昆山登云科技职业学院《中西跨文化交际》2023-2024学年第一学期期末试卷.doc

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昆山登云科技职业学院

《中西跨文化交际》2023-2024学年第一学期期末试卷

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、在计算机视觉的行人检测任务中，假设要在一个拥挤的街道场景中准确检测出行人，场景中存在光照变化、人群遮挡和复杂背景。以下哪种特征表示方法在这种情况下可能更具鲁棒性？（）

A.基于形状的特征，如行人的轮廓

B.基于颜色的特征，如行人衣服的颜色

C.基于深度学习的特征，通过卷积神经网络自动学习

D.不提取任何特征，直接对原始图像进行检测

2、计算机视觉中的三维重建技术可以从多幅图像中恢复物体的三维形状。假设要对一个古老建筑进行三维重建。以下关于三维重建方法的描述，哪一项是错误的？（）

A.可以通过立体视觉的方法，从不同角度拍摄的图像中计算深度信息

B.基于结构光的方法能够快速获取物体表面的三维点云数据

C.深度学习在三维重建中也有应用，能够学习从二维图像到三维形状的映射

D.三维重建的结果总是非常精确，与真实物体的形状完全一致

3、在计算机视觉的图像配准任务中，将不同视角或时间拍摄的图像进行对齐，以下哪种变换模型可能适用于具有较大形变的图像配准？（）

A.刚性变换B.仿射变换C.投影变换D.非线性变换

4、在计算机视觉中，特征提取是非常关键的一步。假设我们要从图像中提取有意义的特征，用于后续的处理和分析，以下关于特征提取方法的描述，哪一项是不正确的？（）

A.SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）是常用的局部特征描述子，对图像的旋转、缩放和光照变化具有一定的不变性

B.HOG（方向梯度直方图）特征通过计算图像局部区域的梯度方向分布来描述图像，常用于行人检测

C.深度学习中的自动特征提取，例如通过卷积神经网络学习到的特征，比手工设计的特征更具有代表性和判别力

D.特征提取的结果对后续的图像处理任务影响不大，不同的特征提取方法可以得到相似的处理效果

5、计算机视觉中的动作识别旨在识别视频中的人体动作。假设要对一段监控视频中的人员动作进行分类，以下关于动作识别方法的描述，正确的是：（）

A.基于手工特征和传统分类器的方法能够处理复杂的动作变化，准确率高

B.深度学习中的循环神经网络（RNN）在动作识别中无法捕捉动作的时空特征

C.3D卷积神经网络能够同时处理空间和时间维度的信息，适用于动作识别任务

D.动作识别系统对视频的拍摄角度和背景变化不敏感，具有很强的通用性

6、计算机视觉中的表情识别旨在识别图像或视频中人物的表情。假设要在一个情感分析系统中准确识别表情，以下关于表情识别方法的描述，正确的是：（）

A.基于几何特征的表情识别方法对表情的细微变化不敏感，识别准确率低

B.基于纹理特征的表情识别方法能够很好地捕捉表情的局部特征，但容易受到光照影响

C.深度学习中的卷积神经网络在表情识别中能够学习到全局和局部的特征，但对大规模数据集依赖严重

D.表情识别系统只适用于正面清晰的人脸表情，对于侧脸和遮挡的表情无法识别

7、在计算机视觉的目标跟踪任务中，假设要在一段视频中持续跟踪一个移动的物体，例如跟踪一只飞行的鸟。物体可能会被其他物体遮挡，并且外观可能会发生变化。以下哪种目标跟踪方法在这种复杂情况下更有可能成功？（）

A.基于卡尔曼滤波的跟踪方法，预测物体的位置和速度

B.基于深度学习的Siamese网络跟踪方法

C.只在视频的起始帧确定目标位置，后续帧不再跟踪

D.随机选择视频中的区域作为跟踪目标

8、当进行图像的目标计数任务时，假设要统计一张图像中某种物体的数量，例如统计羊群中的羊的数量。以下哪种方法可能更准确地完成计数任务？（）

A.基于深度学习的目标计数模型

B.手动逐个计数

C.估计图像中物体的平均大小，然后计算总面积来推算数量

D.随机猜测物体的数量

9、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