2025年大學認知科學與技術專業(yè)題庫——認知神經科學與計算機視覺的結合考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題1.下列哪項技術不屬于常用的神經成像技術？A.fMRIB.EEGC.PETD.CT2.視覺特征神經編碼的主要方式是？A.神經元的放電頻率B.神經元的靜息電位C.神經遞質的種類D.神經元之間的連接方式3.下列哪項不是視覺注意的影響因素？A.物體的亮度B.物體的顏色C.物體的形狀D.觀察者的興趣4.SIFT特征是一種？A.線性特征B.非線性特征C.幾何特征D.感知特征5.下列哪項不是目標檢測的任務？A.場景分類B.物體識別C.物體定位D.物體跟蹤6.卷積神經網絡（CNN）主要適用于？A.序列數(shù)據(jù)處理B.圖像數(shù)據(jù)處理C.文本數(shù)據(jù)處理D.聲音數(shù)據(jù)處理7.基于fMRI的視覺分類實驗主要研究？A.視覺信息的處理過程B.視覺信息的編碼方式C.視覺信息的提取方法D.視覺信息的識別算法8.腦機接口中的視覺感知研究主要關注？A.視覺信息的輸入方式B.視覺信息的處理過程C.視覺信息的輸出方式D.視覺信息的編碼方式9.具有認知能力的智能視覺系統(tǒng)需要具備哪些能力？A.視覺感知能力B.視覺理解能力C.視覺決策能力D.以上都是10.認知神經科學與計算機視覺結合的主要目的是什么？A.發(fā)展新的神經成像技術B.發(fā)展新的計算機視覺算法C.深入理解視覺認知的神經機制D.開發(fā)新的應用場景二、填空題1.神經元之間傳遞信息的主要方式是________。2.視覺皮層可以分為________和________。3.HOG特征是一種基于________的特征。4.深度學習模型可以通過________進行訓練。5.腦機接口是一種________與________之間的直接連接。三、簡答題1.簡述視覺信息處理的三個主要階段。2.簡述卷積神經網絡（CNN）的基本結構。3.簡述基于fMRI的視覺分類實驗的原理。4.簡述具有認知能力的智能視覺系統(tǒng)的主要特征。四、論述題結合具體案例，論述認知神經科學與計算機視覺結合在自動駕駛領域的應用前景。五、編程題編寫一個簡單的Python程序，實現(xiàn)以下功能：讀取一張灰度圖像，計算圖像的均值和標準差，并將結果輸出到屏幕上?？梢允褂肙penCV庫實現(xiàn)圖像的讀取和處理。試卷答案一、選擇題1.D解析：fMRI、EEG、PET都是常用的神經成像技術，而CT是計算機斷層掃描技術，不屬于神經成像技術。2.A解析：神經元的放電頻率是視覺特征神經編碼的主要方式，不同強度的視覺特征對應不同的神經元放電頻率。3.D解析：物體的亮度、顏色、形狀都是視覺注意的影響因素，觀察者的興趣也影響視覺注意，但不是影響因素。4.C解析：SIFT特征是一種幾何特征，對圖像的旋轉、縮放、光照變化具有魯棒性。5.A解析：目標檢測的任務包括物體識別、物體定位和物體跟蹤，場景分類屬于圖像分類任務。6.B解析：卷積神經網絡（CNN）主要適用于圖像數(shù)據(jù)處理，能夠自動提取圖像特征。7.A解析：基于fMRI的視覺分類實驗主要研究視覺信息的處理過程，通過分析不同視覺刺激下腦區(qū)的激活模式來揭示視覺信息處理的神經機制。8.D解析：腦機接口中的視覺感知研究主要關注視覺信息的編碼方式，即大腦如何編碼視覺信息。9.D解析：具有認知能力的智能視覺系統(tǒng)需要具備視覺感知能力、視覺理解能力和視覺決策能力。10.C解析：認知神經科學與計算機視覺結合的主要目的是深入理解視覺認知的神經機制。二、填空題1.突觸2.處理視覺信息的皮層處理視覺信息的皮層3.灰度共生矩陣4.反向傳播5.大腦計算機三、簡答題1.視覺信息處理的三個主要階段是：感知識別階段、加工理解階段和存儲應用階段。感知識別階段是指通過感官接收視覺信息；加工理解階段是指對感知識別階段獲得的信息進行處理和理解；存儲應用階段是指將理解和加工后的信息進行存儲和應用。2.卷積神經網絡（CNN）的基本結構包括：卷積層、池化層、全連接層和輸出層。卷積層用于提取圖像特征；池化層用于降低特征維度；全連接層用于將特征進行整合；輸出層用于輸出最終結果。3.基于fMRI的視覺分類實驗的原理是：通過向被試呈現(xiàn)不同的視覺刺激，記錄被試的fMRI數(shù)據(jù)，分析不同視覺刺激下腦區(qū)的激活模式，建立視覺特征與腦區(qū)激活模式之間的對應關系，從而實現(xiàn)視覺分類。4.具有認知能力的智能視覺系統(tǒng)的主要特征包括：能夠理解圖像中的語義信息、能夠進行推理和決策、能夠與人類進行自然交互。四、論述題(略，具體論述內容根據(jù)個人理解和知識儲備進行)五、編程題```pythonimportcv2importnumpyasnp#讀取灰度圖像img=cv2