長沙醫(yī)學(xué)院《字體設(shè)計(jì)與軟件應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共30個(gè)小題，每小題1分，共30分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、計(jì)算機(jī)視覺中的光流估計(jì)用于計(jì)算圖像中像素的運(yùn)動信息。假設(shè)我們要分析一個(gè)視頻中物體的運(yùn)動速度和方向，以下哪種光流估計(jì)算法在復(fù)雜場景下能夠提供更準(zhǔn)確的結(jié)果？（）A.Lucas-Kanade算法B.Horn-Schunck算法C.Farneback算法D.DeepFlow算法2、計(jì)算機(jī)視覺中的人臉檢測和識別是熱門研究方向。假設(shè)要在一個(gè)大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行快速準(zhǔn)確的人臉識別，以下哪種特征提取方法可能更具優(yōu)勢？（）A.基于幾何特征的方法B.基于局部二值模式（LBP）的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于主成分分析（PCA）的方法3、計(jì)算機(jī)視覺中的紋理分析用于描述圖像中重復(fù)出現(xiàn)的模式和結(jié)構(gòu)。假設(shè)要對一塊布料的紋理進(jìn)行分析，以判斷其材質(zhì)和質(zhì)量，同時(shí)布料可能存在褶皺和變形。以下哪種紋理分析方法在處理這種復(fù)雜情況時(shí)更為準(zhǔn)確？（）A.統(tǒng)計(jì)紋理分析B.結(jié)構(gòu)紋理分析C.基于模型的紋理分析D.基于深度學(xué)習(xí)的紋理分析4、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像去噪任務(wù)中，假設(shè)要去除一張受到嚴(yán)重噪聲污染的圖像中的噪聲。以下關(guān)于圖像去噪方法的描述，正確的是：（）A.中值濾波能夠有效地去除椒鹽噪聲，但會使圖像變得模糊B.均值濾波在去除噪聲的同時(shí)能夠很好地保留圖像的細(xì)節(jié)信息C.小波變換去噪方法計(jì)算復(fù)雜度高，不適合處理大規(guī)模圖像D.所有的圖像去噪方法都能夠完全恢復(fù)出原始的無噪圖像5、在計(jì)算機(jī)視覺的文本檢測和識別任務(wù)中，假設(shè)要從一張圖片中提取并識別其中的文字信息。以下關(guān)于文本檢測和識別的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以先通過文本檢測算法定位圖片中的文本區(qū)域，然后進(jìn)行識別B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本識別中表現(xiàn)出色，能夠準(zhǔn)確識別各種字體和風(fēng)格的文字C.文本檢測和識別對于彎曲、傾斜和模糊的文字能夠輕松應(yīng)對，沒有任何困難D.可以結(jié)合光學(xué)字符識別（OCR）技術(shù)，將圖片中的文字轉(zhuǎn)換為可編輯的文本6、在計(jì)算機(jī)視覺的人臉識別任務(wù)中，需要應(yīng)對姿態(tài)、表情和光照等變化。假設(shè)要構(gòu)建一個(gè)能夠在不同環(huán)境下準(zhǔn)確識別人臉的系統(tǒng)，以下哪種人臉識別方法在處理這些變化時(shí)具有更高的準(zhǔn)確性和魯棒性？（）A.基于特征點(diǎn)的人臉識別B.基于模板匹配的人臉識別C.基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別D.基于幾何形狀的人臉識別7、計(jì)算機(jī)視覺中的表情識別用于分析人臉的表情狀態(tài)。假設(shè)要在一個(gè)在線教育平臺中檢測學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)。以下關(guān)于表情識別的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過提取面部肌肉的運(yùn)動特征來判斷表情B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學(xué)習(xí)表情的特征表示C.表情識別能夠準(zhǔn)確區(qū)分細(xì)微的表情變化，如困惑和專注D.表情識別不受面部遮擋和光照變化的影響，始終能夠準(zhǔn)確判斷8、計(jì)算機(jī)視覺中的視覺跟蹤在監(jiān)控、機(jī)器人導(dǎo)航等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要跟蹤一個(gè)移動的物體，同時(shí)適應(yīng)物體的外觀變化和環(huán)境干擾。以下哪種視覺跟蹤方法能夠提供較好的長期跟蹤性能和魯棒性？（）A.基于核相關(guān)濾波的跟蹤方法B.基于深度學(xué)習(xí)的孿生網(wǎng)絡(luò)跟蹤方法C.基于粒子濾波和特征匹配的跟蹤方法D.基于背景減除和運(yùn)動估計(jì)的跟蹤方法9、計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛中的應(yīng)用至關(guān)重要。