計算機視覺工程師考試題及答案

一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種算法常用于圖像邊緣檢測？A.K-近鄰算法B.霍夫變換C.高斯濾波D.拉普拉斯算子答案：D2.目標(biāo)檢測中常用的非極大值抑制（NMS）的作用是？A.提高檢測速度B.去除冗余的檢測框C.增強圖像對比度D.調(diào)整圖像亮度答案：B3.圖像預(yù)處理中，歸一化的主要目的是？A.減少噪聲B.加快模型訓(xùn)練C.使數(shù)據(jù)具有相同尺度D.提高圖像清晰度答案：C4.以下哪個是深度學(xué)習(xí)中常用的圖像分類模型？A.SIFTB.ResNetC.HOGD.SURF答案：B5.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中卷積層的主要作用是？A.降維B.特征提取C.分類D.數(shù)據(jù)歸一化答案：B6.光流法主要用于？A.圖像分割B.目標(biāo)跟蹤C.圖像濾波D.圖像配準(zhǔn)答案：B7.直方圖均衡化用于？A.改善圖像的亮度和對比度B.減少圖像噪聲C.圖像邊緣增強D.圖像特征提取答案：A8.以下哪種方法可用于圖像超分辨率重建？A.雙線性插值B.SRCNNC.中值濾波D.均值濾波答案：B9.圖像語義分割是將圖像分割為？A.不同的區(qū)域并標(biāo)注類別B.多個小圖像塊C.前景和背景D.不同的顏色通道答案：A10.計算機視覺中，特征點匹配常用于？A.圖像壓縮B.圖像拼接C.圖像裁剪D.圖像旋轉(zhuǎn)答案：B二、多項選擇題（每題2分，共20分）1.以下屬于圖像特征描述子的有？A.SIFTB.HOGC.ORBD.Haar特征答案：ABCD2.目標(biāo)檢測模型有？A.FasterR-CNNB.YOLOC.SSDD.MaskR-CNN答案：ABC3.深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法有？A.SGDB.AdamC.RMSPropD.AdaGrad答案：ABCD4.圖像濾波方法包括？A.高斯濾波B.中值濾波C.均值濾波D.雙邊濾波答案：ABCD5.以下可用于圖像增強的方法有？A.直方圖均衡化B.伽馬校正C.拉普拉斯銳化D.高斯模糊答案：ABC6.計算機視覺的應(yīng)用領(lǐng)域有？A.自動駕駛B.人臉識別C.醫(yī)學(xué)影像分析D.工業(yè)檢測答案：ABCD7.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成層有？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.激活層答案：ABCD8.圖像配準(zhǔn)的方法有？A.基于特征點的配準(zhǔn)B.基于灰度的配準(zhǔn)C.基于變換模型的配準(zhǔn)D.基于深度學(xué)習(xí)的配準(zhǔn)答案：ABCD9.常見的圖像數(shù)據(jù)增強方法有？A.翻轉(zhuǎn)B.旋轉(zhuǎn)C.縮放D.加噪聲答案：ABCD10.目標(biāo)跟蹤算法可分為？A.基于相關(guān)濾波的方法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.基于特征的方法D.基于模型的方法答案：ABCD三、判斷題（每題2分，共20分）1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理圖像數(shù)據(jù)。（×）2.圖像二值化是將圖像轉(zhuǎn)換為只有0和255兩個灰度值的圖像。（√）3.霍夫變換可用于檢測圖像中的直線和圓。（√）4.數(shù)據(jù)增強會增加模型的過擬合風(fēng)險。（×）5.目標(biāo)檢測中召回率越高，說明檢測出的目標(biāo)越準(zhǔn)確。（×）6.圖像的梯度可以反映圖像的邊緣信息。（√）7.深度學(xué)習(xí)模型的參數(shù)越多，性能一定越好。（×）8.中值濾波可以有效去除椒鹽噪聲。（√）9.圖像分割和目標(biāo)檢測是同一個概念。（×）10.計算機視覺中的特征提取是為了降低數(shù)據(jù)維度和突出有用信息。（√）四、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中池化層的作用。答案：池化層主要作用是降維，減少數(shù)據(jù)量和計算量，加快運算速度；增強模型的魯棒性，使特征具有一定的平移不變性；還能在一定程度上防止過擬合。2.圖像預(yù)處理包括哪些常見操作？答案：常見操作有歸一化，使數(shù)據(jù)有相同尺度；灰度化，減少數(shù)據(jù)維度；濾波，如高斯、中值濾波去除噪聲；直方圖均衡化，改善亮度和對比度；還包括圖像的縮放、裁剪等。3.簡述目標(biāo)檢測和圖像分類的區(qū)別。答案：圖像分類是判斷圖像整體所屬類別；目標(biāo)檢測不僅要識別圖像中目標(biāo)的類別，還要確定目標(biāo)的位置，用檢測框標(biāo)注出來，目標(biāo)檢測更復(fù)雜，應(yīng)用場景也不同。4.什么是數(shù)據(jù)增強，它有什么作用？答案：數(shù)據(jù)增強是對原始圖像進(jìn)行如翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放、加噪聲等操作生成新圖像。作用是增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性，擴(kuò)充數(shù)據(jù)集；減少模型對特定特征的依賴，降低過擬合風(fēng)險，提高模型泛化能力。五、討論題（每題5分，共20分）1.討論深度學(xué)習(xí)在計算機視覺領(lǐng)域的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。答案：優(yōu)勢在于能自動從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜特征，在圖像分類、目標(biāo)檢測等任務(wù)表現(xiàn)出色。挑戰(zhàn)是需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，訓(xùn)練成本高；模型解釋性差，難以理解決策過程；易受對抗樣本攻擊。2.談?wù)剤D像超分辨率重建的應(yīng)用場景和主要方法。答案：應(yīng)用場景有安防監(jiān)控、衛(wèi)星影像、醫(yī)學(xué)影像等，提高圖像清晰度。主要方法有傳統(tǒng)的插值法如雙線性插值，以及深度學(xué)習(xí)方法如SRCNN、ESRGAN等，深度學(xué)習(xí)方法效果更好。3.分析計算機視覺在自動駕駛中的重要性和面臨的問題。答案：重要性在于識別道路、交通標(biāo)志、行人等，保障行車安全。面臨問題有復(fù)雜環(huán)境下的目標(biāo)檢測精度不足，光照、天氣等影響識別；數(shù)據(jù)隱私和安全問題；系統(tǒng)可靠性和實時性要求高，故障容錯難。4