2025年超星爾雅學習通《計算機視覺技術的前沿研究》考試備考題庫及答案解析就讀院校：________姓名：________考場號：________考生號：________一、選擇題1.計算機視覺技術主要研究的是（）A.人類視覺系統(tǒng)的生理結構B.圖像和視頻的處理與分析C.視頻的壓縮算法D.顯示器的制造工藝答案：B解析：計算機視覺技術主要關注的是如何使計算機能夠像人類一樣通過圖像和視頻感知和理解世界，包括圖像的獲取、處理、分析和解釋等。選項A是生物學的研究范疇；選項C是圖像壓縮技術的研究內(nèi)容；選項D是顯示技術的研究內(nèi)容。2.以下哪項不是計算機視覺的基本任務？（）A.圖像分割B.物體檢測C.視頻壓縮D.3D重建答案：C解析：圖像分割、物體檢測和3D重建都是計算機視覺的基本任務，它們分別關注圖像的細粒度劃分、場景中物體的識別與定位以及三維空間信息的獲取。視頻壓縮屬于圖像壓縮技術，與計算機視覺的基本任務有所不同。3.在計算機視覺中，特征點通常是指圖像中的（）A.像素點B.具有顯著變化的點C.均勻分布的點D.邊緣點答案：B解析：特征點是圖像中具有顯著變化的點，這些點通常具有獨特的視覺屬性，如角點、邊緣交叉點等，易于檢測和匹配，因此在許多計算機視覺算法中作為重要的參考點。4.SIFT算法中，描述子向量通常具有（）A.128維B.256維C.512維D.1024維答案：A解析：SIFT（尺度不變特征變換）算法中，描述子向量通常具有128維，這個維度的選擇是在保持描述能力的同時盡量降低計算復雜度的結果。5.以下哪種方法不屬于深度學習方法在目標檢測中的應用？（）A.R-CNNB.FasterR-CNNC.YOLOD.K-Means聚類答案：D解析：R-CNN、FasterR-CNN和YOLO都是基于深度學習的目標檢測方法，它們利用神經(jīng)網(wǎng)絡自動學習圖像中的特征并進行目標識別和定位。K-Means聚類是一種無監(jiān)督學習算法，常用于數(shù)據(jù)聚類，與目標檢測無關。6.在語義分割任務中，通常使用什么指標來評估模型的性能？（）A.精確率B.召回率C.mIoU（meanIntersectionoverUnion）D.F1分數(shù)答案：C解析：在語義分割任務中，mIoU（平均交并比）是常用的評估指標，它衡量了預測區(qū)域與真實區(qū)域之間的重疊程度，能夠綜合反映模型的精確率和召回率。7.以下哪種傳感器常用于獲取深度信息？（）A.攝像頭B.LiDARC.GPSD.指紋傳感器答案：B解析：LiDAR（光探測和測距）是一種通過發(fā)射激光并測量反射時間來獲取深度信息的傳感器，常用于自動駕駛、機器人導航等領域。攝像頭主要用于獲取二維圖像信息；GPS用于定位；指紋傳感器用于身份識別。8.計算機視覺中的多視角幾何主要研究的是（）A.單幅圖像的恢復B.從多個視角獲取場景信息C.圖像的幾何變換D.視頻的壓縮算法答案：B解析：多視角幾何研究的是如何從多個不同的視角獲取場景信息，并通過這些信息重建場景的三維結構或獲取場景的深度信息。選項A是單視圖幾何的研究內(nèi)容；選項C是圖像變換的研究內(nèi)容；選項D是視頻壓縮技術的研究內(nèi)容。9.在視頻理解任務中，通常需要考慮（）A.單幀圖像的語義B.視頻幀之間的時序關系C.視頻的壓縮格式D.視頻的存儲容量答案：B解析：視頻理解不僅要考慮單幀圖像的語義信息，更要考慮視頻幀之間的時序關系，以便理解視頻中的動態(tài)事件和場景變化。選項A是圖像理解的研究內(nèi)容；選項C和D與視頻理解的任務目標無關。10.計算機視覺技術中，以下哪個概念與三維重建無關？（）A.相機標定B.幾何約束C.圖像配準D.視頻壓縮答案：D解析：相機標定、幾何約束和圖像配準都是三維重建中的關鍵技術，它們分別用于確定相機的內(nèi)外參數(shù)、建立場景的幾何關系以及將不同視角的圖像對齊。