上海济光职业技术学院《机器视觉与模式》2026-2027学年第一学期期末试卷含解析

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密封线第1页，共3页上海济光职业技术学院《机器视觉与模式》2026-2027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一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40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、在计算机视觉的目标计数任务中，统计图像或视频中目标的数量。假设要统计一个果园中苹果的数量，以下关于目标计数方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以基于图像分割和对象识别的方法，先分割出每个苹果，然后进行计数B.利用深度学习中的回归模型直接预测苹果的数量C.目标计数不受苹果的大小、形状和分布的影响，任何情况下都能准确计数D.结合多视角图像或视频序列可以提高目标计数的准确性2、在计算机视觉的人脸识别任务中，需要应对姿态、表情和光照等变化。假设要构建一个能够在不同环境下准确识别人脸的系统，以下哪种人脸识别方法在处理这些变化时具有更高的准确性和鲁棒性？（）A.基于特征点的人脸识别B.基于模板匹配的人脸识别C.基于深度学习的人脸识别D.基于几何形状的人脸识别3、在计算机视觉的图像分割任务中，假设要将一张医学图像中的病变区域精确地分割出来，以便医生进行诊断和治疗。这张医学图像可能存在噪声、模糊和不均匀的灰度分布。以下哪种图像分割方法在处理这种复杂情况时可能更具优势？（）A.基于阈值的分割方法，根据像素值设定阈值进行分割B.基于区域生长的分割方法，从种子点开始逐渐扩展区域C.基于深度学习的语义分割算法，如U-NetD.随机分割图像，然后根据后续分析进行调整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、计算机视觉在自动驾驶领域发挥着重要作用。假设一辆自动驾驶汽车正在道路上行驶，需要识别各种交通标志、车辆和行人。以下关于自动驾驶中计算机视觉的描述，哪一项是不正确的？（）A.计算机视觉可以通过摄像头实时获取道路信息，为车辆的决策和控制提供依据B.它能够准确识别不同光照和天气条件下的交通对象，不受任何干扰C.深度学习算法在自动驾驶的计算机视觉中被广泛应用，用于目标检测和语义分割D.计算机视觉需要与其他传感器（如雷达、激光雷达）的数据融合，以提高感知的可靠性6、计算机视觉中的目标计数是估计图像或视频中目标的数量。假设要在一张人群图像中准确计数人数，以下关于目标计数方法的描述，正确的是：（）A.基于检测的计数方法通过检测每个个体来实现计数，对密集场景效果好B.基于回归的计数方法直接预测目标数量，计算速度快但精度较低C.深度学习中的注意力机制在目标计数中没有作用，不能提高计数准确性D.目标计数只需要考虑目标的外观特征，不需要考虑图像的上下文信息7、在计算机视觉的图像增强任务中，假设要提高一张低光照图像的质量。以下关于图像增强方法的描述，正确的是：（）A.直方图均衡化能够均匀分布图像的灰度级，但可能会导致细节丢失B.基于滤波的方法可以有效地去除噪声，但同时也会模糊图像的边缘C.伽马校正只适用于校正过亮的图像，对于低光照图像效果不佳D.所有的图像增强方法都能够在不引入任何失真的情况下提高图像质量8、在计算机视觉的场景理解任务中，需要对整个图像场景进行分析和解释。假设我们有一张城市街道的图像，要理解其中的道路、建筑物、车辆和行人之间的关系。以下哪种方法能够提供更全面和深入的场景理解？（）A.基于对象检测和分类的方法B.基于语义分割和图模型的方法C.基于深度学习的场景解析网络D.基于特征匹配和聚类的方法9、在计算机视觉中，以下哪种技术常用于图像的超分辨率重建的上采样方法？（）A.反卷积B.亚像素卷积C.最近邻插值D.以上都是10、计算机视觉中的显著性检测旨在找出图像中引人注目的区域。假设要在一张复杂的自然风景图像中检测显著性区域，以下关于显著性检测方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.基于对比度的方法通过计算图像区域与周围区域的差异来确定显著性B.基于频域分析的方法可以从图像的频谱中提取显著性信息C.深度学习方法能够学习图像的全局和局部特征，实现更准确的显著性检测D.