動。請分析此折頁設