計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)考察題目及答案

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)考察題目及答案姓名：____________________

一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）

1.下列哪項(xiàng)不是計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的基本任務(wù)？

A.圖像識(shí)別

B.圖像壓縮

C.圖像恢復(fù)

D.圖像增強(qiáng)

2.以下哪個(gè)算法不屬于深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的應(yīng)用？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

C.支持向量機(jī)（SVM）

D.隨機(jī)森林（RandomForest）

3.在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，以下哪個(gè)術(shù)語(yǔ)表示圖像中不同像素之間的相似度？

A.相似性

B.相似度

C.距離

D.比率

4.以下哪個(gè)不是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的特征提取方法？

A.基于形狀的特征

B.基于紋理的特征

C.基于顏色的特征

D.基于時(shí)間的特征

5.下列哪個(gè)不是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像分割方法？

A.區(qū)域生長(zhǎng)

B.邊緣檢測(cè)

C.生成模型

D.圖像識(shí)別

6.以下哪個(gè)不是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的目標(biāo)檢測(cè)方法？

A.R-CNN

B.FastR-CNN

C.YOLO

D.SVM

7.在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，以下哪個(gè)術(shù)語(yǔ)表示圖像中物體的大??？

A.尺度

B.大小

C.面積

D.位置

8.以下哪個(gè)不是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像處理階段？

A.預(yù)處理

B.特征提取

C.分割

D.識(shí)別

9.以下哪個(gè)不是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像表示方法？

A.灰度圖像

B.紋理圖像

C.顏色圖像

D.矢量圖

10.在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，以下哪個(gè)不是深度學(xué)習(xí)中的損失函數(shù)？

A.交叉熵?fù)p失

B.均方誤差損失

C.梯度下降

D.動(dòng)量

二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共10題）

1.下列哪些技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域常用的預(yù)處理技術(shù)？

A.直方圖均衡化

B.顏色空間轉(zhuǎn)換

C.高斯模糊

D.邊緣檢測(cè)

E.形態(tài)學(xué)操作

2.以下哪些是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中常用的圖像特征？

A.均值

B.熵

C.主成分分析（PCA）

D.SIFT特征

E.HOG特征

3.下列哪些是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中常見(jiàn)的圖像分割方法？

A.水平集方法

B.區(qū)域生長(zhǎng)

C.基于密度的方法

D.基于圖的方法

E.基于模型的方法

4.在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，以下哪些是常用的目標(biāo)檢測(cè)算法？

A.R-CNN

B.YOLO

C.SSD

D.FasterR-CNN

E.HOG

5.以下哪些是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中用于圖像識(shí)別的深度學(xué)習(xí)模型？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

C.支持向量機(jī)（SVM）

D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

E.線(xiàn)性回歸

6.以下哪些是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中用于圖像分類(lèi)的方法？

A.確率投票

B.加權(quán)投票

C.多層感知器（MLP）

D.聚類(lèi)算法

E.決策樹(shù)

7.在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，以下哪些是常見(jiàn)的圖像配準(zhǔn)方法？

A.基于特征的配準(zhǔn)

B.基于區(qū)域的配準(zhǔn)

C.基于變換的配準(zhǔn)

D.基于學(xué)習(xí)的配準(zhǔn)

E.基于幾何的配準(zhǔn)

8.以下哪些是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中用于圖像檢索的技術(shù)？

A.基于內(nèi)容的檢索

B.基于語(yǔ)義的檢索

C.基于關(guān)鍵詞的檢索

D.基于圖像的檢索

E.基于視頻的檢索

9.在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，以下哪些是圖像處理中的濾波器？

A.高斯濾波器

B.中值濾波器

C.雙邊濾波器

D.拉普拉斯濾波器

E.線(xiàn)性濾波器

10.以下哪些是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中用于視頻分析的常見(jiàn)任務(wù)？

A.運(yùn)動(dòng)檢測(cè)

B.視頻分割

C.行為識(shí)別

D.視頻壓縮

E.視頻跟蹤

三、判斷題（每題2分，共10題）

1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)只用于圖像識(shí)別領(lǐng)域。（×）

2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類(lèi)任務(wù)中比傳統(tǒng)方法更有效。（√）

3.SIFT（尺度不變特征變換）是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中用于特征提取的經(jīng)典算法。（√）

