2025年計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)知識(shí)測(cè)試題及答案解析一、選擇題（每題2分，共12分）

1.以下哪項(xiàng)不屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本任務(wù)？

A.圖像分割

B.目標(biāo)檢測(cè)

C.語(yǔ)音識(shí)別

D.圖像分類

答案：C

2.以下哪個(gè)算法不屬于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

B.支持向量機(jī)（SVM）

C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

D.隨機(jī)森林（RandomForest）

答案：B

3.以下哪個(gè)不是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟？

A.圖像去噪

B.圖像增強(qiáng)

C.數(shù)據(jù)可視化

D.圖像壓縮

答案：C

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

A.R-CNN

B.YOLO

C.FPN

D.SVM

答案：D

5.以下哪個(gè)不是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像分割算法？

A.U-Net

B.MaskR-CNN

C.水平集（LevelSet）

D.K-means

答案：D

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

A.HOG（HistogramofOrientedGradients）

B.SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）

C.SURF（SpeededUpRobustFeatures）

D.KNN（K-NearestNeighbors）

答案：D

二、填空題（每題2分，共12分）

1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一種利用計(jì)算機(jī)和_______技術(shù)來(lái)理解和解釋圖像及視頻的方法。

答案：圖像處理

2.在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)主要分為_______和_______兩種。

答案：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

3.圖像分割是將圖像分割成若干個(gè)_______的區(qū)域，以便更好地理解和分析圖像。

答案：互不重疊

4.目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的關(guān)鍵技術(shù)之一，主要任務(wù)是從圖像中檢測(cè)出_______的目標(biāo)。

答案：感興趣

5.特征提取是將圖像或視頻中的關(guān)鍵信息提取出來(lái)，以便進(jìn)行后續(xù)的_______操作。

答案：處理

6.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如_______、_______和_______等。

答案：自動(dòng)駕駛、人臉識(shí)別、醫(yī)學(xué)影像分析

三、判斷題（每題2分，共12分）

1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)只關(guān)注靜態(tài)圖像的處理，不涉及視頻處理。（）

答案：×

解析：計(jì)算機(jī)視覺(jué)不僅關(guān)注靜態(tài)圖像的處理，還涉及視頻處理，如動(dòng)作識(shí)別、視頻跟蹤等。

2.深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域已經(jīng)取得了顯著的成果，是目前的主流技術(shù)。（）

答案：√

解析：深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，已成為主流技術(shù)。

3.圖像分割是將圖像分割成若干個(gè)互不重疊的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域包含一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)。（）

答案：√

解析：圖像分割確實(shí)是將圖像分割成若干個(gè)互不重疊的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域包含一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)。

4.目標(biāo)檢測(cè)算法的目標(biāo)是檢測(cè)圖像中的所有目標(biāo)，并給出目標(biāo)的類別和位置信息。（）

答案：√

解析：目標(biāo)檢測(cè)算法確實(shí)的目標(biāo)是檢測(cè)圖像中的所有目標(biāo)，并給出目標(biāo)的類別和位置信息。

5.特征提取是將圖像或視頻中的關(guān)鍵信息提取出來(lái)，以便進(jìn)行后續(xù)的處理操作。（）

答案：√

解析：特征提取確實(shí)是將圖像或視頻中的關(guān)鍵信息提取出來(lái)，以便進(jìn)行后續(xù)的處理操作。

6.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括病變檢測(cè)、疾病診斷和治療方案制定等。（）

答案：√

解析：計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域的應(yīng)用確實(shí)包括病變檢測(cè)、疾病診斷和治療方案制定等。

四、簡(jiǎn)答題（每題4分，共16分）

1.簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本任務(wù)。

答案：

計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本任務(wù)包括：

（1）圖像分割：將圖像分割成若干個(gè)互不重疊的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域包含一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)。