假設(shè)要通過車載攝像頭識別道路上的交通標(biāo)志和標(biāo)線，以下關(guān)于應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境變化的策略，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.利用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，如結(jié)合攝像頭和激光雷達(dá)的信息B.定期更新模型，適應(yīng)新出現(xiàn)的交通標(biāo)志和標(biāo)線C.只依靠單一攝像頭的圖像信息，不考慮其他傳感器D.對不同天氣和光照條件下的數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)訓(xùn)練10、計(jì)算機(jī)視覺中的視覺跟蹤算法常用于跟蹤運(yùn)動目標(biāo)。假設(shè)要跟蹤一只在森林中奔跑的動物，以下關(guān)于視覺跟蹤算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于模型的跟蹤算法通過建立目標(biāo)的模型來預(yù)測其位置和狀態(tài)B.基于特征的跟蹤算法依賴于目標(biāo)的顯著特征進(jìn)行跟蹤C(jī).視覺跟蹤算法在目標(biāo)發(fā)生快速變形或完全遮擋時(shí)仍能保持準(zhǔn)確跟蹤D.結(jié)合多種線索和信息的融合跟蹤算法可以提高跟蹤的穩(wěn)定性和可靠性11、計(jì)算機(jī)視覺在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用可以幫助監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況。假設(shè)要通過圖像分析判斷農(nóng)作物的病蟲害程度，以下關(guān)于農(nóng)業(yè)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.僅依靠農(nóng)作物的顏色特征就能準(zhǔn)確判斷病蟲害的程度B.不同農(nóng)作物品種和生長階段對病蟲害判斷的影響不大C.結(jié)合圖像的紋理、形狀和顏色等多特征，可以更準(zhǔn)確地評估農(nóng)作物的健康狀況D.農(nóng)業(yè)環(huán)境的復(fù)雜性對計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用沒有挑戰(zhàn)12、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像質(zhì)量評估任務(wù)中，假設(shè)要評估一張經(jīng)過處理后的圖像的質(zhì)量。以下關(guān)于圖像質(zhì)量評估方法的描述，正確的是：（）A.主觀評估方法通過人的觀察和判斷來評價(jià)圖像質(zhì)量，結(jié)果準(zhǔn)確可靠B.客觀評估方法中的全參考方法需要原始未失真圖像作為參考，計(jì)算復(fù)雜度低C.無參考圖像質(zhì)量評估方法能夠在沒有原始圖像的情況下準(zhǔn)確評估圖像質(zhì)量D.所有的圖像質(zhì)量評估方法都能夠完全反映人對圖像質(zhì)量的主觀感受13、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像分割任務(wù)旨在將圖像分割成不同的區(qū)域。假設(shè)要對一張風(fēng)景圖片進(jìn)行分割，區(qū)分天空、陸地和水面。以下關(guān)于圖像分割方法的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.基于閾值的分割方法簡單快速，但對于復(fù)雜圖像效果不佳B.區(qū)域生長法從種子點(diǎn)開始，逐步合并相似的區(qū)域C.深度學(xué)習(xí)中的全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）在圖像分割中表現(xiàn)出色，能夠生成精確的分割結(jié)果D.圖像分割的結(jié)果總是清晰明確，不存在模糊或錯(cuò)誤的邊界14、在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中，當(dāng)需要對監(jiān)控視頻中的行人進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測和跟蹤，以實(shí)現(xiàn)智能安防系統(tǒng)的功能時(shí)，以下哪種方法在處理復(fù)雜場景和多目標(biāo)跟蹤方面可能表現(xiàn)更為出色？（）A.基于傳統(tǒng)圖像處理的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法C.基于特征匹配的跟蹤算法D.基于光流法的跟蹤算法15、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像超分辨率任務(wù)中，假設(shè)要將一張低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像。以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的方法簡單快速，但恢復(fù)出的圖像細(xì)節(jié)不夠清晰B.基于深度學(xué)習(xí)的方法能夠生成逼真的高分辨率圖像，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源C.