2025年人工智能工程師專業(yè)知識考核試卷：計算機視覺技術與應用試題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項選擇題（本大題共20小題，每小題1分，共20分。在每小題列出的四個選項中，只有一個是符合題目要求的，請將正確選項的字母填在題后的括號內。錯選、多選或未選均無分。）1.在計算機視覺領域，以下哪種技術主要用于解決圖像中的光照變化問題？（）A.圖像濾波B.直方圖均衡化C.SIFT特征點檢測D.圖像邊緣檢測2.以下哪個不是常用的圖像增強方法？（）A.銳化B.顏色空間轉換C.圖像分割D.直方圖規(guī)定化3.在目標檢測任務中，以下哪種算法通常用于非極大值抑制（NMS）步驟？（）A.K-means聚類B.SVM分類器C.R-CNN框架D.Dijkstra最短路徑算法4.以下哪種網絡結構通常用于圖像分類任務？（）A.LSTMB.GRUC.ResNetD.Autoencoder5.在語義分割中，以下哪種損失函數常用于衡量預測圖與真實標簽之間的差異？（）A.MSE損失B.Hinge損失C.Dice損失D.Cross-Entropy損失6.以下哪種技術常用于解決圖像中的噪聲問題？（）A.圖像壓縮B.圖像去噪C.圖像修復D.圖像增強7.在人臉識別系統中，以下哪種算法常用于特征提?。浚ǎ〢.PCAB.K-means聚類C.LDAD.DBSCAN8.以下哪種技術常用于三維重建任務？（）A.光流法B.SLAMC.SIFT特征點檢測D.圖像分割9.在自動駕駛領域，以下哪種算法常用于車道線檢測？（）A.K-means聚類B.Canny邊緣檢測C.KNN分類器D.決策樹10.以下哪種網絡結構常用于目標檢測任務？（）A.CNNB.RNNC.GAND.Transformer11.在圖像識別任務中，以下哪種損失函數常用于衡量預測標簽與真實標簽之間的差異？（）A.MSE損失B.Hinge損失C.Cross-Entropy損失D.Dice損失12.在圖像處理中，以下哪種技術常用于邊緣檢測？（）A.圖像濾波B.Canny邊緣檢測C.SIFT特征點檢測D.圖像增強13.在目標跟蹤任務中，以下哪種算法常用于處理目標遮擋問題？（）A.Kalman濾波B.匈牙利算法C.RANSACD.MOPED14.在圖像分割中，以下哪種算法常用于超像素分割？（）A.K-means聚類B.SLICC.R-CNND.YOLO15.在圖像識別任務中，以下哪種技術常用于數據增強？（）A.圖像裁剪B.數據增強C.特征提取D.損失函數設計16.在目標檢測任務中，以下哪種算法常用于特征提??？（）A.SIFT特征點檢測B.SURF特征點檢測C.AlexNetD.FasterR-CNN17.在圖像處理中，以下哪種技術常用于去除圖像中的噪聲？（）A.圖像濾波B.圖像去噪C.圖像增強D.圖像分割18.在語義分割中，以下哪種算法常用于生成預測圖？（）A.U-NetB.AlexNetC.VGG16D.ResNet19.在人臉識別系統中，以下哪種技術常用于人臉對齊？（）A.PCAB.LDAC.ActiveShapeModelD.KNN20.在自動駕駛領域，以下哪種算法常用于障礙物檢測？（）A.K-means聚類B.Canny邊緣檢測C.YOLOD.決策樹二、多項選擇題（本大題共10小題，每小題2分，共20分。在每小題列出的五個選項中，有多項是符合題目要求的，請將正確選項的字母填在題后的括號內。錯選、少選或未選均無分。）21.以下哪些是常用的圖像增強方法？（）A.圖像濾波B.顏色空間轉換C.圖像分割D.直方圖均衡化E.圖像銳化22.以下哪些是常用的目標檢測算法？（）A.R-CNNB.FasterR-CNNC.YOLOD.SSDE.K-means聚類23.以下哪些是常用的圖像處理技術？（）A.圖像濾波B.圖像去噪C.圖像增強D.圖像分割E.圖像壓縮24.以下哪些是常用的語義分割算法？（）A.U-NetB.FCNC.VGG16D.ResNetE.MaskR-CNN25.以下哪些是常用的特征點檢測算法？（）A.SIFTB.SURFC.ORBD.K-means聚類E.Canny邊緣檢測26.以下哪些是常用的目標跟蹤算法？（）A.Kalman濾波B.