2025年人工智能與計算機視覺全國計算機技術(shù)與軟件專業(yè)技術(shù)資格（水平）考試試卷考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項選擇題（本大題共25小題，每小題2分，共50分。在每小題列出的四個選項中，只有一項是最符合題目要求的。請將正確選項字母填在答題卡相應(yīng)位置。）1.人工智能的發(fā)展歷程中，哪一年被廣泛認為是深度學(xué)習(xí)技術(shù)取得突破性進展的年份？A.2005年B.2012年C.2018年D.2020年2.下列哪種算法通常用于解決機器學(xué)習(xí)中的過擬合問題？A.決策樹B.支持向量機C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.隨機森林3.在計算機視覺領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要用于解決哪種問題？A.自然語言處理B.語音識別C.圖像分類D.推薦系統(tǒng)4.下列哪種技術(shù)通常用于圖像的邊緣檢測？A.SIFTB.SURFC.HOGD.K-means5.在目標(biāo)檢測任務(wù)中，下列哪種算法屬于兩階段檢測器？A.YOLOB.SSDC.FasterR-CNND.R-CNN6.以下哪種損失函數(shù)通常用于訓(xùn)練分類模型？A.均方誤差B.交叉熵C.L1損失D.Pseudo-Huber損失7.在圖像分割任務(wù)中，下列哪種算法屬于半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.U-NetB.MaskR-CNNC.FCND.DeepLab8.下列哪種技術(shù)通常用于圖像的幾何變換？A.圖像增強B.圖像復(fù)原C.圖像配準(zhǔn)D.圖像分割9.在人臉識別任務(wù)中，下列哪種算法通常用于特征提取？A.EigenfacesB.FisherfacesC.LDAD.PCA10.以下哪種技術(shù)通常用于圖像的語義分割？A.語義分割B.實例分割C.目標(biāo)檢測D.圖像分類11.在自動駕駛領(lǐng)域，下列哪種傳感器通常用于測距？A.攝像頭B.激光雷達C.GPSD.毫米波雷達12.下列哪種算法通常用于圖像的降噪處理？A.中值濾波B.高斯濾波C.線性回歸D.邏輯回歸13.在圖像處理中，下列哪種技術(shù)通常用于圖像的壓縮？A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP14.以下哪種算法通常用于圖像的超級分辨率？A.EDSRB.SRGANC.RCAND.VDSR15.在目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，下列哪種算法屬于卡爾曼濾波？A.mean-shiftB.KalmanfilterC.HungarianalgorithmD.Hungarianalgorithm16.下列哪種技術(shù)通常用于圖像的邊緣增強？A.銳化B.模糊C.顏色校正D.直方圖均衡化17.在圖像處理中，下列哪種技術(shù)通常用于圖像的銳化？A.銳化B.模糊C.顏色校正D.直方圖均衡化18.以下哪種算法通常用于圖像的語義分割？A.U-NetB.MaskR-CNNC.FCND.DeepLab19.在目標(biāo)檢測任務(wù)中，下列哪種算法屬于單階段檢測器？A.YOLOB.SSDC.FasterR-CNND.R-CNN20.下列哪種技術(shù)通常用于圖像的幾何校正？A.圖像增強B.圖像復(fù)原C.圖像配準(zhǔn)D.圖像分割21.在人臉識別任務(wù)中，下列哪種算法通常用于特征提取？A.EigenfacesB.FisherfacesC.LDAD.PCA22.以下哪種技術(shù)通常用于圖像的語義分割？A.U-NetB.MaskR-CNNC.FCND.DeepLab23.在自動駕駛領(lǐng)域，下列哪種傳感器通常用于測距？A.攝像頭B.激光雷達C.GPSD.毫米波雷達24.下列哪種算法通常用于圖像的降噪處理？A.中值濾波B.高斯濾波C.線性回歸D.邏輯回歸25.在圖像處理中，下列哪種技術(shù)通常用于圖像的壓縮？A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMP二、多項選擇題（本大題共15小題，每小題2分，共30分。在每小題列出的五個選項中，有兩項或兩項以上是最符合題目要求的。請將正確選項字母填在答題卡相應(yīng)位置。）1.下列哪些技術(shù)屬于計算機視覺領(lǐng)域的研究內(nèi)容？A.圖像分類B.語音識別C.目標(biāo)檢測D.圖像分割E.自然語言處理2.以下哪些算法可以用于圖像的邊緣檢測？A.SIFTB.SURFC.HOGD.K-meansE.Canny邊緣檢測3.在目標(biāo)檢測任務(wù)中，下列哪些算法屬于兩階段檢測器？A.YOLOB.SSDC.FasterR-CNND.R-CNNE.MaskR-CNN4.以下哪些損失函數(shù)通常用于訓(xùn)練分類模型？A.均方誤差B.交叉熵C.L1損失D.Pseudo-Huber損失E.Hinge損失5.在圖像分割任務(wù)中，下列哪些算法屬于半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？A.U-NetB.MaskR-CNNC.FCND.DeepLabE.SemanticSegmentationwithDeepSupervision6.下列哪些技術(shù)通常用于圖像的幾何變換？A.圖像增強B.圖像復(fù)原C.圖像配準(zhǔn)D.圖像分割E.圖像變形7.在人臉識別任務(wù)中，下列哪些算法通常用于特征提取？A.EigenfacesB.FisherfacesC.LDAD.PCAE.VGGFace8.