湖北工程学院《CIS设计》2022-2023学年第一学期期末试卷.docVIP

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效密

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湖北工程学院《CIS设计》

2022-2023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

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、在计算机视觉的三维重建任务中，假设要从一组二维图像恢复出物体的三维结构。以下关于三维重建方法的描述，正确的是：（）

A.基于立体视觉的方法需要多视角的图像，并且对相机的标定精度要求不高

B.结构光方法能够快速准确地获取物体表面的三维信息，但对环境光敏感

C.从运动中恢复结构（SfM）方法只适用于静态场景，无法处理动态物体

D.所有的三维重建方法都能够生成高精度的、完整的物体三维模型

2、计算机视觉在自动驾驶领域有重要应用。假设要开发一个能够识别道路标志的系统，以下关于应对不同光照条件的策略，哪一项是最为有效的？（）

A.使用固定的阈值对图像进行二值化处理

B.采用自适应的图像增强算法，根据光照情况调整图像

C.忽略光照变化，依靠模型的泛化能力

D.只在特定的光照条件下收集训练数据

3、在计算机视觉中，图像增强技术用于改善图像的质量。以下关于图像增强的描述，不正确的是（）

A.图像增强可以包括对比度增强、锐化、去噪等操作

B.图像增强的目的是使图像更适合人类视觉观察或后续的处理任务

C.过度的图像增强可能会导致图像失真或引入噪声

D.图像增强只对低质量的图像有效果，对于高质量的图像没有必要进行增强

4、在计算机视觉的图像生成任务中，假设要生成逼真的人脸图像。以下关于生成模型的架构选择，哪一项是需要特别关注的？（）

A.选择传统的多层感知机（MLP）架构

B.采用生成对抗网络（GAN）架构，通过对抗训练生成高质量图像

C.运用卷积神经网络（CNN）架构，但不使用池化层

D.构建循环神经网络（RNN）架构，处理图像的序列信息

5、计算机视觉中的图像去噪旨在去除图像中的噪声，同时保留图像的细节和结构。假设我们有一张受到严重噪声污染的医学图像，以下哪种图像去噪方法能够在去除噪声的同时，最大程度地保留图像的边缘和纹理信息？（）

A.均值滤波

B.中值滤波

C.高斯滤波

D.基于小波变换的去噪方法

6、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

7、计算机视觉中的姿态估计是确定物体在三维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，哪一项是不正确的？（）

A.基于视觉的姿态估计可以通过分析物体在图像中的特征点来计算其姿态

B.可以结合多个摄像头的图像信息，提高姿态估计的精度和鲁棒性

C.姿态估计通常需要先对物体进行建模，然后通过匹配图像和模型来确定姿态

D.姿态估计的结果总是非常准确，不受图像噪声、遮挡和物体形状变化的影响

8、对于图像的纹理分析任务，假设要描述和区分不同类型的纹理，例如木纹和石纹。以下哪种方法可能更有助于准确分析纹理特征？（）

A.基于统计的方法，计算纹理的灰度共生矩阵

B.基于模型的方法，如马尔可夫随机场

C.仅通过肉眼观察和主观描述纹理

D.不进行任何纹理分析，直接忽略纹理信息

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、在计算机视觉的动作识别任务中，区分不同的人体动作。假设要从一段视频中识别出一个人是在跑步还是走路，以下关于动作识别方法的描述，正确的是：（）

A.基于骨架信息的动作识别方法对人体姿态的微小变化不敏感

B.只考虑动作的空间特征就能准确识别不同的动作

C.融合时空特征和深度学习模型能够提升动作识别的准确率

D.动作识别的结果不受视频拍摄角度和背景干扰的影响

11、在计算机视觉的应用中，人脸识别是一个常见的任务。假设一个公司要建立一个门禁系统，通过人脸识别来允许员工进入。为了提高人脸识别