湖北科技职业学院《视觉识别系统设计》2023-2024学年第二学期期末试卷

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页湖北科技职业学院《视觉识别系统设计》

2023-2024学年第二学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共30个小题，每小题1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、在计算机视觉的图像检索任务中，需要根据用户提供的查询图像找到相似的图像。假设我们有一个大型的图像数据库，以下哪种图像表示方法能够提高图像检索的效率和准确性？（）A.基于全局特征的图像表示B.基于局部特征的图像表示C.基于深度学习的图像嵌入表示D.基于颜色直方图的图像表示2、图像去模糊是计算机视觉中的一个难题。假设一张图像由于相机抖动而产生模糊，以下哪种去模糊方法可能需要对模糊核有较为准确的估计？（）A.基于深度学习的去模糊方法B.盲去卷积方法C.维纳滤波去模糊方法D.均值滤波去模糊方法3、在计算机视觉的姿态估计任务中，假设要估计一个物体在三维空间中的姿态，例如估计一个机器人手臂的关节角度。以下哪种技术或方法可能被用于实现这一目标？（）A.基于立体视觉的方法，通过多个相机的观测B.利用深度学习模型直接预测姿态参数C.仅根据物体的外观形状进行估计D.随机猜测物体的姿态4、在计算机视觉的无人驾驶领域，环境感知是关键环节。假设要让无人驾驶汽车准确感知周围的道路状况、车辆和行人，同时要应对恶劣天气和复杂交通场景。以下哪种环境感知技术在这种高要求的应用中发挥着重要作用？（）A.激光雷达感知B.摄像头视觉感知C.毫米波雷达感知D.以上技术融合感知5、在计算机视觉的视频压缩中，为了在保证视觉质量的同时减少数据量，以下哪种技术可能被广泛应用？（）A.运动估计和补偿B.图像分割C.特征点检测D.边缘检测6、计算机视觉中的图像超分辨率技术用于提高图像的分辨率。假设要将一张低分辨率的图像恢复成高分辨率图像，以下关于图像超分辨率方法的描述，正确的是：（）A.基于插值的图像超分辨率方法能够生成清晰逼真的高分辨率图像B.深度学习中的生成对抗网络（GAN）在图像超分辨率任务中无法发挥作用C.图像超分辨率的效果不受原始低分辨率图像的质量和内容的限制D.结合先验知识和深度学习的方法可以改善图像超分辨率的效果7、计算机视觉在医学图像分析中有着重要作用。假设要通过眼底图像检测糖尿病性视网膜病变，以下关于模型训练中数据标注的难度，哪一项是最为显著的？（）A.病变区域的边界模糊，难以精确标注B.眼底图像的质量参差不齐，影响标注准确性C.标注人员的医学知识不足，导致标注错误D.数据量过大，标注工作耗时费力8、计算机视觉在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中有重要作用。假设要在VR环境中实现真实感的物体交互，以下哪种技术可能对准确感知物体的位置和姿态至关重要？（）A.立体视觉B.光场成像C.结构光D.运动捕捉9、计算机视觉中的三维重建技术可以从多幅图像中恢复物体的三维形状。假设要对一个古老建筑进行三维重建。以下关于三维重建方法的描述，哪一项是错误的？（）A.可以通过立体视觉的方法，从不同角度拍摄的图像中计算深度信息B.基于结构光的方法能够快速获取物体表面的三维点云数据C.深度学习在三维重建中也有应用，能够学习从二维图像到三维形状的映射D.三维重建的结果总是非常精确，与真实物体的形状完全一致10、在计算机视觉的图像配准任务中，将不同视角或时间拍摄的图像进行对齐，以下哪种变换模型可能适用于具有较大形变的图像配准？（）A.刚性变换B.仿射变换C.投影变换D.非线性变换11、在计算机视觉中，特征提取是非常关键的一步。假设我们要从图像中提取有意义的特征，用于后续的处理和分析，以下关于特征提取方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）是常用的局部特征描述子，对图像的旋转、缩放和光照变化具有一定的不变性B.HOG（方向梯度直方图）特征通过计算图像局部区域的梯度方向分布来描述图像，常用于行人检测C.