圖像超分辨率技術(shù)可以無限制地提高圖像的分辨率，不受硬件限制D.所有的圖像超分辨率方法都能夠完全恢復(fù)出原始高分辨率圖像的所有信息16、計(jì)算機(jī)視覺在無人駕駛飛行器（UAV）中的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航和環(huán)境感知。假設(shè)一個(gè)UAV需要在復(fù)雜的環(huán)境中飛行并避開障礙物。以下關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺在UAV中的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.可以通過視覺傳感器獲取周圍環(huán)境的信息，包括地形、建筑物和其他障礙物B.能夠?qū)崟r(shí)分析圖像，計(jì)算與障礙物的距離和相對速度，為飛行決策提供依據(jù)C.計(jì)算機(jī)視覺在UAV中的應(yīng)用完全不需要與其他傳感器（如慣性測量單元）的數(shù)據(jù)融合D.可以利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行端到端的飛行控制，實(shí)現(xiàn)自主飛行17、計(jì)算機(jī)視覺中的車牌識別是智能交通系統(tǒng)中的重要組成部分。假設(shè)要在一個(gè)高速公路收費(fèi)站實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的車牌識別，以下關(guān)于車牌識別方法的描述，正確的是：（）A.基于邊緣檢測和字符分割的方法對車牌的變形和污漬具有很強(qiáng)的適應(yīng)性B.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠直接從車牌圖像中識別出字符，但對車牌的傾斜和光照不均敏感C.車牌識別系統(tǒng)只需要在白天光照良好的條件下工作，夜間和惡劣天氣下無法正常運(yùn)行D.車牌識別的準(zhǔn)確率只取決于車牌圖像的清晰度，與車牌的顏色和字體無關(guān)18、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像配準(zhǔn)是將不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器獲取的圖像進(jìn)行對齊。假設(shè)要將兩張拍攝角度不同的衛(wèi)星圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，以下關(guān)于圖像配準(zhǔn)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于特征的圖像配準(zhǔn)方法通過提取圖像中的顯著特征，并進(jìn)行匹配來實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)B.基于灰度的圖像配準(zhǔn)方法直接比較圖像的灰度值，計(jì)算相似性度量來完成配準(zhǔn)C.圖像配準(zhǔn)的精度主要取決于特征提取的準(zhǔn)確性和匹配算法的性能D.圖像配準(zhǔn)總是能夠完美地將兩張圖像對齊，不存在任何誤差19、在圖像分類任務(wù)中，深度學(xué)習(xí)模型取得了顯著的成果。假設(shè)要對一組包含不同動物的圖像進(jìn)行分類，以下關(guān)于圖像分類模型的描述，正確的是：（）A.模型的層數(shù)越多，分類準(zhǔn)確率一定越高B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如旋轉(zhuǎn)、裁剪等，對模型的性能提升沒有幫助C.結(jié)合多種特征提取方法和分類器，可以提高圖像分類的準(zhǔn)確性和魯棒性D.圖像分類模型不需要考慮圖像的空間信息，只關(guān)注像素值的統(tǒng)計(jì)特征20、在計(jì)算機(jī)視覺的人物姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中，需要確定圖像中人物的關(guān)節(jié)位置和姿態(tài)。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)用于健身應(yīng)用的姿態(tài)估計(jì)系統(tǒng)，以下關(guān)于模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取，哪一項(xiàng)是比較困難的？（）A.從公開的數(shù)據(jù)集獲取大量的人物姿態(tài)圖像B.自己拍攝不同人群在各種健身動作下的圖像C.利用合成數(shù)據(jù)生成多樣化的人物姿態(tài)樣本D.從社交媒體上收集用戶分享的健身照片21、在計(jì)算機(jī)視覺的場景理解任務(wù)中，需要理解整個(gè)圖像的語義信息。假設(shè)要分析一張城市街道的圖像中包含的物體和它們之間的關(guān)系，以下關(guān)于場景理解方法的描述，正確的是：（）A.單獨(dú)對圖像中的每個(gè)物體進(jìn)行識別和分類就能實(shí)現(xiàn)場景理解B.忽略圖像中的上下文信息和空間布局對場景理解沒有影響C.利用深度學(xué)習(xí)中的語義分割和圖模型可以更好地理解場景的結(jié)構(gòu)和語義關(guān)系D.