学校 ________________ 班级 ____________ 姓名 ____________ 考场 ____________ 准考证号 ………………………… 密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………………………西南政法大学《型录设计》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 15 个小题，每小题 2 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、图像分割是将图像细分为不同的区域或对象。假设我们需要对医学图像中的肿瘤进行精确分割，以辅助医生进行诊断和治疗。在这种对精度要求很高的应用中，以下哪种图像分割方法可能更合适？（ ）A. 基于阈值的图像分割B. 基于边缘检测的图像分割C. 基于区域生长的图像分割D. 基于深度学习的语义分割算法，如 U-Net2、计算机视觉中的视频分析需要对连续的图像帧进行处理和理解。假设要分析一段监控视频中的人群行为，包括行走方向、聚集和分散等。以下哪种视频分析技术在处理这种复杂的群体行为时最为有效？（ ）A. 帧间差分法B. 背景减除法C. 光流法结合轨迹分析D. 深度学习的行为识别模型3、计算机视觉中的图像增强旨在改善图像的质量和视觉效果。假设一张低对比度、有噪声的医学图像需要进行增强处理，以突出病变区域并减少噪声的影响。以下哪种图像增强技术最为适合？（ ）A. 直方图均衡化B. 中值滤波C. 高斯滤波D. 锐化滤波4、计算机视觉中的行人检测是智能监控系统中的重要任务。假设要在一个拥挤的公共场所中准确检测出行人，同时要排除其他类似物体的干扰。以下哪种行人检测方法在这种复杂环境下具有更高的检测率和较低的误检率？（ ）A. 基于 HOG 特征的行人检测B. 基于深度学习的行人检测C. 基于运动信息的行人检测D. 基于形状模板的行人检测5、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？（ ）第 1 页，共 5 页学校 ________________ 班级 ____________ 姓名 ____________ 考场 ____________ 准考证号 ………………………… 密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………………………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....
