山东胜利职业学院《三维视觉表现》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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山东胜利职业学院《三维视觉表现》
2023-2024学年第一学期期末试卷
题号
一
二
三
四
总分
得分

批阅人

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、在一个基于计算机视觉的工业质量检测系统中，需要检测产品表面的微小缺陷，如划痕、凹坑等。由于缺陷的尺寸较小且形态多样，以下哪种图像处理算法可能对缺陷检测最为有效？（ ）
A. 边缘检测算法 B. 形态学操作 C. 阈值分割算法 D. 霍夫变换

2、计算机视觉在卫星遥感图像分析中的应用可以帮助监测地球环境和资源。假设要通过卫星图像分析森林的覆盖面积变化。以下关于计算机视觉在卫星遥感中的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 可以通过图像分类和分割技术区分森林、草地和建筑物等不同地物类型
B. 能够对多时相的卫星图像进行比较，监测森林的生长和砍伐情况
C. 计算机视觉在卫星遥感中的应用不受卫星图像的分辨率和光谱信息的限制
D. 可以结合地理信息系统（GIS）数据，进行更深入的空间分析和决策支持

3、计算机视觉中的表情识别旨在识别图像或视频中人物的表情。假设要在一个情感分析系统中准确识别表情，以下关于表情识别方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于几何特征的表情识别方法对表情的细微变化不敏感，识别准确率低
B. 基于纹理特征的表情识别方法能够很好地捕捉表情的局部特征，但容易受到光照影响
C. 深度学习中的卷积神经网络在表情识别中能够学习到全局和局部的特征，但对大规模数据集依赖严重
D. 表情识别系统只适用于正面清晰的人脸表情，对于侧脸和遮挡的表情无法识别

4、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

5、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理解。假设要识别一段舞蹈视频中的各种舞蹈动作，同时要考虑动作的速度、幅度和风格的变化。以下哪种动作识别方法在处理这种复杂的动作模式时表现更好？（ ）
A. 基于手工特征的动作识别
B. 基于时空兴趣点的动作识别
C. 基于深度学习的时空卷积网络
D. 基于隐马尔可夫模型的动作识别

6、计算机视觉中的车牌识别是智能交通系统中的重要组成部分。假设要在一个高速公路收费站实现准确的车牌识别，以下关于车牌识别方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于边缘检测和字符分割的方法对车牌的变形和污渍具有很强的适应性
B. 深度学习中的卷积神经网络能够直接从车牌图像中识别出字符，但对车牌的倾斜和光照不均敏感
C. 车牌识别系统只需要在白天光照良好的条件下工作，夜间和恶劣天气下无法正常运行
D. 车牌识别的准确率只取决于车牌图像的清晰度，与车牌的颜色和字体无关

7、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

8、计算机视觉中的特征提取是非常关键的一步。以下关于特征提取方法的描述，不准确的是（ ）
A. 传统的特征提取方法如 SIFT（尺度不变特征变换）和 HOG（方向梯度直方图）在特定场景下仍然有效
B. 深度学习中的自动特征提取能够学习到更具代表性和鲁棒性的特征
C. 特征提取的好坏直接影响后续的图像分类、目标检测等任务的性能
D. 特征提取只关注图像的局部信息，而忽略了全局信息

9、计算机视觉中的目标计数任务，例如统计图像中物体的数量。假设要计算一张果园图片中苹果的数量，以下关于目标计数方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于传统的图像分割和对象识别方法可以准确快速地完成目标计数
B. 深度学习中的回归模型不适合用于目标计数任务
C. 目标的大小、形状和分布对计数结果没有影响
D. 结合深度学习的密度估计方法能够有效地实现目标计数

10、计算机视觉中的姿态估计任务，确定物体在空间中的位置和方向。假设要估计一个机器人手臂的姿态，以下关于姿态估计方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于几何模型的姿态估计方法在复杂环境中总是能够准确估计姿态
B. 深度学习中的端到端姿态估计网络不需要对物体的结构和运动有先验了解
C. 姿态估计的结果不受相机参数和拍摄角度的影响
D. 结合多种传感器数据和深度学习的方法可以提高姿态估计的精度和鲁棒性

