站名： 年级专业： 姓名： 学号： 凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。………………………… 密………………………………封………………………………线…………………………北京青年政治学院《设计图文表达》2023-2024 学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、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、计算机视觉在智能交通系统中的应用可以优化交通流量和提高安全性。假设要通过计算机视觉监测道路上的车辆拥堵情况。以下关于计算机视觉在智能交通中的描述，哪一项是错误的？（ ）A. 可以通过车辆检测和计数来评估道路的拥堵程度B. 能够识别车辆的类型和行驶方向，为交通管理提供数据支持C. 计算机视觉在智能交通中的应用完全不受恶劣天气和光照条件的影响D. 可以与交通信号控制系统联动，实现自适应的交通信号配时2、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3、在计算机视觉中，以下哪种方法常用于图像的语义分割中的多尺度特征融合？（ ）A. 特征金字塔 B. 空洞卷积 C. 注意力机制 D. 以上都是4、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5、在计算机视觉的特征提取中，SIFT（Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换）特征是一种经典的方法。假设我们要对一组包含不同视角和缩放比例的物体图像进行匹配，SIFT 特征的哪个特性使其在这种情况下表现出色？（ ）A. 对旋转和尺度变化具有不变性B. 计算速度快，效率高C. 特征维度低，易于存储...