（2）目標(biāo)檢測(cè)：從圖像中檢測(cè)出感興趣的目標(biāo)，并給出目標(biāo)的類別和位置信息。

（3）圖像分類：對(duì)圖像進(jìn)行分類，如將圖像分為貓、狗、汽車等類別。

（4）圖像識(shí)別：識(shí)別圖像中的物體或場(chǎng)景，如識(shí)別出圖像中的交通工具、人物等。

（5）動(dòng)作識(shí)別：識(shí)別圖像或視頻中的人物動(dòng)作，如行走、跑步、跳躍等。

2.簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的應(yīng)用。

答案：

深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

（1）圖像分類：深度學(xué)習(xí)模型如CNN在圖像分類任務(wù)中取得了顯著的成果。

（2）目標(biāo)檢測(cè)：深度學(xué)習(xí)模型如FasterR-CNN、YOLO等在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中表現(xiàn)出色。

（3）圖像分割：深度學(xué)習(xí)模型如U-Net、MaskR-CNN等在圖像分割任務(wù)中取得了突破性進(jìn)展。

（4）人臉識(shí)別：深度學(xué)習(xí)模型如FaceNet、VGG-Face等在人臉識(shí)別任務(wù)中取得了較高的準(zhǔn)確率。

3.簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用。

答案：

計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括：

（1）車道線檢測(cè)：識(shí)別道路上的車道線，為自動(dòng)駕駛車輛提供定位信息。

（2）障礙物檢測(cè)：檢測(cè)道路上的障礙物，如行人、車輛等，為自動(dòng)駕駛車輛提供避障信息。

（3）交通標(biāo)志識(shí)別：識(shí)別道路上的交通標(biāo)志，如限速、禁行等，為自動(dòng)駕駛車輛提供交通規(guī)則信息。

（4）車輛檢測(cè)：檢測(cè)道路上的車輛，為自動(dòng)駕駛車輛提供周邊車輛信息。

4.簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域的應(yīng)用。

答案：

計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括：

（1）病變檢測(cè)：識(shí)別醫(yī)學(xué)影像中的病變區(qū)域，如腫瘤、血管病變等。

（2）疾病診斷：根據(jù)醫(yī)學(xué)影像對(duì)疾病進(jìn)行診斷，如肺炎、骨折等。

（3）治療方案制定：根據(jù)醫(yī)學(xué)影像為患者制定治療方案，如手術(shù)、放療等。

（4）圖像增強(qiáng)：提高醫(yī)學(xué)影像的清晰度和對(duì)比度，便于醫(yī)生觀察和分析。

5.簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在人臉識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用。

答案：

計(jì)算機(jī)視覺(jué)在人臉識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括：

（1）人臉檢測(cè)：檢測(cè)圖像或視頻中的人臉位置。

（2）人臉定位：確定人臉在圖像或視頻中的位置和姿態(tài)。

（3）人臉識(shí)別：識(shí)別圖像或視頻中的人臉身份。

（4）人臉跟蹤：跟蹤視頻中的人臉運(yùn)動(dòng)軌跡。

6.簡(jiǎn)述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在視頻監(jiān)控領(lǐng)域的應(yīng)用。

答案：

計(jì)算機(jī)視覺(jué)在視頻監(jiān)控領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括：

（1）異常行為檢測(cè)：檢測(cè)圖像或視頻中的人或物體異常行為，如打架、闖入等。

（2）人員追蹤：跟蹤圖像或視頻中的人或物體的運(yùn)動(dòng)軌跡。

（3）人臉識(shí)別：識(shí)別圖像或視頻中的人臉身份，用于身份驗(yàn)證或安全監(jiān)控。

（4）車輛識(shí)別：識(shí)別圖像或視頻中的車輛信息，如車牌號(hào)碼、車型等。

五、論述題（每題6分，共18分）

1.論述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。

答案：

計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)主要包括：

（1）多傳感器融合：將攝像頭、激光雷達(dá)、雷達(dá)等多種傳感器融合，提高自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的感知能力。

（2）深度學(xué)習(xí)技術(shù)：深度學(xué)習(xí)技術(shù)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域取得了顯著成果，如目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類等。