4.在圖像分割中，區(qū)域生長(zhǎng)方法適用于所有類(lèi)型的圖像分割任務(wù)。（×）

5.圖像配準(zhǔn)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中用于將多幅圖像對(duì)齊的技術(shù)。（√）

6.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）可以用于圖像去噪和圖像超分辨率任務(wù)。（√）

7.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的邊緣檢測(cè)通常用于圖像分割和特征提取。（√）

8.在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，特征提取和特征選擇是同一概念。（×）

9.圖像壓縮技術(shù)可以顯著減少圖像數(shù)據(jù)的大小，但不會(huì)影響圖像質(zhì)量。（×）

10.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)可以同時(shí)識(shí)別圖像中的多個(gè)目標(biāo)。（√）

四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共6題）

1.簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)中圖像預(yù)處理的主要步驟及其作用。

2.解釋什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中的卷積層和池化層，并說(shuō)明它們?cè)趫D像處理中的作用。

3.描述SIFT（尺度不變特征變換）算法的基本原理和主要步驟。

4.簡(jiǎn)要說(shuō)明圖像分割在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的重要性及其應(yīng)用領(lǐng)域。

5.解釋什么是圖像配準(zhǔn)，并列舉至少兩種圖像配準(zhǔn)的應(yīng)用場(chǎng)景。

6.討論深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，并舉例說(shuō)明其在實(shí)際應(yīng)用中的具體表現(xiàn)。

試卷答案如下

一、單項(xiàng)選擇題

1.B

解析思路：圖像識(shí)別、圖像恢復(fù)和圖像增強(qiáng)都是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本任務(wù)，而圖像壓縮屬于圖像處理領(lǐng)域。

2.C

解析思路：CNN、GAN和SVM都是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的算法，而隨機(jī)森林主要用于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的分類(lèi)和回歸問(wèn)題。

3.B

解析思路：相似度是衡量像素之間相似程度的度量，而相似性、距離和比率是不同的概念。

4.D

解析思路：特征提取方法包括基于形狀、紋理和顏色的特征，而基于時(shí)間的特征不是特征提取方法。

5.D

解析思路：圖像分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的方法，而圖像識(shí)別是更高層次的任務(wù)。

6.E

解析思路：SVM不是目標(biāo)檢測(cè)算法，而R-CNN、FastR-CNN、YOLO和FasterR-CNN都是目標(biāo)檢測(cè)算法。

7.A

解析思路：尺度表示物體在圖像中的大小，而大小、面積和位置是不同的概念。

8.D

解析思路：圖像處理階段包括預(yù)處理、特征提取、分割和識(shí)別，而識(shí)別是最后一個(gè)階段。

9.D

解析思路：矢量圖不是圖像表示方法，而灰度圖像、紋理圖像和顏色圖像都是。

10.C

解析思路：損失函數(shù)用于衡量模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的差異，而交叉熵?fù)p失、均方誤差損失和動(dòng)量都是損失函數(shù)。

二、多項(xiàng)選擇題

1.ABCDE

解析思路：直方圖均衡化、顏色空間轉(zhuǎn)換、高斯模糊、邊緣檢測(cè)和形態(tài)學(xué)操作都是圖像預(yù)處理技術(shù)。

2.ABCD

解析思路：均值、熵、PCA和SIFT特征都是圖像中常用的特征。

3.ABCDE

解析思路：水平集方法、區(qū)域生長(zhǎng)、基于密度的方法、基于圖的方法和基于模型的方法都是圖像分割方法。

4.ABCD

解析思路：R-CNN、YOLO、SSD和FasterR-CNN都是目標(biāo)檢測(cè)算法，而HOG不是。

5.ABCD

解析思路：CNN、RNN、SVM和GAN都是圖像識(shí)別中使用的深度學(xué)習(xí)模型，而線(xiàn)性回歸不是。

6.ABCDE

解析思路：確率投票、加權(quán)投票、MLP、聚類(lèi)算法和決策樹(shù)都是圖像分類(lèi)方法。

7.ABCDE

解析思路：基于特征的配準(zhǔn)、基于區(qū)域的配準(zhǔn)、基于變換的配準(zhǔn)、基于學(xué)習(xí)的配準(zhǔn)和基于幾何的配準(zhǔn)都是圖像配準(zhǔn)方法。

8.ABCDE

解析思路：基于內(nèi)容的檢索、基