广州康大职业技术学院《药用植物栽培学》2024-2025学年第一学期期末试卷

装订线装订线PAGE2第1页，共2页广州康大职业技术学院《药用植物栽培学》2024-2025学年第一学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分批阅人一、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、在计算机视觉的图像检索任务中，假设要从海量的图像库中快速找到与给定图像相似的图像。以下关于图像特征表示的选择，哪一项是需要重点考虑的？（）A.选择具有高维度的特征向量，包含丰富的图像信息B.采用低维度但具有区分性的特征表示，提高检索效率C.忽略特征的维度和区分性，随机选择一种特征表示D.只使用图像的颜色特征，忽略形状和纹理等特征2、对于图像的语义理解任务，假设要理解一张图像所表达的场景和事件，例如判断一张图像是在举行婚礼还是在举办音乐会。图像中的信息可能比较隐晦和复杂。以下哪种方法可能有助于提高语义理解的准确性？（）A.构建图像的语义图，分析物体之间的关系B.只关注图像中的主要物体，忽略背景信息C.对图像进行简单的分类，不进行深入的语义分析D.随机猜测图像的语义3、在计算机视觉的人物姿态估计任务中，需要确定图像中人物的关节位置和姿态。假设要开发一个用于健身应用的姿态估计系统，以下关于模型训练数据的获取，哪一项是比较困难的？（）A.从公开的数据集获取大量的人物姿态图像B.自己拍摄不同人群在各种健身动作下的图像C.利用合成数据生成多样化的人物姿态样本D.从社交媒体上收集用户分享的健身照片4、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高产品质量和生产效率。假设要检测生产线上的零件是否存在缺陷，以下关于工业检测中的计算机视觉应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以使用机器视觉系统对零件进行实时检测，快速发现缺陷B.深度学习模型能够自动学习正常零件和缺陷零件的特征差异，实现准确的缺陷检测C.工业检测中的计算机视觉系统需要具备高度的准确性和稳定性，能够适应不同的生产环境D.计算机视觉在工业检测中只能检测外观缺陷，对于零件的内部结构和性能无法进行评估5、在计算机视觉的视觉跟踪与监控应用中，需要对特定目标进行持续的跟踪和监测。假设要对一个在大型商场中移动的可疑人员进行跟踪，同时要应对人群遮挡和环境变化。以下哪种视觉跟踪与监控技术在这种情况下能够提供更可靠的跟踪结果？（）A.多目标跟踪算法B.基于深度学习的单目标跟踪C.基于粒子滤波的跟踪D.基于特征匹配的跟踪6、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、计算机视觉中的图像配准是将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行对齐。假设要将两张拍摄角度不同的卫星图像进行配准，以下关于图像配准方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于特征的图像配准方法通过提取图像中的显著特征，并进行匹配来实现配准B.基于灰度的图像配准方法直接比较图像的灰度值，计算相似性度量来完成配准C.图像配准的精度主要取决于特征提取的准确性和匹配算法的性能D.图像配准总是能够完美地将两张图像对齐，不存在任何误差9、计算机视觉中的表情识别用于分析人脸的表情状态。假设要在一个在线教育平台中检测学生的学习状态。以下关于表情识别的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过提取面部肌肉的运动特征来判断表情B.深度学习中的卷积神经网络能够自动学习表情的特征表示C.表情识别能够准确区分细微的表情变化，如困惑和专注D.表情识别不受面部遮挡和光照变化的影响，始终能够准确判断10、在计算机视觉的行人重识别任务中，需要在不同摄像头拍摄的图像中识别出同一个行人。假设我们要在一个大型商场的监控系统中实现行人重识别，以下哪种特征和模型能够提高识别的准确率和跨摄像头的泛化能力？（）A.基于颜色和纹理的特征B.基于深度学习的全局特征和度量学习C.基于形状和轮廓的特征D.基于步态和姿势的特征11、在计算机视觉的图像生成任务中，假设要生成具有真实感的自然图像。以下关于图像生成方法的描述，正确的是：（）A.生成对抗网络（GAN）能够生成逼真的图像，但训练过程不稳定，容易模式崩溃B.变分自编码器（VAE）生成的图像多样性好，但真实感不如GAN生成的图像C.自回归模型在图像生成中效率高，能够快速生成高质量的图像D.所有的图像生成方法都能够生成与真实世界完全一致的图像12、在计算机视觉的动作识别任务中，识别视频中的人物动作。假设要识别一段舞蹈视频中的动作，以下关于动作识别方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以提取视频中的时空特征，如光流和运动轨迹，来描述动作B.基于深度学习的方法，如3D卷积神经网络，能够直接处理视频数据，进行动作识别C.动作识别需要考虑动作的速度、幅度和节奏等特征D.动作识别只适用于简单的、规范化的动作，对于复杂的、个性化的动作无法准确识别13、计算机视觉在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中有着重要的应用。假设要在VR游戏中实现真实的场景交互。以下关于计算机视觉在VR/AR中的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以通过对用户的动作和姿态进行识别，实现自然的交互操作B.能够将虚拟物体与真实场景进行准确的融合和匹配C.计算机视觉技术可以提高VR/AR体验的沉浸感和真实感D.VR/AR中的计算机视觉应用不存在任何技术挑战和限制14、当利用计算机视觉进行图像语义分割任务，例如将图像中的不同物体分割出来，以下哪种深度学习架构可能在分割精度和效率方面表现较好？（）A.FCNB.U-NetC.SegNetD.以上都是15、在计算机视觉领域中，当需要对监控视频中的行人进行实时检测和跟踪，以实现智能安防系统的功能时，以下哪种方法在处理复杂场景和多目标跟踪方面可能表现更为出色？（）A.基于传统图像处理的方法B.基于深度学习的目标检测算法C.基于特征匹配的跟踪算法D.基于光流法的跟踪算法二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述计算机视觉在自动驾驶中的应用。2、（本题5分）计算机视觉中如何进行矿产资源勘查？3、（本题5分）解释计算机视觉中的半监督学习在目标检测中的应用。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）基于计算机视觉的手势识别系统，实现简单的手势控制操作。2、（本题5分）对电视剧中的画面构图和色彩搭配进行视觉分析和评价。3、（本题5分）设计一个基于计算机视觉的指纹识别系统。4、（本题5分）使用目标检测技术，从地质勘探图像中检测出潜在的矿产资源开采区域。5、（本题5分）使用深度学习模型，对历史文物图像进行年代和风格的鉴定。四、分析题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分）解读某体育赛事的运动员形象宣传海报设计，分析其如何通过视觉效果展示运