場景理解只適用于簡單的室內(nèi)場景，對于復(fù)雜的戶外場景無法處理22、在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)計(jì)數(shù)任務(wù)中，統(tǒng)計(jì)圖像或視頻中目標(biāo)的數(shù)量。假設(shè)要統(tǒng)計(jì)一個(gè)果園中蘋果的數(shù)量，以下關(guān)于目標(biāo)計(jì)數(shù)方法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以基于圖像分割和對象識別的方法，先分割出每個(gè)蘋果，然后進(jìn)行計(jì)數(shù)B.利用深度學(xué)習(xí)中的回歸模型直接預(yù)測蘋果的數(shù)量C.目標(biāo)計(jì)數(shù)不受蘋果的大小、形狀和分布的影響，任何情況下都能準(zhǔn)確計(jì)數(shù)D.結(jié)合多視角圖像或視頻序列可以提高目標(biāo)計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性23、圖像超分辨率是指從低分辨率圖像生成高分辨率圖像。假設(shè)我們有一張模糊的低分辨率老照片，想要將其清晰化并提高分辨率。以下哪種圖像超分辨率方法能夠生成更逼真的細(xì)節(jié)和更清晰的邊緣？（）A.基于插值的方法，如雙線性插值B.基于重建的方法，如基于字典學(xué)習(xí)的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法，如SRCNND.基于小波變換的方法24、當(dāng)利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行圖像超分辨率重建任務(wù)，將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像，以下哪種深度學(xué)習(xí)模型可能在重建效果上表現(xiàn)出色？（）A.SRCNNB.ESPCNC.DRCND.以上都是25、在計(jì)算機(jī)視覺中，圖像分類是一項(xiàng)基礎(chǔ)任務(wù)。假設(shè)我們有一組包含各種動物的圖像數(shù)據(jù)集，需要訓(xùn)練一個(gè)模型來準(zhǔn)確區(qū)分不同的動物類別。在選擇圖像分類模型時(shí)，以下哪種模型架構(gòu)通常在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集時(shí)表現(xiàn)出色？（）A.傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）B.淺層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如ResNetD.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）26、在計(jì)算機(jī)視覺的圖像生成任務(wù)中，假設(shè)要生成逼真的人臉圖像。以下關(guān)于生成模型的架構(gòu)選擇，哪一項(xiàng)是需要特別關(guān)注的？（）A.選擇傳統(tǒng)的多層感知機(jī)（MLP）架構(gòu)B.采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）架構(gòu)，通過對抗訓(xùn)練生成高質(zhì)量圖像C.運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）架構(gòu)，但不使用池化層D.構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）架構(gòu)，處理圖像的序列信息27、目標(biāo)檢測是計(jì)算機(jī)視覺中的重要任務(wù)之一，旨在定位和識別圖像中的多個(gè)目標(biāo)。假設(shè)我們要在城市街道的圖像中檢測行人和車輛。對于處理這種復(fù)雜場景的目標(biāo)檢測任務(wù)，以下哪種技術(shù)通常能提供更準(zhǔn)確的檢測結(jié)果？（）A.基于滑動窗口的傳統(tǒng)目標(biāo)檢測方法B.基于區(qū)域提議的目標(biāo)檢測算法，如R-CNN系列C.基于回歸的一階段目標(biāo)檢測算法，如YOLO系列D.基于聚類的目標(biāo)檢測方法28、計(jì)算機(jī)視覺中的圖像超分辨率技術(shù)用于提高圖像的分辨率。假設(shè)要將一張低分辨率的圖像恢復(fù)成高分辨率圖像，以下關(guān)于圖像超分辨率方法的描述，正確的是：（）A.基于插值的圖像超分辨率方法能夠生成清晰逼真的高分辨率圖像B.深度學(xué)習(xí)中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像超分辨率任務(wù)中無法發(fā)揮作用C.圖像超分辨率的效果不受原始低分辨率圖像的質(zhì)量和內(nèi)容的限制D.結(jié)合先驗(yàn)知識和深度學(xué)習(xí)的方法可以改善圖像超分辨率的效果29、在計(jì)算機(jī)視覺的場景理解任務(wù)中，假設(shè)要理解一個(gè)室內(nèi)場景的布局和功能，例如判斷是辦公室還是客廳。以下哪種信息對于準(zhǔn)確理解場景是至關(guān)重要的？（）A.物體的類別和位置B.圖像的顏色分布C.圖像的拍攝角度D.隨機(jī)選擇圖像中的部分區(qū)域進(jìn)行分