安徽大学江淮学院《标识系统设计》2023-2024学年第二学期期末试卷.docVIP

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安徽大学江淮学院《标识系统设计》

2023-2024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、在计算机视觉中，深度估计是确定场景中物体距离相机的距离。以下关于深度估计的说法，错误的是（）

A.可以通过立体视觉、结构光或飞行时间等技术来获取深度信息

B.深度学习方法在单目深度估计中取得了显著进展

C.深度估计对于三维重建、虚拟现实和增强现实等应用具有重要意义

D.深度估计的结果总是非常精确，不需要进行后处理和优化

2、计算机视觉中的医学图像分析对于疾病的诊断和治疗具有重要意义。以下关于医学图像分析的描述，不准确的是（）

A.可以对X光、CT、MRI等医学图像进行病灶检测、器官分割和疾病分类

B.深度学习技术在医学图像分析中取得了显著的成果，但也面临数据标注困难和模型泛化能力不足的问题

C.医学图像分析需要遵循严格的医学标准和伦理规范，确保结果的准确性和可靠性

D.医学图像分析完全依赖于计算机视觉技术，医生的经验和专业知识不再重要

3、在计算机视觉的图像检索任务中，需要根据用户提供的查询图像找到相似的图像。假设我们有一个大型的图像数据库，以下哪种图像表示方法能够提高图像检索的效率和准确性？（）

A.基于全局特征的图像表示

B.基于局部特征的图像表示

C.基于深度学习的图像嵌入表示

D.基于颜色直方图的图像表示

4、计算机视觉中的人脸识别技术应用广泛。假设要在一个门禁系统中实现准确的人脸识别，以下关于人脸识别方法的描述，正确的是：（）

A.基于几何特征的人脸识别方法对姿态和光照变化具有很强的鲁棒性

B.基于模板匹配的方法能够处理大规模的人脸数据库，并且识别速度快

C.深度学习中的卷积神经网络在人脸识别中能够学习到更具判别性的特征，但容易受到数据偏差的影响

D.人脸识别系统一旦训练完成，就不需要更新和优化，能够一直保持高准确率

5、在计算机视觉的图像分割任务中，假设要对细胞图像进行精细分割。以下关于模型选择的考虑因素，哪一项是不准确的？（）

A.模型对细胞边界的捕捉能力

B.模型在小样本数据上的泛化能力

C.模型的训练时间和计算资源需求

D.模型的知名度和在学术圈的引用次数

6、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

7、计算机视觉在农业领域的应用可以帮助实现精准农业。假设一个农场需要通过计算机视觉监测农作物的生长状况。以下关于计算机视觉在农业中的描述，哪一项是错误的？（）

A.可以检测农作物的病虫害，及时采取防治措施

B.能够评估农作物的生长阶段和成熟度，指导收获时间

C.计算机视觉在农业中的应用完全不受天气和光照条件的影响

D.可以通过无人机搭载摄像头进行大面积的农田监测

8、计算机视觉中的图像去雾是一个具有挑战性的问题。假设要去除一张有浓雾的风景图像中的雾气，以下哪种方法可能需要对大气散射模型有深入的了解？（）

A.基于深度学习的去雾方法

B.基于物理模型的去雾方法

C.基于图像增强的去雾方法

D.基于滤波的去雾方法

9、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

10、假设要构建一个能够对卫星图像进行地物分类的计算机视觉系统，用于国土资源调查和环境监测。由于卫星图像的分辨率较高且覆盖范围广，以下哪种处理方式可能是必要的？（）

A.图像分块处理B.多尺度分析C.特征选择和降维D.以上都是

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