視頻壓縮是圖像壓縮技術，與三維重建無關。11.以下哪種方法常用于提高圖像去噪的質(zhì)量？（）A.中值濾波B.線性插值C.K-Means聚類D.主成分分析答案：A解析：中值濾波是一種非線性濾波方法，特別適用于去除圖像中的椒鹽噪聲，它通過將每個像素點的值替換為其鄰域內(nèi)的中值來實現(xiàn)去噪，能夠較好地保留圖像的邊緣信息。線性插值用于圖像縮放；K-Means聚類是數(shù)據(jù)聚類算法；主成分分析是降維方法。12.在目標跟蹤任務中，為了應對目標外觀變化，常采用什么策略？（）A.固定窗口模板匹配B.光流法C.基于模型的方法D.基于特征的跟蹤答案：D解析：基于特征的跟蹤方法通過提取目標的顯著特征（如角點、邊緣等），并在連續(xù)幀中匹配這些特征來進行跟蹤，對目標外觀變化具有較好的魯棒性。固定窗口模板匹配計算量較大且易受遮擋影響；光流法主要用于估計場景運動；基于模型的方法需要預先構建目標的運動模型和外觀模型。13.以下哪個不是常用的圖像增強方法？（）A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.相位調(diào)整D.直方圖規(guī)定化答案：C解析：直方圖均衡化和直方圖規(guī)定化都是常用的圖像增強方法，通過調(diào)整圖像的灰度級分布來改善圖像的視覺效果。銳化濾波增強圖像的邊緣和細節(jié)。相位調(diào)整不是圖像增強的常用術語，通常圖像增強關注的是幅度（亮度）信息。14.計算機視覺中，以下哪個術語與度量圖像相似性無關？（）A.相關系數(shù)B.余弦相似度C.Jaccard指數(shù)D.均方誤差答案：D解析：相關系數(shù)、余弦相似度和Jaccard指數(shù)都是常用的相似性度量方法，分別從不同角度衡量兩個向量或集合的相似程度。均方誤差（MSE）是衡量圖像質(zhì)量損失或像素級差異的指標，通常用于圖像恢復或壓縮領域，而不是度量圖像相似性。15.在深度學習模型訓練中，數(shù)據(jù)增強的主要目的是什么？（）A.增加數(shù)據(jù)集的存儲空間B.提高模型的泛化能力C.加快模型的收斂速度D.降低模型的計算復雜度答案：B解析：數(shù)據(jù)增強通過對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行各種變換（如旋轉、裁剪、色彩抖動等）來生成新的訓練樣本，目的是增加數(shù)據(jù)集的多樣性，使模型能夠學習到更魯棒的特征，從而提高模型的泛化能力，減少過擬合。選項A、C、D不是數(shù)據(jù)增強的主要目的。16.以下哪種傳感器不屬于計算機視覺系統(tǒng)中常見的圖像采集設備？（）A.CMOS攝像頭B.掃描儀C.數(shù)碼相機D.溫度傳感器答案：D解析：CMOS攝像頭、掃描儀和數(shù)碼相機都是常見的圖像采集設備，能夠將物理世界的場景或文檔轉換為數(shù)字圖像。溫度傳感器用于測量溫度，不屬于圖像采集設備。17.計算機視覺中的“自底向上”方法通常指的是（）A.從全局信息到局部特征的分析過程B.從局部特征到全局信息的聚合過程C.從簡單模型到復雜模型的學習過程D.從低層特征到高層語義的提取過程答案：B解析：“自底向上”方法在計算機視覺中通常指從局部特征（如邊緣、角點）開始，逐步聚合這些局部特征，最終形成對整個場景或目標的理解。這與“自頂向下”（從全局到局部）的分析過程相反。18.在三維重建中，以下哪種技術常用于解決多視圖幾何中的約束問題？（）A.圖像分類B.相機標定C.幾何約束求解D.光流估計答案：C解析：多視圖幾何中的三維重建問題通常涉及大量的幾何約束，如同名點約束、基本矩陣約束等。幾何約束求解技術專門用于利用這些約束關系來估計場景的三維結構或相機的參數(shù)。圖像分類用于識別場景中的物體類別；相機標定用于確定相機的內(nèi)外參數(shù)；光流估計用于分析像素的運動。