（3）自動(dòng)駕駛等級(jí)提升：自動(dòng)駕駛等級(jí)逐漸提高，從輔助駕駛向完全自動(dòng)駕駛過(guò)渡。

（4）車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)：車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將實(shí)現(xiàn)車輛與車輛、車輛與基礎(chǔ)設(shè)施之間的信息交互，提高自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的安全性。

2.論述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域的挑戰(zhàn)。

答案：

計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)主要包括：

（1）數(shù)據(jù)質(zhì)量：醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，如噪聲、模糊等，給圖像處理和特征提取帶來(lái)困難。

（2）標(biāo)注數(shù)據(jù)：醫(yī)學(xué)影像標(biāo)注數(shù)據(jù)相對(duì)較少，難以滿足深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練需求。

（3）多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：醫(yī)學(xué)影像通常包含多種模態(tài)，如CT、MRI等，如何有效地融合多模態(tài)數(shù)據(jù)是一個(gè)挑戰(zhàn)。

（4）疾病診斷的復(fù)雜性：醫(yī)學(xué)影像分析涉及到多種疾病的診斷，診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性要求較高。

3.論述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在人臉識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用前景。

答案：

計(jì)算機(jī)視覺(jué)在人臉識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用前景主要包括：

（1）身份驗(yàn)證：人臉識(shí)別技術(shù)可以用于身份驗(yàn)證，如門禁系統(tǒng)、手機(jī)解鎖等。

（2）安防監(jiān)控：人臉識(shí)別技術(shù)可以用于安防監(jiān)控，如監(jiān)控人員出入、識(shí)別可疑人員等。

（3）社交網(wǎng)絡(luò)：人臉識(shí)別技術(shù)可以用于社交網(wǎng)絡(luò)，如自動(dòng)識(shí)別好友、推薦相似好友等。

（4）娛樂(lè)產(chǎn)業(yè)：人臉識(shí)別技術(shù)可以用于娛樂(lè)產(chǎn)業(yè)，如虛擬現(xiàn)實(shí)、游戲等。

六、綜合題（每題8分，共24分）

1.請(qǐng)結(jié)合實(shí)際案例，論述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用。

答案：

以特斯拉自動(dòng)駕駛系統(tǒng)為例，其應(yīng)用主要包括以下方面：

（1）環(huán)境感知：特斯拉自動(dòng)駕駛系統(tǒng)利用攝像頭、激光雷達(dá)、雷達(dá)等多種傳感器感知周圍環(huán)境，包括道路、車輛、行人等。

（2）車道線檢測(cè)：系統(tǒng)通過(guò)攝像頭識(shí)別道路上的車道線，為自動(dòng)駕駛車輛提供定位信息。

（3）障礙物檢測(cè)：系統(tǒng)檢測(cè)道路上的障礙物，如行人、車輛等，為自動(dòng)駕駛車輛提供避障信息。

（4）交通標(biāo)志識(shí)別：系統(tǒng)識(shí)別道路上的交通標(biāo)志，如限速、禁行等，為自動(dòng)駕駛車輛提供交通規(guī)則信息。

2.請(qǐng)結(jié)合實(shí)際案例，論述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域的應(yīng)用。

答案：

以乳腺癌檢測(cè)為例，其應(yīng)用主要包括以下方面：

（1）圖像預(yù)處理：對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行預(yù)處理，如去噪、增強(qiáng)等，提高圖像質(zhì)量。

（2）病變區(qū)域檢測(cè)：利用深度學(xué)習(xí)模型檢測(cè)醫(yī)學(xué)影像中的病變區(qū)域，如腫瘤、血管病變等。

（3）疾病診斷：根據(jù)檢測(cè)結(jié)果對(duì)疾病進(jìn)行診斷，如乳腺癌、肺癌等。

（4）治療方案制定：根據(jù)疾病診斷結(jié)果為患者制定治療方案，如手術(shù)、放療等。

3.請(qǐng)結(jié)合實(shí)際案例，論述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在人臉識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用。

