計算機視覺技術(shù)應(yīng)用試題及答案

計算機視覺技術(shù)應(yīng)用試題及答案姓名：____________________

一、單項選擇題（每題2分，共10題）

1.計算機視覺技術(shù)中，以下哪項不是圖像處理的基本步驟？

A.預(yù)處理

B.特征提取

C.目標檢測

D.數(shù)據(jù)庫管理

2.在計算機視覺中，以下哪種算法不屬于深度學習算法？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

B.支持向量機（SVM）

C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

D.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

3.在計算機視覺中，以下哪個術(shù)語表示從圖像中提取出可描述物體特性的信息？

A.圖像分割

B.圖像分類

C.特征提取

D.圖像壓縮

4.在圖像識別任務(wù)中，以下哪種方法通常用于處理具有復(fù)雜背景的圖像？

A.預(yù)處理

B.特征提取

C.目標檢測

D.圖像分割

5.以下哪個術(shù)語描述了在圖像中找到特定對象的過程？

A.圖像分割

B.特征提取

C.目標檢測

D.圖像壓縮

6.在計算機視覺中，以下哪個方法不是圖像去噪技術(shù)？

A.中值濾波

B.高斯濾波

C.雙邊濾波

D.量子計算

7.在計算機視覺中，以下哪種方法可以用于圖像配準？

A.特征匹配

B.透視變換

C.深度學習

D.圖像分割

8.以下哪個術(shù)語描述了圖像處理中去除噪聲的過程？

A.圖像分割

B.特征提取

C.噪聲消除

D.圖像壓縮

9.在計算機視覺中，以下哪種算法可以用于實現(xiàn)物體跟蹤？

A.光流法

B.卡爾曼濾波

C.深度學習

D.特征匹配

10.以下哪個術(shù)語描述了在圖像中識別和分類對象的過程？

A.圖像分割

B.特征提取

C.目標檢測

D.圖像識別

二、多項選擇題（每題3分，共10題）

1.計算機視覺技術(shù)在以下哪些領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用？

A.醫(yī)學影像分析

B.智能交通系統(tǒng)

C.自動駕駛

D.工業(yè)自動化

E.天文觀測

2.以下哪些是圖像預(yù)處理的方法？

A.顏色校正

B.降噪

C.旋轉(zhuǎn)校正

D.縮放

E.裁剪

3.在計算機視覺中，以下哪些是圖像特征？

A.邊緣

B.角點

C.紋理

D.顏色

E.亮度

4.以下哪些是圖像分割技術(shù)？

A.基于閾值的分割

B.區(qū)域生長

C.邊緣檢測

D.基于圖論的分割

E.基于形態(tài)學的分割

5.以下哪些是計算機視覺中的目標檢測算法？

A.R-CNN

B.YOLO

C.SSD

D.SIFT

E.SURF

6.在計算機視覺中，以下哪些是特征匹配的方法？

A.基于灰度匹配

B.基于特征點匹配

C.基于模板匹配

D.基于相似度匹配

E.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)匹配

7.以下哪些是圖像配準的方法？

A.最近點法

B.互信息法

C.累加互信息法

D.圖像金字塔

E.多尺度特征匹配

8.以下哪些是計算機視覺中的深度學習方法？

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（SVM）

D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

E.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸

9.在計算機視覺中，以下哪些是圖像識別的性能評價指標？

A.準確率

B.精確率

C.召回率

D.F1分數(shù)