匈牙利算法C.RANSACD.MOPEDE.MOSSE27.以下哪些是常用的圖像識別損失函數？（）A.MSE損失B.Hinge損失C.Cross-Entropy損失D.Dice損失E.L1損失28.以下哪些是常用的圖像分割算法？（）A.K-means聚類B.SLICC.WatershedD.R-CNNE.YOLO29.以下哪些是常用的數據增強技術？（）A.圖像裁剪B.圖像旋轉C.圖像翻轉D.圖像顏色抖動E.圖像去噪30.以下哪些是常用的三維重建技術？（）A.光流法B.SLAMC.SIFT特征點檢測D.運動恢復結構（MVS）E.深度圖估計三、判斷題（本大題共10小題，每小題1分，共10分。請判斷下列各題的說法是否正確，正確的填“√”，錯誤的填“×”。）31.圖像濾波主要用于去除圖像中的噪聲，它通過卷積操作實現。（）32.直方圖均衡化可以增強圖像的全局對比度，但不能改善局部細節(jié)。（）33.SIFT特征點檢測算法對旋轉、縮放和光照變化具有魯棒性。（）34.R-CNN算法通過生成候選框，然后進行分類和回歸來檢測目標。（）35.語義分割的目標是將圖像中的每個像素分配到一個類別。（）36.圖像去噪是通過去除圖像中的噪聲來提高圖像質量的過程。（）37.人臉識別系統通常使用PCA算法進行特征提取。（）38.三維重建的目標是從二維圖像中恢復出物體的三維結構。（）39.自動駕駛中的車道線檢測通常使用Canny邊緣檢測算法。（）40.數據增強可以通過旋轉、翻轉和顏色抖動等方法來增加數據的多樣性。（）四、簡答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請簡要回答下列問題。）41.簡述圖像增強的目的是什么，并列舉兩種常用的圖像增強方法。42.簡述目標檢測與目標跟蹤的區(qū)別，并列舉一種常用的目標跟蹤算法。43.簡述語義分割與圖像分割的區(qū)別，并列舉一種常用的語義分割算法。44.簡述特征點檢測在計算機視覺中的作用，并列舉三種常用的特征點檢測算法。45.簡述數據增強在圖像識別中的作用，并列舉三種常用的數據增強技術。本次試卷答案如下一、單項選擇題答案及解析1.B解析：直方圖均衡化主要用于增強圖像的全局對比度，尤其適用于光照不均勻的圖像。圖像濾波主要用于去除噪聲，SIFT特征點檢測用于特征提取，圖像邊緣檢測用于檢測圖像中的邊緣信息。2.C解析：顏色空間轉換、圖像增強、圖像分割都是圖像處理中的常見技術，而數據增強不屬于圖像處理方法，而是屬于數據預處理范疇。3.C解析：非極大值抑制（NMS）是目標檢測中常用的后處理步驟，用于去除重疊的檢測框。K-means聚類用于數據聚類，SVM分類器用于分類，Dijkstra最短路徑算法用于尋找最短路徑。4.C解析：ResNet是一種常用的圖像分類網絡結構，通過殘差連接解決了深度神經網絡訓練中的梯度消失問題。LSTM和GRU是循環(huán)神經網絡結構，常用于序列數據處理，Autoencoder是一種自編碼器結構，常用于圖像去噪和特征學習。5.D解析：在語義分割中，交叉熵損失函數常用于衡量預測圖與真實標簽之間的差異。MSE損失用于回歸問題，Hinge損失用于支持向量機，Dice損失用于醫(yī)學圖像分割。6.B解析：圖像去噪是用于去除圖像中的噪聲的技術。圖像壓縮用于減小圖像大小，圖像修復用于修復圖像中的破損區(qū)域，圖像增強用于提高圖像質量。7.A解析：PCA（主成分分析）常用于人臉識別系統中的特征提取，通過降維提取重要特征。K-means聚類用于數據聚類，LDA（線性判別分析）用于特征提取和分類，DBSCAN用于密度聚類。8.B解析：SLAM（同步定位與建圖）是三維重建中常用的技術，通過傳感器數據實時定位并構建環(huán)境地圖。光流法用于估計相機運動，SIFT特征點檢測用于特征提取，圖像分割用于將圖像分成不同區(qū)域。9.B解析：Canny邊緣檢測算法常用于車道線檢測，可以有效地檢測圖像中的邊緣信息。K-means聚類用于數據聚類，KNN分類器用于分類，決策樹用于分類和回歸。10.A解析：CNN（卷積神經網絡）是目標檢測中常用的網絡結構，通過卷積操作提取圖像特征。RNN是循環(huán)神經網絡，GAN是生成對抗網絡，Transformer是注意力機制網絡。