答案：

以支付寶人臉支付為例，其應(yīng)用主要包括以下方面：

（1）人臉檢測(cè)：系統(tǒng)通過(guò)攝像頭捕獲人臉圖像，并檢測(cè)人臉位置。

（2）人臉定位：系統(tǒng)確定人臉在圖像中的位置和姿態(tài)，為后續(xù)人臉識(shí)別做準(zhǔn)備。

（3）人臉識(shí)別：系統(tǒng)識(shí)別出人臉身份，并與用戶賬戶信息進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)支付。

（4）安全性保障：系統(tǒng)采用多種技術(shù)手段保障人臉支付的安全性，如活體檢測(cè)、人臉比對(duì)等。

本次試卷答案如下：

一、選擇題

1.C

解析：語(yǔ)音識(shí)別屬于語(yǔ)音處理領(lǐng)域，而非計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。

2.B

解析：支持向量機(jī)（SVM）是一種傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，不屬于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。

3.D

解析：數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析的一部分，不屬于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟。

4.D

解析：SVM是一種分類算法，不屬于目標(biāo)檢測(cè)算法。

5.D

解析：K-means是一種聚類算法，不屬于圖像分割算法。

6.D

解析：KNN是一種基于實(shí)例的算法，不屬于特征提取方法。

二、填空題

1.圖像處理

解析：計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像處理緊密相關(guān)，主要利用圖像處理技術(shù)來(lái)處理和分析圖像。

2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

解析：深度學(xué)習(xí)技術(shù)主要分為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別適用于圖像和序列數(shù)據(jù)的處理。

3.互不重疊

解析：圖像分割需要將圖像分割成互不重疊的區(qū)域，以便更好地理解和分析每個(gè)區(qū)域。

4.感興趣

解析：目標(biāo)檢測(cè)的目標(biāo)是識(shí)別圖像中的感興趣目標(biāo)，如行人、車輛等。

5.處理

解析：特征提取是為了提取圖像或視頻中的關(guān)鍵信息，以便進(jìn)行后續(xù)的處理操作。

6.自動(dòng)駕駛、人臉識(shí)別、醫(yī)學(xué)影像分析

解析：計(jì)算機(jī)視覺(jué)在多個(gè)領(lǐng)域都有應(yīng)用，如自動(dòng)駕駛、人臉識(shí)別和醫(yī)學(xué)影像分析等。

三、判斷題

1.×

解析：計(jì)算機(jī)視覺(jué)不僅關(guān)注靜態(tài)圖像，還涉及視頻處理。

2.√

解析：深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域取得了顯著的成果，是目前的主流技術(shù)。

3.√

解析：圖像分割確實(shí)是將圖像分割成互不重疊的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域包含一個(gè)或多個(gè)目標(biāo)。

4.√

解析：目標(biāo)檢測(cè)算法確實(shí)的目標(biāo)是檢測(cè)圖像中的所有目標(biāo)，并給出目標(biāo)的類別和位置信息。

5.√

解析：特征提取確實(shí)是將圖像或視頻中的關(guān)鍵信息提取出來(lái)，以便進(jìn)行后續(xù)的處理操作。

6.√

解析：計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域的應(yīng)用確實(shí)包括病變檢測(cè)、疾病診斷和治療方案制定等。

四、簡(jiǎn)答題

1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本任務(wù)包括圖像分割、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類、圖像識(shí)別、動(dòng)作識(shí)別等。

2.深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、人臉識(shí)別等方面。

3.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括車道線檢測(cè)、障礙物檢測(cè)、交通標(biāo)志識(shí)別、車輛檢測(cè)等。

4.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在醫(yī)學(xué)影像分析領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括病變檢測(cè)、疾病診斷、治療方案制定、圖像增強(qiáng)等。

5.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在人臉識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括人臉檢測(cè)、人臉定位、人臉識(shí)別、人臉跟蹤等。

6.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在視頻監(jiān)控領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括異常行為檢測(cè)、人員追蹤、人臉識(shí)別、車輛識(shí)別等。

五、論述題

1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)