E.AUC

10.以下哪些是計算機視覺中的應(yīng)用場景？

A.視頻監(jiān)控

B.人臉識別

C.文字識別

D.自動駕駛

E.虛擬現(xiàn)實

三、判斷題（每題2分，共10題）

1.計算機視覺技術(shù)可以完全替代人類視覺功能。（×）

2.圖像預(yù)處理步驟在計算機視覺中是可選的。（×）

3.圖像分割是計算機視覺中最關(guān)鍵的步驟。（√）

4.所有圖像識別任務(wù)都可以使用深度學習算法解決。（×）

5.特征匹配在圖像配準中是無效的。（×）

6.透視變換可以用于圖像配準中的尺度變化校正。（√）

7.卡爾曼濾波是一種用于圖像分割的算法。（×）

8.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）可以用于圖像去噪。（√）

9.圖像識別的性能總是可以通過增加數(shù)據(jù)集來解決。（×）

10.在計算機視覺中，所有的圖像都適合進行特征提取。（×）

四、簡答題（每題5分，共6題）

1.簡述計算機視覺中圖像預(yù)處理的主要步驟及其目的。

2.解釋卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像識別中的作用，并列舉其優(yōu)點。

3.說明特征匹配在計算機視覺中的應(yīng)用及其重要性。

4.描述圖像配準的基本原理和常用方法。

5.分析深度學習在計算機視覺中的應(yīng)用及其對傳統(tǒng)方法的改進。

6.解釋什么是語義分割，并簡要說明其在計算機視覺中的應(yīng)用場景。

試卷答案如下

一、單項選擇題

1.D

解析思路：數(shù)據(jù)庫管理是數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的內(nèi)容，不屬于圖像處理的基本步驟。

2.B

解析思路：支持向量機（SVM）是一種統(tǒng)計學習方法，不屬于深度學習算法。

3.C

解析思路：特征提取是從圖像中提取出可描述物體特性的信息的過程。

4.C

解析思路：目標檢測是尋找圖像中的特定對象的過程。

5.C

解析思路：目標檢測是尋找圖像中的特定對象的過程。

6.D

解析思路：量子計算是一種計算理論，不屬于圖像去噪技術(shù)。

7.A

解析思路：特征匹配是圖像配準中用于找到對應(yīng)點的方法。

8.C

解析思路：噪聲消除是圖像處理中去除噪聲的過程。

9.A

解析思路：光流法是一種用于物體跟蹤的算法。

10.D

解析思路：圖像識別是識別和分類圖像中的對象的過程。

二、多項選擇題

1.ABCDE

解析思路：計算機視覺技術(shù)在醫(yī)學、交通、自動化、工業(yè)和天文等多個領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用。

2.ABCE

解析思路：顏色校正、降噪、旋轉(zhuǎn)校正和裁剪都是圖像預(yù)處理的方法。

3.ABCDE

解析思路：邊緣、角點、紋理、顏色和亮度都是圖像特征。

4.ABDE

解析思路：基于閾值的分割、區(qū)域生長、邊緣檢測和基于圖論的分割都是圖像分割技術(shù)。

5.ABC

解析思路：R-CNN、YOLO和SSD都是目標檢測算法，SIFT和SURF是特征提取算法。

6.ABCDE

解析思路：基于灰度匹配、基于特征點匹配、基于模板匹配、基于相似度匹配和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)匹配都是特征匹配的方法。

7.ABCDE

解析思路：最近點法、互信息法、累加互信息法、圖像金字塔和多尺度特征匹配都是圖像配準的方法。

8.ABD

解析思路：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）都是深度學習方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸和SVM不是。

9.ABCDE

解析思路：準確率、精確率、召回率、F1分數(shù)和AUC都是圖像識別的性能評價指標。

10.ABCDE

解析思路：視頻監(jiān)控、人臉識別、文字識別、自動駕駛和虛擬現(xiàn)實都是計算機視覺的應(yīng)用場景。

三、判斷題

1.×

解析思路：計算機視覺技術(shù)不能完全替代人類視覺功能，因為人類視覺具有主觀性和復(fù)雜性。

2.×

解析思路：圖像預(yù)處理是圖像處理的重要步驟，用于提高后續(xù)處理的效果。

3.√

解析思路：圖像分割是計算機視覺中識別和分類圖像的基礎(chǔ)，是后續(xù)處理的關(guān)鍵步驟。

4.×

解析思路：深度學習算法在某些圖像識別任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異，但并非所有任務(wù)都適合使用深度學習。

5.×

解析思路：特征匹配是圖像配準中用于找到對應(yīng)點的重要方法。

6.√

解析思路：透視變換可以校正圖像中的尺度變化，是圖像配準中常用的方法。

7.×

解析思路：卡爾曼