19.計算機視覺技術中，以下哪個概念主要與圖像的抽象層次無關？（）A.物體檢測B.語義分割C.視覺注意機制D.像素級處理答案：D解析：物體檢測、語義分割和視覺注意機制都與圖像的抽象層次有關，它們分別在不同層次上對圖像進行理解和解釋，從像素級的特征提取到物體的識別再到場景的語義理解。像素級處理是最底層的操作，不涉及圖像的抽象層次。20.以下哪種技術不屬于基于學習的方法在計算機視覺中的應用？（）A.支持向量機B.決策樹C.傳統(tǒng)模板匹配D.深度神經(jīng)網(wǎng)絡答案：C解析：支持向量機、決策樹和深度神經(jīng)網(wǎng)絡都是基于學習的方法，通過從數(shù)據(jù)中自動學習模型參數(shù)來實現(xiàn)計算機視覺任務。傳統(tǒng)模板匹配是一種基于特征匹配的方法，它不屬于基于學習的方法，其匹配效果依賴于模板的設計和質(zhì)量。二、多選題1.計算機視覺技術的研究領域包括哪些方面？（）A.圖像處理B.目標檢測C.機器學習D.深度學習E.三維重建答案：ABE解析：計算機視覺技術的研究領域非常廣泛，主要涵蓋圖像處理、目標檢測、圖像識別、場景理解、三維重建等方面。機器學習和深度學習是實現(xiàn)這些計算機視覺任務的關鍵技術，但它們本身并非獨立的視覺研究領域，而是實現(xiàn)視覺任務的方法論。因此，圖像處理、目標檢測和三維重建是更直接的視覺研究領域。2.以下哪些屬于常用的圖像濾波方法？（）A.均值濾波B.高斯濾波C.中值濾波D.邊緣檢測E.主成分分析答案：ABC解析：均值濾波、高斯濾波和中值濾波都是常用的圖像濾波方法，它們分別通過鄰域像素的均值、加權均值或中值來平滑圖像，去除噪聲。邊緣檢測是圖像處理中的邊緣提取操作，通常在濾波之后進行。主成分分析是降維方法，不屬于圖像濾波。3.計算機視覺中的特征點具有哪些性質(zhì)？（）A.穩(wěn)定性B.不變性C.描述性D.唯一性E.可檢測性答案：ABCE解析：計算機視覺中的特征點通常指圖像中具有顯著變化、易于檢測、穩(wěn)定且具有良好描述性的點，如角點。這些特征點需要具備穩(wěn)定性（在變化的光照和尺度下可識別）、不變性（對旋轉、縮放、光照變化等具有魯棒性）、描述性（能夠有效地描述周圍的圖像區(qū)域）和可檢測性（能夠被算法準確地定位）。唯一性不是特征點的必然性質(zhì)，因為同一個區(qū)域可能存在多個特征點。4.深度學習在計算機視覺中有哪些應用？（）A.目標檢測B.語義分割C.圖像分類D.視頻理解E.人臉識別答案：ABCDE解析：深度學習在計算機視覺中得到了廣泛應用，幾乎涵蓋了所有的核心任務。目標檢測（A）、語義分割（B）、圖像分類（C）、視頻理解（D）和人臉識別（E）都是深度學習在計算機視覺領域的重要應用實例，這些任務都受益于深度學習強大的特征學習和表示能力。5.計算機視覺系統(tǒng)通常包含哪些組成部分？（）A.圖像采集設備B.圖像處理單元C.數(shù)據(jù)存儲設備D.傳感器E.用戶界面答案：ABC解析：一個完整的計算機視覺系統(tǒng)通常至少包括圖像采集設備（如攝像頭、掃描儀等，A）、圖像處理單元（如CPU、GPU等，B）以及數(shù)據(jù)存儲設備（用于存儲圖像和模型數(shù)據(jù)，C）。傳感器（D）可能是圖像采集設備的一部分，但不是系統(tǒng)的獨立組成部分。用戶界面（E）通常是系統(tǒng)與用戶交互的界面，也不是系統(tǒng)的核心組成部分。6.三維重建的目標是什么？（）A.獲取場景的深度信息B.重建場景的幾何結構C.獲取場景的紋理信息D.識別場景中的物體E.估計相機的參數(shù)答案：ABC解析：三維重建的主要目標是根據(jù)從多個視角獲取的圖像或激光掃描數(shù)據(jù)，估計場景的三維幾何結構（B）、深度信息（A）和紋理信息（C）。