江西卫生职业学院《三维视觉表现》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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江西卫生职业学院《三维视觉表现》
2023-2024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1分，共20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

2、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

3、计算机视觉在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中的应用可以提供更沉浸式的体验。假设要在 VR 环境中实时跟踪用户的头部运动并相应地更新场景，以下关于 VR/AR 计算机视觉应用的描述，正确的是：（ ）
A. 简单的基于传感器的跟踪方法能够满足 VR 中高精度的头部运动跟踪需求
B. 计算机视觉在 VR/AR 中的应用主要关注图像生成，而不是跟踪和定位
C. 结合视觉特征提取和深度学习的头部运动跟踪算法可以实现低延迟和高精度的跟踪
D. VR/AR 环境中的光照条件和物体遮挡对计算机视觉算法的性能没有影响

4、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

5、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

6、在计算机视觉的三维重建任务中，例如从多视角图像恢复物体的三维形状，需要解决相机位姿估计、特征匹配等问题。以下哪种方法在相机位姿估计方面可能具有更高的精度？（ ）
A. 基于直接线性变换的方法
B. 基于 Bundle Adjustment 的方法
C. 基于特征点的方法
D. 基于深度学习的方法

7、计算机视觉中的行人重识别任务是在不同摄像头中识别出特定的行人。假设要在一个大型火车站中寻找一个走失的儿童。以下关于行人重识别的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 可以利用行人的服装颜色、款式和携带物品等特征进行重识别
B. 深度学习中的度量学习方法可以学习行人的特征表示，提高重识别的准确率
C. 行人重识别不受行人姿态变化和摄像头视角差异的影响
D. 可以通过构建大规模的行人数据集进行训练，提升模型的泛化能力

8、在一个基于计算机视觉的机器人导航系统中，需要根据环境图像来规划机器人的路径。以下哪种视觉导航方法可能更适合复杂动态环境？（ ）
A. 基于地图的导航
B. 基于视觉里程计的导航
C. 基于深度学习的端到端导航
D. 以上都是

9、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

10、在计算机视觉的图像修复任务中，恢复图像中缺失或损坏的部分。假设要修复一张老照片中缺失的部分，以下关于图像修复方法的描述，正确的是：（ ）
A. 基于纹理合成的图像修复方法能够完美恢复复杂的结构和细节
B. 深度学习中的自编码器在图像修复中无法学习到有效的特征表示
C. 图像修复的结果不受缺失区域的大小和形状的影响
D. 结合先验知识和上下文信息的深度学习方法可以产生更合理和自然的修复效果

11、计算机视觉中的视频目标跟踪中，假设目标在跟踪过程中发生了严重的形变。以下关于处理目标形变的方法描述，正确的是：（ ）
A. 基于模板匹配的跟踪方法能够自适应地处理目标形变，保持跟踪的准确性
B. 特征点跟踪方法对目标形变不敏感，在这种情况下仍然能够可靠跟踪
C. 深度学习中的孪生网络在目标形变时容易丢失目标，无法继续跟踪
D. 结合多种特征和模型更新策略可以提高对目标形变的跟踪鲁棒性

12、计算机视觉在无人驾驶飞行器（UAV）中的应用可以实现自主导航和环境感知。假设一个 UAV 需要在复杂的环境中飞行并避开障碍物。以下关于计算机视觉在 UAV 中的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. 可以通过视觉传感器获取周围环境的信息，包括地形、建筑物和其他障碍物
B. 能够实时分析图像，计算与障碍物的距离和相对速度，为飞行决策提供依据
C. 计算机视觉在 UAV 中的应用完全不需要与其他传感器（如惯性测量单元）的数据融合
D. 可以利用深度学习算法进行端到端的飞行控制，实现自主飞行

13、在计算机视觉的应用于工业检测中，需要检测产品表面的缺陷和瑕疵。假设我们要检测手机屏幕上的划痕和亮点，以下哪种方法能够实现快速、准确的缺陷检测，并且适应不同的产品批次和生产环境？（ ）
A. 基于机器视觉的传统检测方法，结合阈值和形态学操作
B. 基于深度学习的目标检测算法，针对缺陷进行训练
C. 基于纹理分析和模式识别的方法
D. 基于光学原理和物理模型的检测方法