11.C解析：交叉熵損失函數常用于圖像識別任務中，衡量預測標簽與真實標簽之間的差異。MSE損失用于回歸問題，Hinge損失用于支持向量機，Dice損失用于醫(yī)學圖像分割。12.B解析：Canny邊緣檢測算法是常用的邊緣檢測技術，通過多步驟處理實現邊緣檢測。圖像濾波用于去除噪聲，SIFT特征點檢測用于特征提取，圖像增強用于提高圖像質量。13.A解析：Kalman濾波是常用的目標跟蹤算法，可以處理目標遮擋問題，通過預測和更新步驟估計目標狀態(tài)。匈牙利算法用于最優(yōu)匹配問題，RANSAC用于魯棒估計，MOPED用于目標跟蹤。14.B解析：SLIC（簡單線性迭代聚類）是常用的超像素分割算法，通過K-means聚類將圖像分割成超像素。K-means聚類用于數據聚類，R-CNN用于目標檢測，YOLO用于目標檢測。15.B解析：數據增強是通過旋轉、翻轉、顏色抖動等方法來增加數據的多樣性，提高模型的泛化能力。圖像裁剪、特征提取、損失函數設計不屬于數據增強技術。16.C解析：AlexNet是深度卷積神經網絡，常用于特征提取。SIFT和SURF是特征點檢測算法，FasterR-CNN是目標檢測框架。17.B解析：圖像去噪是去除圖像中的噪聲的技術。圖像濾波、圖像增強、圖像分割都是圖像處理中的常見技術。18.A解析：U-Net是常用的語義分割算法，通過編碼器-解碼器結構實現像素級分類。AlexNet、VGG16、ResNet都是圖像分類網絡結構。19.C解析：ActiveShapeModel是用于人臉對齊的技術，通過模型擬合人臉形狀。PCA、LDA、KNN都是特征提取和分類算法。20.C解析：YOLO（YouOnlyLookOnce）是常用的障礙物檢測算法，通過單次前向傳播檢測目標。K-means聚類、Canny邊緣檢測、決策樹不屬于障礙物檢測算法。二、多項選擇題答案及解析21.A、D、E解析：圖像濾波、直方圖均衡化、圖像銳化都是常用的圖像增強方法。圖像分割不屬于圖像增強方法，而是屬于圖像處理范疇。22.A、B、C、D解析：R-CNN、FasterR-CNN、YOLO、SSD都是常用的目標檢測算法。K-means聚類用于數據聚類，不屬于目標檢測算法。23.A、B、C、D、E解析：圖像濾波、圖像去噪、圖像增強、圖像分割、圖像壓縮都是常用的圖像處理技術。24.A、B、E解析：U-Net、FCN、MaskR-CNN都是常用的語義分割算法。VGG16、ResNet是圖像分類網絡結構，不屬于語義分割算法。25.A、B、C解析：SIFT、SURF、ORB都是常用的特征點檢測算法。K-means聚類用于數據聚類，Canny邊緣檢測不屬于特征點檢測算法。26.A、B、D解析：Kalman濾波、匈牙利算法、MOPED都是常用的目標跟蹤算法。RANSAC用于魯棒估計，不屬于目標跟蹤算法。27.A、B、C、D、E解析：MSE損失、Hinge損失、Cross-Entropy損失、Dice損失、L1損失都是常用的圖像識別損失函數。28.A、B、C解析：K-means聚類、SLIC、Watershed都是常用的圖像分割算法。R-CNN、YOLO是目標檢測算法，不屬于圖像分割算法。29.A、B、C、D解析：圖像裁剪、圖像旋轉、圖像翻轉、圖像顏色抖動都是常用的數據增強技術。30.B、D、E解析：SLAM、運動恢復結構（MVS）、深度圖估計都是常用的三維重建技術。光流法用于估計相機運動，不屬于三維重建技術。三、判斷題答案及解析31.√解析：圖像濾波通過卷積操作實現，可以平滑圖像并去除噪聲。32.√解析：直方圖均衡化主要增強圖像的全局對比度，對局部細節(jié)的改善有限。33.√解析：SIFT特征點檢測算法對旋轉、縮放和光照變化具有魯棒性，廣泛應用于圖像匹配和三維重建。34.√解析：R-CNN算法通過生成候選框，然后進行分類和回歸來檢測目標，是目標檢測的經典算法。35.√解析：語義分割的目標是將圖像中的每個像素分配到一個類別，實現像素級的分類。36.√解析：圖像去噪是通過去除圖像中的噪聲來提高圖像質量的過程，常用的方法包括濾波和去噪算法。37.√解析：PCA（主成分分析）常用于人臉識別系統中的特征提取，通過降維提取重要特征。38.√解析：