深度学习中的自动特征提取，例如通过卷积神经网络学习到的特征，比手工设计的特征更具有代表性和判别力D.特征提取的结果对后续的图像处理任务影响不大，不同的特征提取方法可以得到相似的处理效果12、计算机视觉中的人脸识别技术应用广泛。假设要在一个门禁系统中实现准确的人脸识别，以下关于人脸识别方法的描述，正确的是：（）A.基于几何特征的人脸识别方法对姿态和光照变化具有很强的鲁棒性B.基于模板匹配的方法能够处理大规模的人脸数据库，并且识别速度快C.深度学习中的卷积神经网络在人脸识别中能够学习到更具判别性的特征，但容易受到数据偏差的影响D.人脸识别系统一旦训练完成，就不需要更新和优化，能够一直保持高准确率13、计算机视觉在农业领域的应用可以帮助实现精准农业。假设一个农场需要通过计算机视觉监测农作物的生长状况。以下关于计算机视觉在农业中的描述，哪一项是错误的？（）A.可以检测农作物的病虫害，及时采取防治措施B.能够评估农作物的生长阶段和成熟度，指导收获时间C.计算机视觉在农业中的应用完全不受天气和光照条件的影响D.可以通过无人机搭载摄像头进行大面积的农田监测14、在计算机视觉的研究中，数据集的质量和规模对模型的训练和性能评估至关重要。以下关于数据集的描述，不准确的是（）A.大规模、多样化和标注准确的数据集有助于训练出泛化能力强的模型B.一些公开的数据集如ImageNet、COCO等为计算机视觉研究提供了重要的基准C.数据集的构建需要耗费大量的时间和人力，但可以通过数据增强技术来减少对原始数据的需求D.数据集一旦构建完成，就不需要再进行更新和扩展，能够一直满足研究的需求15、计算机视觉在自动驾驶领域有重要应用。假设车辆需要根据摄像头采集的图像来识别道路上的交通标志，并且要在不同天气和光照条件下都能准确识别。以下哪种方法可能有助于提高交通标志识别的鲁棒性？（）A.使用多个不同类型的摄像头获取图像B.仅依赖颜色特征进行识别C.采用简单的线性分类器进行标志分类D.减少训练数据中的交通标志种类16、在计算机视觉的遥感图像分析中，假设要从卫星遥感图像中提取土地利用信息，以下哪种技术可能对区分不同类型的土地覆盖有帮助？（）A.高光谱分析B.纹理分析C.形状分析D.以上都有可能17、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18、计算机视觉中的工业检测任务需要检测产品的缺陷和瑕疵。假设要在生产线上对一批电子产品的外观进行检测，要求快速准确地发现微小的缺陷。以下哪种工业检测方法在处理这种高精度要求的任务时最为适用？（）A.机器视觉检测B.人工目检C.抽样检测D.基于统计的检测19、人脸识别是计算机视觉的一个重要应用。假设一个公司使用人脸识别系统进行员工考勤。以下关于人脸识别技术的描述，哪一项是错误的？（）A.它可以通过提取面部特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的形状和位置，来进行身份识别B.能够适应不同的表情、姿态和光照变化，保持较高的识别准确率C.人脸识别系统的安全性极高，不存在被欺骗或误识别的可能性D.深度学习模型在人脸识别中表现出色，大大提高了识别性能20、计算机视觉中的姿态估计任务是估计人体或物体在三维空间中的姿态。假设要估计一个人体模特的姿态。以下关于姿态估计的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过关键点检测和关节角度计算来估计人体姿态B.深度学习中的卷积神经网络可以直接预测人体姿态的参数C.姿态估计在虚拟现实和增强现实等应用中具有重要作用D.姿态估计的结果总是非常准确，不受人体遮挡和复杂动作的影响21、假设要构建一个能够对卫星图像进行地物分类的计算机视觉系统，用于国土资源调查和环境监测。由于卫星图像的分辨率较高且覆盖范围广，以下哪种处理方式可能是必要的？（）A.图像分块处理B.多尺度分析C.特征选择和降维D.以上都是22、在计算机视觉的文本检测和识别任务中，假设要从一张图片中提取并识别其中的文字信息。