14、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

15、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

16、视频分析是计算机视觉的一个重要领域。假设我们要分析一段监控视频，以检测异常行为，如打架、盗窃等。对于这种实时性要求较高的视频分析任务，以下哪种方法更适合用于快速处理和检测？（ ）
A. 对每一帧图像单独进行分析
B. 基于光流的方法跟踪对象运动
C. 利用深度学习模型直接对视频进行分析
D. 采用传统的图像处理方法，如背景减除

17、计算机视觉中的视觉跟踪算法常用于跟踪运动目标。假设要跟踪一只在森林中奔跑的动物，以下关于视觉跟踪算法的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 基于模型的跟踪算法通过建立目标的模型来预测其位置和状态
B. 基于特征的跟踪算法依赖于目标的显著特征进行跟踪
C. 视觉跟踪算法在目标发生快速变形或完全遮挡时仍能保持准确跟踪
D. 结合多种线索和信息的融合跟踪算法可以提高跟踪的稳定性和可靠性

18、计算机视觉是一门研究如何让计算机从图像或视频中获取信息和理解内容的学科。在计算机视觉的应用中，目标检测是一项重要任务。以下关于目标检测的描述，不准确的是（ ）
A. 目标检测能够准确识别图像或视频中特定类别的物体，并确定其位置和大小
B. 深度学习技术的发展极大地提高了目标检测的准确性和效率
C. 目标检测只适用于静态图像，对于动态视频的处理效果不佳
D. 目标检测在自动驾驶、安防监控和工业检测等领域有着广泛的应用

19、在计算机视觉中，图像分类是一项重要任务。假设我们要对大量的动物图片进行分类，将其分为猫、狗、鸟等类别。以下关于图像分类方法的描述，哪一项是不准确的？（ ）
A. 基于深度学习的卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出色，能够自动学习图像的特征
B. 传统的机器学习方法如支持向量机（SVM）在处理大规模图像数据时，性能通常不如深度学习方法
C. 图像分类只需要考虑图像的颜色和形状等低层次特征，高层语义信息对分类结果影响不大
D. 为了提高分类准确率，可以使用数据增强技术，如旋转、翻转、裁剪等操作来扩充数据集

20、计算机视觉在无人驾驶中的应用至关重要。假设要通过车载摄像头识别道路上的交通标志和标线，以下关于应对复杂环境变化的策略，哪一项是不正确的？（ ）
A. 利用多模态数据融合，如结合摄像头和激光雷达的信息
B. 定期更新模型，适应新出现的交通标志和标线
C. 只依靠单一摄像头的图像信息，不考虑其他传感器
D. 对不同天气和光照条件下的数据进行增强训练

二、简答题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）说明计算机视觉在药品生产中的应用。

2、（本题5分）解释计算机视觉中的光流计算方法和应用。

3、（本题5分）计算机视觉中如何进行图像的去噪处理？

4、（本题5分）解释计算机视觉中注意力机制的作用。

5、（本题5分）描述计算机视觉在考古中的应用。

三、分析题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）分析某文化活动的志愿者招募海报设计，观察其如何通过热情、有吸引力的视觉语言，鼓励人们参与志愿服务。

2、（本题5分）分析某品牌的手机壁纸设计，探讨其如何运用美观的图像和简洁的设计，满足用户的个性化需求，提升品牌的亲和力。

3、（本题5分）某手机游戏的更新界面设计新颖有趣，引导玩家更新。请分析更新界面在动画效果、更新内容介绍、奖励展示上的手法，以及如何提高更新的转化率。

4、（本题5分）分析某家居品牌的产品目录设计，观察其如何展示多样的家居产品，提供搭配建议，引导消费者的购买决策。

5、（本题5分）一款运动饮料的促销活动现场设计充满活力。请分析现场设计在舞台搭建、产品陈列、互动游戏设置上的特色，以及如何促进产品销售。

四、应用题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）基于计算机视觉的智能仓储管理系统，实现货物的自动识别和定位。

2、（本题10分）使用计算机视觉方法，检测高铁站候车室的座位使用情况。

3、（本题10分）运用深度学习模型，对古代书画作品的修复方案进行评估和建议。

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