雖然重建過程可能有助于識別場景中的物體（D），但這通常被視為三維重建的后續(xù)應用或結合了其他視覺任務。估計相機參數(shù)（E）是三維重建中常需要的步驟，但不是最終目標，而是實現(xiàn)目標的手段之一。7.計算機視覺中的目標跟蹤任務面臨哪些挑戰(zhàn)？（）A.目標遮擋B.目標外觀變化C.視角變化D.光照變化E.圖像噪聲答案：ABCDE解析：目標跟蹤任務在實時或動態(tài)場景中面臨多種挑戰(zhàn)。目標可能被其他物體遮擋（A），導致跟蹤中斷或錯誤。目標自身的外觀可能隨時間發(fā)生改變（B），如姿態(tài)變化、光照條件變化等。觀察目標的角度可能發(fā)生變化（C），導致目標在圖像中的投影變形。光照條件的變化（D）也會影響目標的可見性和特征穩(wěn)定性。圖像噪聲（E）會干擾特征提取和匹配，影響跟蹤精度。這些因素都給目標跟蹤算法帶來了困難。8.圖像分割的方法有哪些類型？（）A.基于閾值的分割B.基于區(qū)域的分割C.基于邊緣的分割D.基于學習的分割E.基于閾值的分割答案：ABCD解析：圖像分割方法根據(jù)其原理和實現(xiàn)方式可以劃分為多種類型。基于閾值的分割（A）根據(jù)像素強度的閾值將圖像劃分為不同區(qū)域。基于區(qū)域的分割（B）將圖像看作是多個區(qū)域的集合，通過區(qū)域合并或分裂來達到分割目的。基于邊緣的分割（C）檢測圖像中的邊緣并將圖像分割成不同的部分?；趯W習的分割（D）利用機器學習或深度學習模型來自動進行圖像分割。選項E與選項A重復。9.以下哪些技術可用于提高計算機視覺算法的魯棒性？（）A.數(shù)據(jù)增強B.多尺度特征提取C.模型集成D.傳統(tǒng)模板匹配E.權重歸一化答案：ABCE解析：提高計算機視覺算法魯棒性的技術有很多。數(shù)據(jù)增強（A）通過改變輸入數(shù)據(jù)來增加模型的泛化能力，使其對噪聲、光照變化等更魯棒。多尺度特征提?。˙）使模型能夠處理不同大小和分辨率的物體，提高對尺度變化的魯棒性。模型集成（C）結合多個模型的預測結果，可以減少單個模型的錯誤，提高整體穩(wěn)定性。傳統(tǒng)模板匹配（D）對噪聲和形變非常敏感，通常不認為能提高魯棒性。權重歸一化（E）如批歸一化，可以加速模型訓練，也有助于提高模型的泛化能力和魯棒性。10.計算機視覺與人工智能的關系是什么？（）A.計算機視覺是人工智能的一個分支B.人工智能為計算機視覺提供理論基礎C.計算機視覺為人工智能提供感知能力D.兩者相互促進，共同發(fā)展E.計算機視覺獨立于人工智能發(fā)展答案：ABCD解析：計算機視覺是人工智能（AI）領域的一個重要分支和應用方向，專注于賦予機器“看”的能力。人工智能為計算機視覺提供了包括機器學習、深度學習在內(nèi)的理論基礎和算法工具（B）。同時，計算機視覺作為人工智能感知世界的重要途徑，為AI系統(tǒng)提供了輸入信息和環(huán)境理解能力（C）。兩者緊密聯(lián)系，相互促進，共同發(fā)展，是人工智能領域內(nèi)高度交叉和融合的兩個重要方向。計算機視覺并非獨立于人工智能發(fā)展。11.計算機視覺中的特征點檢測算法有哪些？（）A.SIFTB.SURFC.ORBD.K-Means聚類E.RANSAC答案：ABC解析：SIFT（尺度不變特征變換）、SURF（加速穩(wěn)健特征）和ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）都是常用的圖像特征點檢測算法，它們各自有不同的原理和優(yōu)缺點，廣泛應用于圖像匹配和三維重建等領域。K-Means聚類是數(shù)據(jù)聚類算法，RANSAC（隨機抽樣一致性）是一種魯棒估計方法，常用于模型擬合，兩者不屬于特征點檢測算法。12.計算機視覺中的深度學習方法有哪些？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）C.