玉林师范学院《机器视觉》2022-2023学年第一学期期末试卷.docVIP

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玉林师范学院

《机器视觉》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

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、图像分类是计算机视觉的常见任务之一。假设要对大量的自然风景图片进行分类，如山脉、森林、海滩等。在进行图像分类时，以下关于数据增强的方法，哪一项可能不太有效？（）

A.对图像进行随机裁剪和旋转，增加数据的多样性

B.改变图像的色彩和对比度，模拟不同的拍摄条件

C.直接复制原图像，增加数据量

D.给图像添加随机噪声，增强模型的鲁棒性

2、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

3、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

4、计算机视觉中的场景理解任务旨在理解图像或视频中的整体场景信息。假设要理解一张城市街道的图片中的场景。以下关于场景理解的描述，哪一项是错误的？（）

A.可以通过对物体、人物和环境的分析来理解场景的语义信息

B.深度学习中的语义分割技术可以帮助区分场景中的不同区域和物体类别

C.场景理解只需要考虑图像中的视觉元素，不需要考虑上下文和先验知识

D.可以结合地理信息和时间信息，进一步丰富对场景的理解

5、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

6、在计算机视觉的人脸识别任务中，假设要实现一个能够在不同光照和表情下准确识别的系统。以下关于数据预处理的步骤，哪一项是最重要的？（）

A.对人脸图像进行归一化处理，统一大小和亮度

B.对图像进行锐化处理，增强面部特征

C.给图像添加艺术效果，提高美观度

D.随机裁剪图像，增加数据多样性

7、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

8、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

9、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

10、计算机视觉在工业检测中的应用可以提高产品质量和生产效率。假设一个工厂需要检测生产线上的零件是否存在缺陷。以下关于工业检测中的计算机视觉的描述，哪一项是不准确的？（）

A.能够快速准确地检测出零件的表面缺陷、尺寸偏差等问题

B.可以通过机器视觉系统对零件进行自动分类和筛选

C.工业检测中的计算机视觉系统需要高