11、在目标检测中，YOLO（You Only Look Once）算法的特点是（ ）
A. 检测速度快 B. 检测精度高 C. 适用于小目标检测 D. 对遮挡不敏感

12、假设要构建一个能够对书画作品进行真伪鉴定的计算机视觉系统，需要对作品的笔触、线条和风格等特征进行分析。以下哪种技术在书画鉴定中可能具有应用前景？（ ）
A. 笔迹分析 B. 风格迁移 C. 图像风格分析 D. 以上都是

13、在计算机视觉的姿态估计任务中，例如估计人体关节的位置和姿态，以下哪种方法可能在精度和实时性之间取得较好的平衡？（ ）
A. 基于模型的方法
B. 基于深度学习的回归方法
C. 基于深度学习的分类方法
D. 以上都不是

14、在图像分类任务中，深度学习模型取得了显著的成果。假设要对一组包含不同动物的图像进行分类，以下关于图像分类模型的描述，正确的是：（ ）
A. 模型的层数越多，分类准确率一定越高
B. 数据增强技术，如旋转、裁剪等，对模型的性能提升没有帮助
C. 结合多种特征提取方法和分类器，可以提高图像分类的准确性和鲁棒性
D. 图像分类模型不需要考虑图像的空间信息，只关注像素值的统计特征

15、当进行图像的风格迁移任务时，假设要将一张照片的风格转换为著名绘画的风格，同时保留照片的内容结构。以下哪种方法在实现这一目标时可能更有效？（ ）
A. 使用基于卷积神经网络的风格迁移算法，如 Gatys 等人提出的方法
B. 对图像进行简单的色彩变换和滤镜处理
C. 随机改变图像的像素值来模拟风格迁移
D. 只对图像的边缘进行处理，忽略内部区域

16、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

17、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 SRCNN
D. 基于小波变换的方法

18、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高生产效率和质量。假设要检测生产线上产品的表面缺陷，以下关于工业检测中的计算机视觉技术的描述，正确的是：（ ）
A. 传统的机器视觉方法在检测复杂的表面缺陷时比深度学习方法更可靠
B. 深度学习模型需要大量的有缺陷和无缺陷样本进行训练，才能准确检测出各种缺陷
C. 工业检测中的计算机视觉系统不需要考虑实时性和准确性的平衡
D. 产品的颜色和材质对表面缺陷检测的结果没有影响

19、在计算机视觉中，图像去雾是提高有雾图像质量的技术。以下关于图像去雾的描述，不准确的是（ ）
A. 图像去雾可以基于物理模型或深度学习方法来实现
B. 深度学习方法在图像去雾中能够有效地恢复图像的细节和颜色
C. 图像去雾只对轻度有雾的图像有效，对于浓雾图像效果不佳
D. 图像去雾可以提高图像的清晰度和可视性，有助于后续的处理和分析

20、在计算机视觉的图像配准任务中，假设要将两张不同视角拍摄的同一物体的图像进行对齐。以下关于图像配准方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于特征点的配准方法对图像的旋转、缩放和平移具有不变性，但特征点的提取容易出错
B. 基于灰度的配准方法计算简单，但对光照变化和噪声敏感
C. 深度学习中的自监督学习方法在图像配准中无法学习到有效的特征表示
D. 图像配准的精度只取决于配准算法的选择，与图像的质量和特征无关

21、当进行图像的去雾处理时，假设要去除图像中由于雾气导致的模糊和低对比度。以下哪种方法可能更有效？（ ）
A. 基于物理模型的去雾方法，估计大气光和透射率
B. 对图像进行简单的对比度增强
C. 不进行去雾处理，保留有雾的效果
D. 随机调整图像的亮度和饱和度

22、当利用计算机视觉进行图像分类任务，例如区分不同种类的动物图片，为了提高模型的泛化能力和防止过拟合，以下哪种技术可能是有效的？（ ）
A. 数据增强 B. 正则化 C. 模型融合 D. 以上都是