支持向量機（SVM）D.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）E.樸素貝葉斯分類器答案：ABD解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）和生成對抗網(wǎng)絡（GAN）都是常用的深度學習模型，在計算機視覺領域有廣泛應用。CNN擅長處理網(wǎng)格狀數(shù)據(jù)如圖像；RNN及其變體（如LSTM、GRU）擅長處理序列數(shù)據(jù)如視頻或時間序列特征；GAN可以用于圖像生成、超分辨率等任務。支持向量機（SVM）和樸素貝葉斯分類器是傳統(tǒng)的機器學習方法，雖然也可以用于視覺任務，但不屬于深度學習范疇。13.計算機視覺系統(tǒng)中的圖像預處理可能包括哪些操作？（）A.濾波B.直方圖均衡化C.形態(tài)學操作D.相位調(diào)整E.灰度化答案：ABCE解析：圖像預處理是計算機視覺系統(tǒng)中的重要步驟，目的是改善圖像質(zhì)量，突出有用信息，方便后續(xù)處理。常見的預處理操作包括濾波（如去噪、平滑）、直方圖均衡化（改善對比度）、形態(tài)學操作（如腐蝕、膨脹，用于輪廓提取和噪聲去除）、灰度化（將彩色圖像轉換為灰度圖像，降低計算復雜度）。相位調(diào)整不是典型的圖像預處理操作，通常圖像預處理關注的是幅度（亮度、對比度）和結構特征。14.三維重建可以應用于哪些領域？（）A.計算機圖形學B.機器人導航C.醫(yī)學影像分析D.虛擬現(xiàn)實E.自動駕駛答案：ABCDE解析：三維重建技術在多個領域有廣泛應用。在計算機圖形學中，它可以用于場景建模和渲染（A）。機器人導航需要構建環(huán)境的三維地圖（B）。醫(yī)學影像分析（如CT、MRI重建）依賴于三維重建技術來可視化內(nèi)部結構（C）。虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）需要精確的三維環(huán)境信息（D）。自動駕駛汽車需要通過三維重建來理解周圍環(huán)境，實現(xiàn)安全行駛（E）。15.計算機視覺中的目標檢測框架有哪些？（）A.R-CNN系列B.YOLO系列C.SSDD.K-Means聚類E.FasterR-CNN答案：ABCE解析：R-CNN系列（包括原始R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN）、YOLO系列和SSD（SingleShotMultiBoxDetector）都是主流的目標檢測框架，它們利用深度學習方法實現(xiàn)實時的或準實時的目標檢測。K-Means聚類是數(shù)據(jù)聚類算法，不屬于目標檢測框架。FasterR-CNN是R-CNN系列的一個重要進展。16.計算機視覺中的圖像配準方法有哪些？（）A.基于特征點的配準B.基于區(qū)域的配準C.相位匹配D.K-Means聚類E.光度不變性匹配答案：ABE解析：圖像配準是將兩幅或多幅圖像在空間上對齊的過程?；谔卣鼽c的配準（A）通過匹配兩組特征點來確定變換關系?；趨^(qū)域的配準（B）通過最小化圖像間對應區(qū)域的差異來進行對齊。光度不變性匹配（E）是圖像配準中追求的目標之一，即匹配時忽略光照變化的影響。相位匹配（C）在某些特定場景下可能應用，但不是通用的圖像配準方法。K-Means聚類（D）是數(shù)據(jù)聚類算法，與圖像配準無關。17.計算機視覺技術需要解決哪些挑戰(zhàn)？（）A.視覺不確定性B.計算復雜度C.知識獲取瓶頸D.數(shù)據(jù)標注成本E.可解釋性答案：ABCDE解析：計算機視覺技術的發(fā)展面臨諸多挑戰(zhàn)。視覺世界的高度復雜性和不確定性（A）使得模型需要具備良好的泛化能力。