以下关于文本检测和识别的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以先通过文本检测算法定位图片中的文本区域，然后进行识别B.深度学习中的卷积神经网络在文本识别中表现出色，能够准确识别各种字体和风格的文字C.文本检测和识别对于弯曲、倾斜和模糊的文字能够轻松应对，没有任何困难D.可以结合光学字符识别（OCR）技术，将图片中的文字转换为可编辑的文本23、计算机视觉在自动驾驶领域有广泛的应用。假设一辆自动驾驶汽车需要识别道路上的交通标志，以下关于自动驾驶中的计算机视觉应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.多摄像头融合可以提供更全面的道路信息，提高交通标志识别的准确性B.深度学习模型可以实时处理摄像头采集的图像，快速准确地识别交通标志C.除了交通标志识别，计算机视觉还可以用于车道检测、行人检测和障碍物检测等任务D.自动驾驶中的计算机视觉系统完全不需要其他传感器（如雷达、激光雷达）的辅助，仅依靠图像信息就能实现安全可靠的驾驶24、在计算机视觉的三维重建任务中，假设要从一组不同角度拍摄的二维图像中重建出物体的三维模型。这些图像可能存在噪声和拍摄误差。为了获得准确的三维重建结果，以下哪种技术是重要的？（）A.基于立体视觉的方法，通过匹配不同图像中的对应点B.直接使用二维图像的平均信息来估计三维形状C.忽略图像中的噪声和误差，进行简单的重建D.随机生成三维模型，然后与二维图像进行匹配25、在计算机视觉的视频目标跟踪中，假设目标在视频中被短暂遮挡。以下关于处理遮挡情况的方法，哪一项是不太有效的？（）A.利用目标在遮挡前的运动轨迹预测其位置B.完全放弃对被遮挡目标的跟踪，等待其重新出现C.结合目标的外观特征和运动信息进行跟踪D.借助周围背景和其他相关物体的信息辅助跟踪26、计算机视觉中的图像增强旨在改善图像的质量和视觉效果。假设一张低对比度、有噪声的医学图像需要进行增强处理，以突出病变区域并减少噪声的影响。以下哪种图像增强技术最为适合？（）A.直方图均衡化B.中值滤波C.高斯滤波D.锐化滤波27、当进行图像的目标计数任务时，假设要统计一张图像中某种物体的数量，例如统计羊群中的羊的数量。以下哪种方法可能更准确地完成计数任务？（）A.基于深度学习的目标计数模型B.手动逐个计数C.估计图像中物体的平均大小，然后计算总面积来推算数量D.随机猜测物体的数量28、在计算机视觉的目标检测中，对于小目标的检测往往具有较大的挑战性。为了提高小目标检测的准确率，以下哪种策略可能是有效的？（）A.多尺度特征融合B.增加训练数据中的小目标样本C.使用更高分辨率的输入图像D.以上都是29、计算机视觉中的光流计算用于估计图像中像素的运动。假设要分析一段视频中物体的运动速度和方向。以下关于光流计算的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过比较连续帧之间的像素差异来计算光流B.光流计算能够为视频中的目标跟踪和行为分析提供重要信息C.无论视频的帧率和分辨率如何，光流计算都能准确地估计像素运动D.深度学习方法也被应用于光流计算，提高了计算的准确性和效率30、在三维计算机视觉中，重建物体的三维形状是一个重要任务。假设要从多视角的图像中重建一个建筑物的三维模型，以下关于三维重建方法的描述，正确的是：（）A.基于立体视觉的方法能够直接从两张图像中准确重建出物体的三维形状B.结构光方法在室外环境中比在室内环境中更适用C.多视图几何和深度学习相结合的方法可以提高三维重建的精度和完整性D.三维重建的结果不受图像拍摄角度和距离的影响二、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）开发一个能够识别不同种类鸟类的计算机视觉应用。2、（本题5分）使用计算机视觉方法，检测校园内是否有外来人员闯入。3、（本题5分）利用图像增强技术，改善雾天交通监控图像的可视性。4、（本题5分）通过图像分割技术，将卫星图像中的云层和陆地进行分离。5、（本题5分）通过计算机视觉，对不同类型的麦秆画作品进行分类。三、简答题（本大题共5个小题