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学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页,共3页青海警官职业学院
《展示与陈设》2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题(本大题共15个小题,每小题2分,共30分.在每小题给出的四个选项中,只有一项是符合题目要求的.)1、当利用计算机视觉进行图像去模糊任务,恢复清晰的图像,以下哪种先验知识或约束可能有助于解决这个问题?()A.自然图像的梯度稀疏性B.图像的低频成分C.图像的边缘信息D.以上都是2、假设我们要开发一个计算机视觉系统,用于检测生产线上产品的表面缺陷。由于产品的种类繁多、缺陷类型复杂,以下哪种方法可能需要更多的计算资源和时间来训练模型?()A.基于传统机器学习的方法B.基于浅层神经网络的方法C.基于深度学习的方法D.基于模板匹配的方法3、图像分割是将图像分成不同的区域或对象。假设要对医学影像中的肿瘤区域进行精确分割,以下关于图像分割方法的描述,正确的是:()A.手动分割是最准确的方法,不需要借助计算机算法B.基于阈值的图像分割方法能够适用于所有类型的医学影像分割问题C.深度学习中的全卷积网络(FCN)及其变体在医学图像分割中具有很大的潜力D.图像分割的结果只取决于所使用的分割算法,与图像的预处理无关4、在计算机视觉的视频分析中,假设要对一段监控视频中的异常行为进行检测。以下关于特征提取的方法,哪一项是不太适合的?()A.提取每一帧图像的颜色、纹理等低级特征B.利用光流信息来捕捉物体的运动特征C.仅分析视频的音频信息,忽略图像内容D.结合时空特征,同时考虑空间和时间维度的信息5、在计算机视觉的姿态估计任务中,需要确定物体在三维空间中的方向和位置。假设我们要估计一个机器人手臂的姿态,以下哪种技术通常被用于获取准确的姿态信息?()A.基于视觉标记的姿态估计B.基于深度学习的姿态估计C.基于几何约束的姿态估计D.基于惯性测量单元(IMU)的姿态估计6、在计算机视觉的图像去噪任务中,去除图像中的噪声。假设要处理一张被噪声严重污染的天文图像,以下关于图像去噪方法的描述,哪一项是不正确的?()A.均值滤波和中值滤波等传统方法可以在一定程度上去除噪声,但可能会模糊图像细节B.基于小波变换的方法能够在去除噪声的同时较好地保留图像的边缘和细节C.深度学习方法通过学习噪声和干净图像之间的映射关系,实现有效的去噪D.图像去噪可以完全恢复被噪声破坏的原始图像信息,没有任何损失7、计算机视觉在体育赛事分析中的应用可以提供更多的数据和见解。假设要分析一场足球比赛中球员的跑动轨迹和动作。以下关于计算机视觉在体育赛事中的描述,哪一项是不准确的?()A.可以通过对视频的分析,自动跟踪球员的位置和运动轨迹B.能够对球员的动作进行分类,如传球、射门和防守C.计算机视觉在体育赛事分析中的结果可以直接作为裁判的判罚依据,无需人工复查D.可以结合多摄像头的信息,获取更全面和准确的比赛数据8、对于图像的纹理分析任务,假设要描述和区分不同类型的纹理,例如木纹和石纹。以下哪种方法可能更有助于准确分析纹理特征?()A.基于统计的方法,计算纹理的灰度共生矩阵B.基于模型的方法,如马尔可夫随机场C.仅通过肉眼观察和主观描述纹理D.不进行任何纹理分析,直接忽略纹理信息9、在计算机视觉的场景理解任务中,假设要理解一个室内场景的布局和功能,例如判断是办公室还是客厅。以下哪种信息对于准确理解场景是至关重要的?()A.物体的类别和位置B.图像的颜色分布C.图像的拍摄角度D.随机选择图像中的部分区域进行分析10、图像超分辨率是指从低分辨率图像生成高分辨率图像。假设我们有一张模糊的低分辨率老照片,想要将其清晰化并提高分辨率。以下哪种图像超分辨率方法能够生成更逼真的细节和更清晰的边缘?()A.基于插值的方法,如双线性插值B.基于重建的方法,如基于字典学习的方法C.基于深度学习的方法,如SRCNND.基于小波变换的方法11、在一个基于计算机视觉的智能零售系统中,需要对顾客的购物行为进行分析,如拿起商品、放回商品等动作的识别。以下哪种技术在动作识别方面可能发挥重要作用?()A.光流分析B.目标跟踪C.动作捕捉D.以上都是12、计算机视觉中的姿态估计是指确定物体在三维空间中的位置和方向。以下关于姿态估计的说法,错误的是()A.姿态估计可以通过单目相机、双目相机或深度相机来实现B.基于深度学习的方法在姿态估计任务中表现出了较高的精度C.姿态估计在机器人操作、增强现实等领域有着重要的应用价值D.姿态估计的结果总是非常精确,不受物体形状和遮挡的影响13、计算机视觉中的人脸检测和识别是热门研究方向。假设要在一个大规模的人脸数据库中进行快速准确的人脸识别,以下哪种特征提取方法可能更具优势?()A.基于几何特征的方法B.基于局部二值模式(LBP)的方法C.基于深度学习的方法D.基于主成分分析(PCA)的方法14、在计算机视觉的全景图像拼接任务中,假设要将多张拍摄的局部图像拼接成一幅完整的全景图。以下关于图像匹配和融合的步骤,哪一项是容易出错的?()A.准确找到相邻图像之间的特征点进行匹配B.对匹配后的图像进行几何校正和投影变换C.直接将图像拼接在一起,不进行任何过渡处理D.采用合适的融合算法,消除拼接处的明显痕迹15、计算机视觉中的目标重识别任务旨在在不同的摄像头视角中识别出同一目标。假设要在一个大型商场的多个摄像头中寻找一个特定的人物。以下关于目标重识别的描述,哪一项是不准确的?()A.可以通过提取目标的特征,如颜色、形状和纹理,来进行重识别B.深度学习中的特征学习方法能够提高目标重识别的准确率C.目标重识别不受摄像头视角、光照和人物姿态变化的影响D.可以通过建立目标的特征库,快速在多个摄像头中进行匹配和搜索二、简答题(本大题共3个小题,共15分)1、(本题5分)解释计算机视觉中的实时性要求及解决方案。2、(本题5分)解释计算机视觉在移民服务中的作用。3、(本题5分)简述计算机视觉中的语义分割与实例分割的区别。三、应用题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)设计一个系统,利用计算机视觉检测商场电梯的运行安全。2、(本题5分)设计一个基于计算机视觉的指静脉识别系统。3、(本题5分)开发一个可以识别不同种类灵长类动物的计算机视觉应用。4、(本题5分)对卫星遥感图像中的森林覆盖区域进行提取和分析。5、(本题5分)运用图像识别算法,对不同类型的自行车图像进行分类和识别。四、分析题(本大题共3个小题,共30分)1、(本题10分)某珠宝展览的宣传海报运用华丽的珠宝图片和精致的排版,吸引参观者。请分析海报在展示珠宝魅力、传达展览信
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