以下哪些技術(shù)通常用于圖像的語義分割？A.U-NetB.MaskR-CNNC.FCND.DeepLabE.DeepSupervision9.在自動駕駛領(lǐng)域，下列哪些傳感器通常用于測距？A.攝像頭B.激光雷達C.GPSD.毫米波雷達E.超聲波傳感器10.下列哪些算法通常用于圖像的降噪處理？A.中值濾波B.高斯濾波C.線性回歸D.邏輯回歸E.Non-localMeans11.在圖像處理中，下列哪些技術(shù)通常用于圖像的壓縮？A.JPEGB.PNGC.GIFD.BMPE.HEIF12.以下哪些算法通常用于圖像的超級分辨率？A.EDSRB.SRGANC.RCAND.VDSRE.DCT13.在目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，下列哪些算法屬于卡爾曼濾波？A.mean-shiftB.KalmanfilterC.HungarianalgorithmD.ParticlefilterE.ExtendedKalmanfilter14.下列哪些技術(shù)通常用于圖像的邊緣增強？A.銳化B.模糊C.顏色校正D.直方圖均衡化E.Sobel算子15.在圖像處理中，下列哪些技術(shù)通常用于圖像的銳化？A.銳化B.模糊C.顏色校正D.直方圖均衡化E.Laplace算子三、判斷題（本大題共10小題，每小題1分，共10分。請將判斷結(jié)果填在答題卡相應(yīng)位置。對的填“√”，錯的填“×”。）1.深度學(xué)習(xí)技術(shù)主要依賴于大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，這是其與傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法的主要區(qū)別之一。2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）通過卷積層和池化層的交替使用，能夠自動提取圖像中的局部特征。3.支持向量機（SVM）在處理高維數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色，常用于圖像分類任務(wù)。4.圖像分割的目標(biāo)是將圖像中的每個像素分配到一個類別，通常分為語義分割和實例分割兩類。5.YOLO（YouOnlyLookOnce）是一種單階段目標(biāo)檢測算法，以其速度快而著稱。6.FasterR-CNN是一種兩階段目標(biāo)檢測算法，首先生成候選區(qū)域，然后進行分類和回歸。7.卡爾曼濾波是一種經(jīng)典的貝葉斯濾波算法，常用于目標(biāo)跟蹤任務(wù)中的狀態(tài)估計。8.圖像增強的目的是改善圖像的質(zhì)量，使其更適合人類觀察或機器處理，常見的增強方法包括對比度增強和銳化。9.圖像壓縮的目的是減少圖像的存儲空間或傳輸帶寬，常見的壓縮方法有有損壓縮和無損壓縮兩種。10.語義分割和實例分割是圖像分割的兩種主要類型，前者對圖像中的每個像素進行分類，后者則區(qū)分同一類別的不同實例。四、簡答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請將答案寫在答題卡相應(yīng)位置。）1.簡述深度學(xué)習(xí)在計算機視覺領(lǐng)域的主要應(yīng)用。2.描述圖像分類和目標(biāo)檢測在計算機視覺中的區(qū)別和聯(lián)系。3.解釋什么是圖像分割，并列舉兩種常見的圖像分割方法。4.說明目標(biāo)跟蹤的基本原理，并簡述卡爾曼濾波在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用。5.討論圖像增強和圖像復(fù)原在圖像處理中的作用和區(qū)別。本次試卷答案如下一、單項選擇題答案及解析1.答案：B解析：深度學(xué)習(xí)技術(shù)在2012年取得了突破性進展，特別是AlexNet在ImageNet圖像分類競賽中的勝利，標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)在計算機視覺領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用開始。2.答案：C解析：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和高參數(shù)量，容易導(dǎo)致過擬合問題。為了解決這一問題，通常采用正則化技術(shù)，如Dropout或L2正則化，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身就是一種機器學(xué)習(xí)算法。3.答案：C解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）特別適合處理圖像數(shù)據(jù)，能夠自動提取圖像中的局部特征，因此在圖像分類任務(wù)中應(yīng)用廣泛。4.答案：C解析：HOG（HistogramofOrientedGradients）特征描述子通過計算圖像局部區(qū)域的梯度方向直方圖來描述圖像的邊緣信息，常用于圖像的邊緣檢測。5.答案：C解析：FasterR-CNN是一種兩階段目標(biāo)檢測器，首先通過區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN）生成候選區(qū)域，然后通過分類頭和回歸頭對候選區(qū)域進行分類和位置回歸。6.答案：B解析：交叉熵損失函數(shù)是分類問題中常用的損失函數(shù)，特別是在邏輯回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器中，它能夠有效地衡量預(yù)測概率分布與真實標(biāo)簽之間的差異。7.