2025年人工智能工程師計(jì)算機(jī)視覺(jué)能力測(cè)試試卷考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、計(jì)算機(jī)視覺(jué)基本概念要求：掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本概念、原理和應(yīng)用領(lǐng)域。1.下列哪些是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三大領(lǐng)域？A.圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)B.圖像處理、圖像理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)C.計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別、圖像處理D.計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像理解、圖像處理2.下列哪項(xiàng)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一種常見特征提取方法？A.顏色直方圖B.支持向量機(jī)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.線性回歸3.什么是圖像處理？A.利用數(shù)學(xué)方法對(duì)圖像進(jìn)行分析和處理B.利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行理解C.利用模式識(shí)別技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分類D.利用圖像理解技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)注4.什么是特征提??？A.從圖像中提取具有區(qū)分度的信息B.對(duì)圖像進(jìn)行壓縮C.對(duì)圖像進(jìn)行濾波D.對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)5.下列哪項(xiàng)不是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題？A.圖像分割B.目標(biāo)檢測(cè)C.圖像分類D.圖像渲染6.什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？A.利用算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)B.利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行理解C.利用模式識(shí)別技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行分類D.利用圖像理解技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)注7.什么是深度學(xué)習(xí)？A.一種特殊的機(jī)器學(xué)習(xí)方法B.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法C.一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法D.一種基于符號(hào)學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法8.下列哪項(xiàng)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一種圖像分割方法？A.區(qū)域生長(zhǎng)B.聚類算法C.圖像增強(qiáng)D.特征提取9.什么是目標(biāo)檢測(cè)？A.識(shí)別圖像中的對(duì)象并定位其位置B.對(duì)圖像進(jìn)行濾波C.對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)D.對(duì)圖像進(jìn)行壓縮10.下列哪項(xiàng)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一種圖像分類方法？A.支持向量機(jī)B.決策樹C.隨機(jī)森林D.K-最近鄰四、圖像處理算法要求：了解并分析圖像處理算法的基本原理和應(yīng)用。1.請(qǐng)簡(jiǎn)述圖像濾波的基本原理及其在圖像處理中的應(yīng)用。2.什么是圖像銳化？請(qǐng)列舉兩種常見的圖像銳化算法及其原理。3.什么是圖像去噪？請(qǐng)簡(jiǎn)述一種常見的圖像去噪算法及其步驟。4.什么是圖像壓縮？請(qǐng)列舉兩種常見的圖像壓縮技術(shù)及其特點(diǎn)。5.什么是圖像配準(zhǔn)？請(qǐng)簡(jiǎn)述圖像配準(zhǔn)的基本原理及其在圖像處理中的應(yīng)用。6.什么是圖像增強(qiáng)？請(qǐng)列舉兩種常見的圖像增強(qiáng)方法及其作用。五、特征提取與降維要求：掌握特征提取與降維的基本方法和應(yīng)用。1.什么是特征提?。空?qǐng)簡(jiǎn)述主成分分析（PCA）的基本原理及其在特征提取中的應(yīng)用。2.什么是特征選擇？請(qǐng)列舉兩種特征選擇方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。3.什么是特征降維？請(qǐng)簡(jiǎn)述線性判別分析（LDA）的基本原理及其在特征降維中的應(yīng)用。4.什么是核主成分分析（KPCA）？請(qǐng)簡(jiǎn)述其在特征提取中的應(yīng)用。5.什么是局部保持投影（LPP）？請(qǐng)簡(jiǎn)述其在特征降維中的應(yīng)用。6.什么是非負(fù)矩陣分解（NMF）？請(qǐng)簡(jiǎn)述其在特征提取中的應(yīng)用。六、目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別要求：了解目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別的基本原理和應(yīng)用。1.什么是目標(biāo)檢測(cè)？請(qǐng)簡(jiǎn)述一種常見的目標(biāo)檢測(cè)算法及其步驟。2.什么是目標(biāo)識(shí)別？請(qǐng)列舉兩種常見的目標(biāo)識(shí)別方法及其特點(diǎn)。3.什么是深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用？請(qǐng)簡(jiǎn)述一種基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法及其原理。4.什么是圖像分類？請(qǐng)列舉兩種常見的圖像分類算法及其優(yōu)缺點(diǎn)。5.什么是語(yǔ)義分割？請(qǐng)簡(jiǎn)述語(yǔ)義分割的基本原理及其在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的應(yīng)用。6.什么是實(shí)例分割？請(qǐng)簡(jiǎn)述實(shí)例分割的基本原理及其在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的應(yīng)用。本次試卷答案如下：一、計(jì)算機(jī)視覺(jué)基本概念1.B.