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装订线装订线PAGE2第1页,共3页昆玉职业技术学院《免疫学基础与病原生物学》

2024-2025学年第二学期期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三四总分得分一、单选题(本大题共25个小题,每小题1分,共25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、计算机视觉中的场景理解任务旨在理解图像或视频中的整体场景信息。假设要理解一张城市街道的图片中的场景。以下关于场景理解的描述,哪一项是错误的?()A.可以通过对物体、人物和环境的分析来理解场景的语义信息B.深度学习中的语义分割技术可以帮助区分场景中的不同区域和物体类别C.场景理解只需要考虑图像中的视觉元素,不需要考虑上下文和先验知识D.可以结合地理信息和时间信息,进一步丰富对场景的理解2、在计算机视觉的立体视觉中,需要通过两个或多个相机获取的图像来计算深度信息。假设要为一个自动驾驶汽车构建立体视觉系统,以测量与前方障碍物的距离,同时要考虑实时性和准确性的要求。以下哪种立体匹配算法在这种应用场景中表现最优?()A.基于区域的匹配B.基于特征的匹配C.基于深度学习的匹配D.全局优化匹配3、计算机视觉中的表情识别旨在判断图像或视频中人物的表情。假设要开发一个用于在线教育的表情识别系统,以下关于表情特征的提取,哪一项是需要重点关注的?()A.提取面部肌肉的细微运动作为特征B.仅考虑眼睛和嘴巴的形状变化C.忽略面部的整体轮廓,只关注局部特征D.不进行任何特征提取,直接使用原始图像进行分类4、在计算机视觉的图像分类任务中,假设数据集存在类别不平衡问题,某些类别的样本数量远远少于其他类别。以下哪种方法可以缓解这种不平衡对分类模型的影响?()A.对少数类进行过采样或对多数类进行欠采样B.只使用多数类的样本进行训练C.不考虑类别不平衡,直接训练模型D.随机选择样本进行训练5、当利用计算机视觉进行图像超分辨率重建任务,将低分辨率图像恢复为高分辨率图像,以下哪种深度学习模型可能在重建效果上表现出色?()A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是6、计算机视觉在安防监控领域有广泛应用。假设要通过监控摄像头实时检测人群中的异常行为,以下关于实时性和准确性的平衡,哪一项是最为关键的?()A.优先保证实时性,即使准确性略有降低B.优先保证准确性,允许一定的延迟C.不考虑实时性和准确性,只要能检测出异常行为即可D.完全无法平衡实时性和准确性,只能根据具体情况选择其一7、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、计算机视觉在无人驾驶飞行器(UAV)中的应用可以辅助飞行和导航。假设一架UAV需要依靠视觉信息避开障碍物,以下关于UAV计算机视觉应用的描述,正确的是:()A.仅依靠单目视觉就能准确估计障碍物的距离和速度B.视觉信息在UAV飞行中的作用有限,主要依靠其他传感器如GPSC.多目视觉和深度学习算法的结合可以为UAV提供更准确的环境感知和障碍物避让能力D.UAV的飞行速度和姿态对视觉系统的性能没有影响9、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10、在计算机视觉的自动驾驶应用中,车辆需要准确识别道路标志、交通信号灯和其他车辆的状态。对于实时性和准确性要求极高的场景,以下哪种传感器融合技术能够为车辆提供更全面和可靠的环境感知?()A.摄像头与激光雷达的融合B.毫米波雷达与超声波传感器的融合C.多种摄像头的融合D.以上都是11、对于视频中的目标跟踪任务,假设目标在视频中经历了快速的外观变化和严重的遮挡。以下哪种策略有助于保持跟踪的准确性和稳定性?()A.结合目标的运动模型和外观模型进行预测B.仅依赖目标的初始外观特征进行跟踪C.当出现遮挡时,停止跟踪并等待目标重新出现D.随机调整跟踪算法的参数12、计算机视觉中的光流估计是计算图像中像素的运动信息。以下关于光流估计的叙述,不正确的是()A.光流估计可以用于视频中的运动分析、目标跟踪和动作识别等任务B.基于深度学习的光流估计方法在精度和速度上都有了很大的提升C.光流估计只对匀速运动的物体有效,对于复杂的非匀速运动估计不准确D.光流估计的结果可以为后续的计算机视觉任务提供重要的运动线索13、在计算机视觉的行人重识别任务中,假设要在多个摄像头拍摄的画面中找到同一个行人。以下关于特征融合的方法,哪一项是不太合理的?()A.将行人的外观特征和步态特征进行融合B.简单地将不同特征进行拼接,不考虑权重分配C.根据特征的重要性为其分配不同的权重进行融合D.利用深度学习模型自动学习特征的融合方式14、计算机视觉在医学影像分析中的应用有助于辅助医生进行诊断和治疗。假设要分析一张脑部CT图像,以下关于医学影像分析中的计算机视觉应用的描述,哪一项是不正确的?()A.可以通过分割脑组织、检测病变区域等方法,为医生提供定量的分析结果B.深度学习模型能够自动学习医学影像中的特征,辅助医生发现潜在的疾病C.计算机视觉在医学影像分析中的应用需要遵循严格的医学伦理和法规D.计算机视觉系统可以完全替代医生的诊断,不需要医生的进一步审查和判断15、计算机视觉在农业中的应用可以帮助监测农作物的生长状况。