答案：A解析：U-Net是一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，常用于醫(yī)學(xué)圖像分割，能夠在少量標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量無標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下進行有效分割。8.答案：C解析：圖像配準(zhǔn)是指將兩幅或多幅圖像在空間上對齊的過程，常用于醫(yī)學(xué)圖像融合、遙感圖像處理等領(lǐng)域，幾何變換是圖像配準(zhǔn)的核心技術(shù)之一。9.答案：A解析：Eigenfaces是一種基于主成分分析（PCA）的人臉識別算法，通過提取人臉圖像的主要特征臉來進行識別。10.答案：D解析：圖像分類是將圖像分配到一個預(yù)定義的類別中，而語義分割是對圖像中的每個像素進行分類，因此語義分割可以看作是圖像分類在像素級別上的擴展。11.答案：B解析：激光雷達（LiDAR）通過發(fā)射激光束并測量反射時間來獲取物體的距離信息，常用于自動駕駛領(lǐng)域的環(huán)境感知。12.答案：A解析：中值濾波是一種非線性濾波技術(shù)，通過用局部中值代替每個像素值來去除噪聲，對椒鹽噪聲具有較好的抑制效果。13.答案：A解析：JPEG是一種有損壓縮格式，通過丟棄人眼不敏感的信息來減少圖像數(shù)據(jù)量，常用于彩色圖像的壓縮。14.答案：B解析：SRGAN（Super-ResolutionGenerativeAdversarialNetwork）是一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的超級分辨率算法，能夠生成高質(zhì)量的放大圖像。15.答案：B解析：Kalman濾波是一種遞歸濾波器，通過預(yù)測和更新步驟來估計系統(tǒng)的狀態(tài)，常用于目標(biāo)跟蹤中的位置和速度估計。16.答案：A解析：銳化是一種圖像增強技術(shù)，通過增強圖像的高頻分量來提高圖像的清晰度，常見的銳化方法有拉普拉斯算子和UnsharpMasking。17.答案：A解析：銳化是圖像增強的一種方法，通過增強圖像的高頻分量來提高圖像的清晰度，與模糊、顏色校正、直方圖均衡化等操作不同。18.答案：D解析：DeepLab是一種基于深度學(xué)習(xí)的語義分割算法，通過使用空洞卷積（AtrousConvolution）來擴大感受野，提高分割精度。19.答案：A解析：YOLO（YouOnlyLookOnce）是一種單階段目標(biāo)檢測算法，通過將圖像分割成網(wǎng)格，并在每個網(wǎng)格單元中預(yù)測邊界框和類別概率，具有很高的檢測速度。20.答案：C解析：圖像配準(zhǔn)是指將兩幅或多幅圖像在空間上對齊的過程，常用于醫(yī)學(xué)圖像融合、遙感圖像處理等領(lǐng)域，幾何校正是一種特殊的圖像配準(zhǔn)任務(wù)。21.答案：A解析：Eigenfaces是一種基于主成分分析（PCA）的人臉識別算法，通過提取人臉圖像的主要特征臉來進行識別。22.答案：C解析：FCN（FullyConvolutionalNetwork）是一種將全卷積網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于語義分割的算法，通過保留空間信息來提高分割精度。23.答案：B解析：激光雷達（LiDAR）通過發(fā)射激光束并測量反射時間來獲取物體的距離信息，常用于自動駕駛領(lǐng)域的環(huán)境感知。24.答案：A解析：中值濾波是一種非線性濾波技術(shù)，通過用局部中值代替每個像素值來去除噪聲，對椒鹽噪聲具有較好的抑制效果。25.答案：A解析：JPEG是一種有損壓縮格式，通過丟棄人眼不敏感的信息來減少圖像數(shù)據(jù)量，常用于彩色圖像的壓縮。二、多項選擇題答案及解析1.答案：A、C、D解析：計算機視覺領(lǐng)域的研究內(nèi)容主要包括圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割等，而語音識別和自然語言處理屬于人工智能的其他領(lǐng)域。2.答案：A、B、E解析：SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）、SURF（Speeded-UpRobustFeatures）和Canny邊緣檢測都是常用的圖像邊緣檢測技術(shù)，而HOG和K-means不屬于邊緣檢測方法。3.答案：C、D解析：FasterR-CNN和R-CNN是兩階段目標(biāo)檢測算法，首先生成候選區(qū)域，然后進行分類和回歸，而YOLO和SSD是單階段檢測器。4.答案：B、C、E解析：交叉熵損失函數(shù)、L1損失和Hinge損失是分類問題中常用的損失函數(shù)，而均方誤差和Pseudo-Huber損失主要用于回歸問題。5.答案：A、C解析：U-Net和FCN是半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，能夠在少量標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量無標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下進行有效分割，而MaskR-CNN和DeepLab通常需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。6.答案：C、E解析：圖像配準(zhǔn)和圖像變形屬于圖像的幾何變換，而圖像增強、圖像復(fù)原和模糊不屬于幾何變換范疇。7.答案：A、B、C、D解析：Eigenfaces、Fisherfaces、LDA和PCA都是常用于人臉識別特