圖像處理、圖像理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)解析：計(jì)算機(jī)視覺(jué)通常包括圖像處理、圖像理解和計(jì)算機(jī)視覺(jué)三個(gè)主要領(lǐng)域。圖像處理是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基礎(chǔ)，涉及圖像的獲取、預(yù)處理、增強(qiáng)等；圖像理解是對(duì)圖像內(nèi)容進(jìn)行解釋和分析；計(jì)算機(jī)視覺(jué)則是將圖像處理和圖像理解應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題的研究。2.A.顏色直方圖解析：顏色直方圖是一種常見的圖像特征提取方法，它通過(guò)統(tǒng)計(jì)圖像中每個(gè)顏色通道的像素分布來(lái)描述圖像的顏色信息。3.A.利用數(shù)學(xué)方法對(duì)圖像進(jìn)行分析和處理解析：圖像處理是利用數(shù)學(xué)方法對(duì)圖像進(jìn)行分析和處理的學(xué)科，包括圖像的獲取、預(yù)處理、增強(qiáng)、分割、特征提取等。4.A.從圖像中提取具有區(qū)分度的信息解析：特征提取是從圖像中提取具有區(qū)分度的信息，以便于后續(xù)的圖像理解、分類或識(shí)別等任務(wù)。5.D.圖像渲染解析：圖像渲染通常指的是在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中，將三維場(chǎng)景轉(zhuǎn)換為二維圖像的過(guò)程，不屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的關(guān)鍵問(wèn)題。6.A.一種特殊的機(jī)器學(xué)習(xí)方法解析：機(jī)器學(xué)習(xí)是一種特殊的算法，它通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式來(lái)對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類。7.B.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法解析：深度學(xué)習(xí)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過(guò)模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)。8.A.區(qū)域生長(zhǎng)解析：區(qū)域生長(zhǎng)是一種基于像素鄰域關(guān)系的圖像分割方法，通過(guò)將相似像素歸為一類來(lái)形成區(qū)域。9.A.識(shí)別圖像中的對(duì)象并定位其位置解析：目標(biāo)檢測(cè)是識(shí)別圖像中的對(duì)象并定位其位置的過(guò)程，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一項(xiàng)重要任務(wù)。10.A.支持向量機(jī)解析：支持向量機(jī)是一種常用的圖像分類算法，通過(guò)尋找最優(yōu)的超平面來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行分類。四、圖像處理算法1.解析：圖像濾波的基本原理是通過(guò)去除圖像中的噪聲來(lái)改善圖像質(zhì)量。在圖像處理中，濾波算法可以用于去除圖像中的椒鹽噪聲、高斯噪聲等。2.解析：圖像銳化是一種增強(qiáng)圖像邊緣和細(xì)節(jié)的方法。常見的圖像銳化算法包括Laplacian銳化和Sobel銳化，它們通過(guò)計(jì)算圖像的梯度來(lái)增強(qiáng)邊緣。3.解析：圖像去噪是通過(guò)去除圖像中的噪聲來(lái)改善圖像質(zhì)量的過(guò)程。常見的圖像去噪算法包括中值濾波、均值濾波和高斯濾波，它們通過(guò)替換噪聲像素為鄰域像素的平均值或加權(quán)平均值來(lái)實(shí)現(xiàn)去噪。4.解析：圖像壓縮是通過(guò)減少圖像數(shù)據(jù)量來(lái)存儲(chǔ)或傳輸圖像的技術(shù)。常見的圖像壓縮技術(shù)包括JPEG和PNG，它們通過(guò)不同的算法來(lái)減少圖像數(shù)據(jù)量。5.解析：圖像配準(zhǔn)是將兩幅或多幅圖像對(duì)齊的過(guò)程，以便于進(jìn)行圖像融合、圖像分割等后續(xù)處理。圖像配準(zhǔn)的基本原理包括基于特征的配準(zhǔn)和基于區(qū)域的配準(zhǔn)。6.解析：圖像增強(qiáng)是通過(guò)調(diào)整圖像的亮度和對(duì)比度來(lái)改善圖像質(zhì)量的過(guò)程。常見的圖像增強(qiáng)方法包括直方圖均衡化、對(duì)比度增強(qiáng)和亮度調(diào)整。五、特征提取與降維1.解析：主成分分析（PCA）是一種特征提取方法，它通過(guò)將原始數(shù)據(jù)投影到新的坐標(biāo)系中，保留數(shù)據(jù)的主要變化，從而降低數(shù)據(jù)的維度。2.解析：特征選擇是選擇對(duì)目標(biāo)變量影響最大的特征的過(guò)程。常見的特征選擇方法包括單變量特征選擇和多變量特征選擇。3.解析：線性判別分析（LDA）是一種特征降維方法，它通過(guò)尋找最優(yōu)的超平面來(lái)最大化不同類別之間的方差，同時(shí)最小化類別內(nèi)的方差。4.解析：核主成分分析（KPCA）是一種基于核函數(shù)的特征提取方法，它通過(guò)非線性映射將原始數(shù)據(jù)投影到高維空間，然后進(jìn)行PCA。5.解析：局部保持投影（LPP）是一種特征降維方法，它通過(guò)保持局部幾何結(jié)構(gòu)來(lái)降維，適用于圖像分類和聚類等任務(wù)。6.解析：非負(fù)矩陣分解（NMF）是一種特征提取方法，它通過(guò)將數(shù)據(jù)分解為非負(fù)矩陣的乘積來(lái)提取特征，適用于圖像分割和文本分析等任務(wù)。六、目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別1.解析：目標(biāo)檢測(cè)是識(shí)別圖像中的對(duì)象并定位其位置的過(guò)程。常見的目標(biāo)檢測(cè)算法包括基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法（如HOG+SVM）和基于深度學(xué)習(xí)的方法（如R-CNN、YOLO、SSD）。2.解析：目標(biāo)識(shí)別是對(duì)圖像中的對(duì)象進(jìn)行分類的過(guò)程。常見的目標(biāo)識(shí)別方法包括基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法（如SVM、決策樹）和基于深度學(xué)習(xí)的方法（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。3.解析：深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）上，通過(guò)訓(xùn)練CNN模型來(lái)自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像特征，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)。4.解析：圖像分類是對(duì)圖像進(jìn)行類別標(biāo)注的過(guò)程。常見的圖像分類算法包括基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)