显著性检测的结果总是与人类的视觉注意力机制完全一致，没有偏差11、计算机视觉在智能零售中的应用可以改善购物体验和提高运营效率。假设一个超市需要通过计算机视觉实现自动结账和库存管理。以下关于计算机视觉在智能零售中的描述，哪一项是不准确的？（）A.可以通过商品识别技术自动识别顾客购买的商品，实现快速结账B.能够实时监测货架上商品的库存水平，及时提醒补货C.计算机视觉系统能够准确识别所有商品的包装和标签，不受商品摆放方式和遮挡的影响D.可以分析顾客在店内的行为和偏好，为营销策略提供数据支持12、在计算机视觉的人脸识别任务中，假设要在一个大型数据库中快速准确地识别出特定人物的面部。数据库中的人脸图像可能存在表情、光照和姿态的变化。为了提高人脸识别的性能，以下哪种方法是常用且有效的？（）A.提取人脸的全局特征，如整体形状和轮廓B.仅关注人脸的局部特征，如眼睛和嘴巴C.使用多模态数据，结合人脸的纹理和深度信息D.随机选择人脸特征进行匹配13、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匹配和对齐。以下关于图像配准的叙述，不正确的是（）A.图像配准需要找到图像之间的对应点或特征，然后进行变换和对齐B.图像配准在医学图像分析、遥感图像处理和三维重建等领域有着广泛的应用C.图像配准的精度和鲁棒性受到图像质量、噪声和几何变形等因素的影响D.图像配准是一个简单的过程，不需要复杂的算法和优化14、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15、视频分析是计算机视觉的一个重要领域。假设要对一段监控视频中的行为进行分析和理解，以下关于视频分析方法的描述，正确的是：（）A.直接将视频中的每一帧图像作为独立的图像进行处理，就能准确分析视频中的行为B.考虑视频的时序信息和帧间的相关性对于理解复杂的行为非常重要C.视频分析只适用于简单的动作识别，对于复杂的多人物交互行为无法处理D.视频的分辨率和帧率对视频分析的结果没有影响16、在计算机视觉中，以下哪种方法常用于图像的语义分割中的多尺度特征融合？（）A.特征金字塔B.空洞卷积C.注意力机制D.以上都是17、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18、图像分类是计算机视觉的基础任务之一。假设要对一组动物图片进行分类，区分猫、狗、兔子等。以下关于图像分类方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.传统的机器学习方法，如支持向量机（SVM），也可以用于图像分类任务B.深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像分类中取得了显著的效果C.图像分类只需要考虑图像的内容，不需要考虑图像的拍摄角度和背景等因素D.可以通过数据增强技术，如旋转、裁剪、翻转等，增加训练数据的多样性19、计算机视觉中的医学图像分析具有重要的临床应用价值。假设要从一组X光片中检测出病变区域，同时要区分不同类型的病变。以下哪种技术和方法在医学图像分析中最为常用和有效？（）A.形态学操作B.图像分割与分类C.特征提取与选择D.以上方法综合运用20、在计算机视觉的目标跟踪任务中，需要持续跟踪一个或多个运动目标。假设要跟踪一个在操场上跑步的人。以下关于目标跟踪算法的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以基于特征匹配的方法，在连续的帧中找到目标的相似特征来实现跟踪B.深度学习中的相关滤波算法能够快速准确地跟踪目标，适应目标的外观变化C.目标跟踪算法能够在目标被遮挡或短暂消失后，仍然准确地恢复跟踪D.无论目标的运动速度和轨迹如何复杂，目标跟踪算法都能完美地跟踪二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）解释计算机视觉中形状描述子的作用和类型。2、（本题5分）简述图像的直方图规定化方法。3、（本题5分）说明计算机视觉在通信领域的应用。三、分析题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）分析某游戏的游戏角色皮肤设计，研究其如何运用视觉元素满足玩家的个性化需求和提升游戏趣味性。2、（本题5分）以可口可乐的冬季广告为例，分析其如何通过设计营造温暖、欢乐的冬日氛围。讨论广告中的色彩、图形和文案的作用。3、（本题5分）解析某家居品牌的线上店铺设计，探讨其在商品展示、用户体验、视觉效果方面的优点和