23、在计算机视觉的应用于自动驾驶领域，需要实时检测道路上的交通标志和标线。假设车辆在高速行驶中，以下哪种技术能够快速准确地检测到各种交通标志，并且对光照变化和遮挡具有较强的鲁棒性？（ ）
A. 基于颜色和形状特征的检测方法
B. 基于深度学习的检测方法，结合多尺度特征
C. 基于边缘检测和形态学操作的方法
D. 基于模板匹配和特征点匹配的方法

24、在计算机视觉的全景图像生成任务中，将多幅局部图像拼接成一幅全景图像。假设要生成一个城市景观的全景图像，以下关于全景图像生成方法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 首先需要对局部图像进行特征提取和匹配，找到它们之间的对应关系
B. 可以使用图像变形和融合技术来消除拼接处的缝隙和色差
C. 全景图像生成不受拍摄角度、光照条件和相机参数的影响，能够完美拼接任何图像
D. 基于深度学习的方法能够自动学习全景图像的生成规律，提高拼接效果

25、在计算机视觉的图像压缩任务中，假设要在保证一定图像质量的前提下，尽可能减少图像的数据量。以下哪种图像压缩方法可能更有效？（ ）
A. 基于离散余弦变换（DCT）的压缩算法，如 JPEG
B. 无损压缩方法，如 PNG
C. 不进行任何压缩，直接存储原始图像
D. 随机删除图像中的部分像素

26、假设要构建一个能够对服装进行款式和颜色识别的计算机视觉系统，用于时尚推荐和库存管理。在处理服装图像时，由于服装的款式和颜色变化多样，以下哪种特征表示方法可能更适合？（ ）
A. 手工设计的特征
B. 基于深度学习的自动特征
C. 颜色直方图
D. 以上都是

27、计算机视觉中的动作识别是一个具有挑战性的任务。假设要识别一段体育比赛视频中的运动员动作，以下关于特征选择的方法，哪一项是不太可行的？（ ）
A. 提取运动员的身体轮廓和关节位置作为特征
B. 仅使用视频的音频信息来判断运动员的动作
C. 计算视频帧之间的光流变化作为动作特征
D. 结合空间和时间维度的特征来描述动作

28、在计算机视觉的应用中，人脸识别技术受到广泛关注。假设一个人脸识别系统正在进行身份验证，以下关于人脸识别的描述，正确的是：（ ）
A. 只依靠面部的几何形状信息就能实现准确的人脸识别
B. 光照变化和面部表情对人脸识别的准确率没有影响
C. 结合深度学习模型和多模态信息，如红外图像，可以提高人脸识别的性能和可靠性
D. 人脸识别系统不需要考虑数据的隐私和安全问题

29、在计算机视觉的图像去雾任务中，假设要去除一张有雾图像中的雾气，恢复清晰的场景。以下关于图像去雾方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于物理模型的去雾方法需要准确估计雾的浓度和传播参数，否则效果不佳
B. 基于深度学习的去雾方法能够自动学习雾的特征，但对浓雾的处理能力有限
C. 图像去雾后，颜色和对比度会发生严重失真，影响视觉效果
D. 所有的图像去雾方法都能够在各种复杂的雾天条件下取得理想的效果

30、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

二、应用题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）使用目标检测技术，从海洋监测图像中检测出海洋垃圾的分布区域。

2、（本题5分）运用目标检测算法，从卫星图像中识别出特定的建筑物。

3、（本题5分）运用深度学习，对不同种类的鱼类图像进行分类。

4、（本题5分）运用图像分类技术，对不同种类的内画进行分类。

5、（本题5分）利用图像分割算法，将卫星图像中的农田和城市区域进行划分。

三、简答题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）解释计算机视觉在太阳能发电中的作用。

2、（本题5分）说明计算机视觉在海洋监测中的应用。

3、（本题5分）简述计算机视觉中图像分类的任务和方法。

4、（本题5分）说明计算机视觉在通信领域的应用。

5、（本题5分）描述计算机视觉在考古中的应用。

四、分析题（本大题共2个小题，共20分)
1、（本题10分）分析某教育机构的在线课程界面设计，研究其如何通过视觉风格、交互设计、功能布局满足学生的学习需求，提高学习效果。

2、（本题10分）研究某酒店的网站设计，包括页面布局、图片展示和预订流程设计，分析其如何提高用户的预订体验和酒店的知名度。

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