假设要通过图像分析判断农作物的病虫害程度,以下关于农业计算机视觉应用的描述,正确的是:()A.仅依靠农作物的颜色特征就能准确判断病虫害的程度B.不同农作物品种和生长阶段对病虫害判断的影响不大C.结合图像的纹理、形状和颜色等多特征,可以更准确地评估农作物的健康状况D.农业环境的复杂性对计算机视觉的应用没有挑战16、计算机视觉中的语义理解旨在理解图像或视频中的高层语义信息。以下关于语义理解的说法,不正确的是()A.语义理解需要将图像中的物体、场景和事件等与先验知识进行关联和解释B.知识图谱可以为语义理解提供丰富的语义信息和关系C.语义理解在图像描述生成、问答系统等任务中发挥着重要作用D.语义理解已经达到了非常完美的程度,能够准确理解任何复杂的图像或视频内容17、在图像配准任务中,需要将不同时间、不同视角或不同传感器获取的图像进行对齐。假设我们要将一张卫星图像与一张航拍图像进行配准,以下哪个因素对于配准的准确性影响最大?()A.图像的分辨率差异B.图像的旋转和平移C.图像的光照条件D.图像中的噪声18、在计算机视觉的三维重建任务中,假设要从一组二维图像恢复出物体的三维结构。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需要多视角的图像,并且对相机的标定精度要求不高B.结构光方法能够快速准确地获取物体表面的三维信息,但对环境光敏感C.从运动中恢复结构(SfM)方法只适用于静态场景,无法处理动态物体D.所有的三维重建方法都能够生成高精度的、完整的物体三维模型19、计算机视觉中的深度估计是计算场景中物体与相机的距离。假设我们要为一个增强现实应用估计场景的深度信息,以下哪种深度估计方法能够在实时性和准确性之间取得较好的平衡?()A.基于立体视觉的方法B.基于结构光的方法C.基于深度学习的单目深度估计方法D.基于飞行时间(ToF)原理的方法20、计算机视觉中的图像配准任务是将不同时间、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城市风景照片进行配准。以下关于图像配准方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以基于特征点匹配的方法,找到两张图像中的对应点,然后计算变换矩阵B.基于灰度信息的配准方法通过比较图像的像素值来实现配准C.深度学习中的自监督学习方法可以用于图像配准,自动学习图像之间的对应关系D.图像配准总是能够达到像素级别的精确对齐,不存在任何误差21、在计算机视觉的图像语义分割任务中,假设要处理具有多尺度特征的图像,例如同时包含大物体和小物体的场景。以下关于处理多尺度特征的方法描述,正确的是:()A.使用单一尺度的特征提取网络可以应对多尺度问题,通过调整网络参数即可B.采用多尺度输入图像,分别进行处理后再融合结果,能够有效解决多尺度问题,但计算量大C.空洞卷积在处理多尺度特征时会引入大量的噪声,降低分割精度D.图像语义分割中多尺度问题无法解决,只能尽量避免处理这类图像22、在计算机视觉的医学图像分析任务中,假设要检测医学图像中的肿瘤区域。以下哪种方法可能更适合处理医学图像的特殊性?()A.结合先验医学知识和图像特征B.使用通用的图像检测算法,不考虑医学背景C.只对图像的部分区域进行分析,忽略其他部分D.随机标记图像中的区域为肿瘤区域23、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。假设要估计一个机器人手臂的姿态,以实现精确的控制和操作。以下哪种姿态估计方法在处理这种机械结构时准确性更高?()A.基于模型的姿态估计B.基于深度学习的姿态估计C.基于视觉惯性里程计的姿态估计D.基于几何约束的姿态估计24、在计算机视觉的图像检索任务中,根据用户的需求从图像数据库中查找相关图像。假设要从一个大型的图像库中检索包含特定物体的图像,以下关于图像检索方法的描述,哪一项是不正确的?()A.可以基于图像的内容特征,如颜色、形状和纹理等,进行相似性度量和检索B.深度学习模型能够提取更具语义和判别力的特征,提高图像检索的准确性C.图像检索的结果只取决于图像的特征表示,与检索算法的效率无关D.可以结合用户的反馈和交互,不断优化图像检索的结果25、计算机视觉中的动作识别是对视频中人物或物体的动作进行分类和识别。以下关于动作识别的描述,不准确的是()A.动作识别需要分析视频中的时空特征来理解动作的模式和类别B.双流卷积网络在动作识别任务中被广泛应用,分别处理空间和时间信息C.动作识别在体育分析、视频监控和智能安防等领域具有重要的应用价值D.动作识别技术已经非常成熟,能够准确识别各种复杂和细微的动作二、简答题(本大题共4个小题,共20分)1、(本题5分)简述图像的几何变换有哪些及用途。2、(本题5分)说明计算机视觉在能源管理中的应用。3、(本题5分)说明计算机视觉在橡胶制品检测中的应用。4、(本题5分)解释计算机视觉在音乐演出中的舞台效果增强。三、分析题(本大题共5个小题,共25分)1、(本题5分)选取一个电商网站的首页设计,分析其布局设计、商品推荐方式和促销活动展示,讨论如何提高用户的点击率和购买转化率。2、(本题5分)分析无印良品的厨具广告设计,从产品展示、实用功能到品牌理念传达。讨论其如何营造简约的厨房生活氛围。3、(本题5分)分析某艺术画廊的网站设计,研究如何通过页面布局、作品展示和文字

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