許多先進的視覺算法計算量巨大（B），對硬件資源要求高。從零開始自動獲取視覺知識仍然存在瓶頸（C）。獲取大量高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)成本高昂（D）。深度學習模型通常被視為“黑箱”，其決策過程缺乏可解釋性（E）。18.深度學習模型在計算機視覺中的優(yōu)勢有哪些？（）A.自動特征提取B.泛化能力強C.魯棒性好D.可解釋性強E.計算效率高答案：ABC解析：深度學習模型在計算機視覺中展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。能夠自動從原始數(shù)據(jù)中學習層次化的特征表示（A），避免了人工設計特征的繁瑣和局限性。由于在大規(guī)模數(shù)據(jù)上訓練，模型通常具有較強的泛化能力（B），能夠處理未見過的數(shù)據(jù)。深度學習模型對噪聲和輸入數(shù)據(jù)的輕微變化具有一定的魯棒性（C）。然而，深度學習模型通常缺乏可解釋性（D），難以理解其內(nèi)部決策邏輯。模型的計算量通常較大（E），對計算資源要求較高，計算效率不一定高。19.計算機視覺中的語義分割與實例分割有何不同？（）A.語義分割關注物體的類別，實例分割關注單個物體B.語義分割需要解決標注歧義問題，實例分割不需要C.語義分割輸出像素級別的類別標簽，實例分割輸出邊界框D.語義分割比實例分割更難E.語義分割只適用于小物體，實例分割適用于大物體答案：AC解析：語義分割（SemanticSegmentation）的目標是為圖像中的每個像素分配一個類別標簽，識別場景中存在哪些物體類別，但不同實例屬于同一類別的像素會被視為相同。實例分割（InstanceSegmentation）在語義分割的基礎上，進一步區(qū)分同一類別中的不同實例，即不僅要識別物體類別，還要區(qū)分不同的個體，輸出每個實例的精確邊界框或掩碼。因此，語義分割關注物體的類別（A），實例分割關注單個物體（A）。語義分割需要解決類別間的標注歧義問題（B），實例分割也需要解決實例區(qū)分的歧義問題。語義分割輸出像素級別的類別標簽（C），實例分割輸出每個實例的精確區(qū)域（邊界框或掩碼）。難度比較（D）和適用范圍（E）并非絕對，兩者都有各自的挑戰(zhàn)和適用場景。20.計算機視覺系統(tǒng)的發(fā)展趨勢有哪些？（）A.更強的泛化能力B.更高的實時性C.更小的模型尺寸D.更多的應用領域E.更弱的計算需求答案：ABCD解析：計算機視覺系統(tǒng)正朝著多個方向發(fā)展。追求更強的泛化能力（A），使其在不同場景、不同條件下都能表現(xiàn)良好。提高實時性（B），滿足自動駕駛、視頻監(jiān)控等對速度要求高的應用。減小模型尺寸（C），以便在移動設備和嵌入式系統(tǒng)上部署。拓展應用領域（D），將視覺技術應用于更多行業(yè)和場景。降低計算需求（E）與提高效率、降低成本相關，但并非趨勢的描述，實際上視覺任務往往需要強大的計算能力。三、判斷題1.圖像處理是計算機視覺的基礎，但計算機視覺的目標是模擬人類的視覺感知能力。（）答案：正確解析：圖像處理主要關注對圖像進行操作以改善其質(zhì)量或提取信息，例如濾波、增強、恢復等。而計算機視覺更側重于從圖像或視頻中提取有意義的信息，理解場景內(nèi)容，模擬人類的視覺感知過程，包括識別物體、理解場景、跟蹤運動等。因此，圖像處理是計算機視覺的重要基礎，但兩者的目標是不同的。2.SIFT特征因其具有旋轉不變性，所以在任何角度變化下都能保持穩(wěn)定檢測。（）答案：錯誤解析：SIFT（尺度不變特征變換）特征確實具有尺度不變性和旋轉不變性，這意味著它在圖像尺度變化和旋轉時能夠保持穩(wěn)定。然而，SIFT特征對光照變化、仿射變換、視角變化和噪聲比較敏感，并非在任何變化下都能保持穩(wěn)定檢測。例如，劇烈的光照變化或透視變換仍然會影響SIFT特征的穩(wěn)定性和匹配效果。3.深度學習模型因為參數(shù)量巨大，所以總是需要非常強大的計算資源進行訓練和推理。（）答案：正確解析：大多數(shù)深度學習模型，尤其是深度神經(jīng)網(wǎng)絡，通常具有大量的參數(shù)（參數(shù)量巨大），這使得它們能夠學習復雜的模式和特征表示。然而，存儲這些參數(shù)、進行前向和反向傳播計算都需要大量的內(nèi)存和計算力（GPU或TPU）。因此，訓練和部署深度學習模型通常需要非常強大的計算資源支持。4.語義分割的目標是為圖像中的每個像素分配一個語義標簽，而實例分割的目標是區(qū)分同一類別的不同實例。（）答案：正確解析：語義分割（SemanticSegmentation）關注的是識別圖像中的物體類別，并為每個像素分配一個對應的類別標簽，例如將像素標記為“人”、“汽車”、“道路”等，但不同實例（如不同的人、汽車）會被視為同一類別。實例分割（InstanceSegmentation）則在語義分割的基礎上，進一步區(qū)分同一類別中的不同個體實例，即不僅要識別“人”，還要區(qū)分出畫面中的第一個“人”、第二個“人”等，通常輸出每個實例的精確邊界框或像素級掩碼。5.計算機視覺技術只能處理二維圖像信息，無法獲取三維空間信息。（）答案：錯誤解析：雖然計算機視覺的起點往往是二維圖像，但通過多種技術可以獲取和處理三維空間信息。例如，利用多視角幾何原理，從不同角度拍攝圖像或使用立體視覺、結構光或激光雷達（LiDAR）等設備，可以重建場景的三維結構、獲取深度圖或點的云數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)三維感知和理解。6.圖像增強和圖像恢復是同一個概念，都旨在改善圖像質(zhì)量。（）答案：錯誤解析：圖像增強（ImageEnhancement）和圖像恢復（ImageRestoration）雖然都旨在改善圖像質(zhì)量，但它們的側重點和目標有所不同。圖像增強主要關注改善圖像的視覺效果，例如提高對比度、銳化邊緣，使得人類觀察者感覺更舒適或更容易解讀。圖像恢復則更側重于去除或減輕圖像在采集、傳輸或處理過程中產(chǎn)生的退化，例如去噪、去模糊，力求更準確地還原圖像的原始信息。7.目標跟蹤算法只需要在第一幀中檢測到目標，后續(xù)幀就能自動跟隨。（）答案：錯誤解析：目標跟蹤算法的目標是在視頻序列中連續(xù)地定位同一目標的運動軌跡。雖然在第一幀需要進行目標檢測或初始化，但后續(xù)幀中目標可能會因為遮擋、外觀變化、光照變化、相機運動等原因而難以檢測或定位。因此，一個魯棒的目標跟蹤系統(tǒng)通常需要結合目標檢測、運動模型預測和跟蹤更新等多個環(huán)節(jié)，并具備處理目標暫時丟失或發(fā)生切換的能力。8.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）只能用于圖像分類任務，不能用于其他視覺任務。（）答案：錯誤解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）雖然最初因圖像分類任務而聞名，但它的成功和靈活性使其被廣泛應用于計算機視覺的眾多其他任務，包括目標檢測（如R-CNN系列、YOLO、SSD）、語義分割（如U-Net）、實例分割、人臉識別、動作識別、文本檢測等。CNN強大的特征提取能力使其成為解決各種視覺問題的有力工具。9.視覺注意機制是人類的生理特性，計算機視覺系統(tǒng)無法模擬。（）答案：錯誤解析：視覺注意機制是人類視覺系統(tǒng)的一種重要特性，它使得我們能夠有選擇地將注意力集中在視覺場景中的特定區(qū)域，忽略不相關的信息。近年來，研究人員已經(jīng)開發(fā)出多種模擬人類視覺注意機制的算法（如