2025年超星爾雅學習通《智能圖像識別與計算機視覺》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.在智能圖像識別中，以下哪種技術(shù)不屬于深度學習范疇？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.決策樹D.支持向量機答案：C解析：深度學習是機器學習的一個分支，它通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能來進行學習。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）都是深度學習的典型代表，而決策樹和支持向量機屬于傳統(tǒng)的機器學習方法，不屬于深度學習范疇。2.圖像分辨率是指圖像的（）A.大小B.清晰度C.像素數(shù)量D.顏色深度答案：C解析：圖像分辨率是指圖像中包含的像素數(shù)量，通常用水平像素數(shù)乘以垂直像素數(shù)來表示。更高的分辨率意味著圖像包含更多的細節(jié)，但同時也需要更大的存儲空間和處理能力。3.在圖像處理中，以下哪種方法主要用于增強圖像的對比度？（）A.濾波B.直方圖均衡化C.邊緣檢測D.形態(tài)學變換答案：B解析：直方圖均衡化是一種常用的圖像增強技術(shù)，通過調(diào)整圖像的像素分布，使得圖像的灰度級更加均勻，從而增強圖像的對比度。濾波主要用于去除噪聲，邊緣檢測用于提取圖像中的邊緣信息，形態(tài)學變換主要用于改變圖像的形狀和結(jié)構(gòu)。4.以下哪種算法常用于目標檢測任務(wù)？（）A.K近鄰算法B.K-means聚類算法C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.決策樹答案：C解析：目標檢測任務(wù)是指在一個圖像中找到并分類多個物體的位置。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是目前最常用的目標檢測算法之一，因為它能夠自動學習圖像中的特征，并在多個尺度上檢測目標。K近鄰算法和K-means聚類算法主要用于分類和聚類任務(wù)，而決策樹主要用于分類任務(wù)。5.在圖像分割中，以下哪種方法屬于監(jiān)督學習方法？（）A.超像素分割B.K-means聚類C.半監(jiān)督學習D.活動輪廓模型答案：C解析：圖像分割是將圖像劃分為多個區(qū)域的過程。超像素分割和K-means聚類屬于無監(jiān)督學習方法，而半監(jiān)督學習是一種結(jié)合了有標簽數(shù)據(jù)和無標簽數(shù)據(jù)的監(jiān)督學習方法。活動輪廓模型屬于基于能量的圖像分割方法，通常屬于無監(jiān)督或半監(jiān)督學習方法。6.以下哪種技術(shù)常用于圖像的幾何變換？（）A.圖像增強B.圖像壓縮C.圖像幾何變換D.圖像重建答案：C解析：圖像幾何變換是指改變圖像的幾何結(jié)構(gòu)，例如縮放、旋轉(zhuǎn)、平移等。圖像增強是指改善圖像的質(zhì)量，圖像壓縮是指減小圖像的存儲空間，圖像重建是指從稀疏數(shù)據(jù)中恢復圖像。7.在計算機視覺中，以下哪種傳感器常用于三維重建？（）A.攝像頭B.LiDARC.毫米波雷達D.紅外傳感器答案：B解析：三維重建是指從二維圖像中恢復物體的三維結(jié)構(gòu)。攝像頭主要用于捕捉二維圖像，而LiDAR（光探測和測距）通過發(fā)射激光并測量反射時間來獲取物體的三維坐標。毫米波雷達和紅外傳感器也常用于距離測量，但LiDAR是目前最常用的三維重建傳感器之一。8.在圖像識別中，以下哪種方法常用于特征提??？（）A.主成分分析B.線性判別分析C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.K近鄰算法答案：C解析：特征提取是從原始數(shù)據(jù)中提取有用信息的過程。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）能夠自動學習圖像中的特征，是目前最常用的特征提取方法之一。主成分分析和線性判別分析屬于降維方法，K近鄰算法屬于分類方法。9.在圖像處理中，以下哪種方法主要用于去除圖像噪聲？（）A.圖像增強B.圖像濾波C.圖像分割D.圖像重建答案：B解析：圖像濾波是指通過某種算法對圖像進行處理，以去除噪聲或平滑圖像。圖像增強是指改善圖像的質(zhì)量，圖像分割是將圖像劃分為多個區(qū)域的過程，圖像重建是指從稀疏數(shù)據(jù)中恢復圖像。10.在目標跟蹤任務(wù)中，以下哪種算法常用于處理遮擋問題？（）A.光流法B.卡爾曼濾波C.基于模型的方法D.多目標跟蹤答案：D解析：目標跟蹤是指在一個視頻序列中持續(xù)追蹤一個或多個目標。多目標跟蹤算法能夠處理遮擋問題，通過維護目標的狀態(tài)信息和歷史軌跡，能夠在目標被遮擋時繼續(xù)跟蹤。光流法主要用于估計圖像中的運動場，卡爾曼濾波主要用于狀態(tài)估計，基于模型的方法需要預先建立目標的模型。11.在智能圖像識別系統(tǒng)中，用于表示圖像中每個像素強度的值范圍通常是（）A.0到1B.0到255C.-128到127D.任意實數(shù)答案：B解析：在常見的圖像表示中，每個像素的強度通常用一個8位的無符號整數(shù)表示，其值范圍是0到255，其中0表示黑色，255表示白色。其他選項雖然也可能出現(xiàn)在某些特定的圖像格式或表示中，但0到255是最典型的范圍。12.以下哪種圖像處理技術(shù)主要用于減少圖像中的噪聲？（）A.圖像增強B.圖像濾波C.圖像分割D.圖像編碼答案：B解析：圖像濾波是通過特定的算法對圖像的每個像素及其鄰域進行操作，以減少噪聲或平滑圖像。圖像增強是改善圖像質(zhì)量，圖像分割是將圖像劃分為多個區(qū)域，圖像編碼是壓縮圖像數(shù)據(jù)。13.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，卷積層的主要作用是（）A.進行全連接計算B.提取圖像特征C.進行非極大值抑制D.調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)答案：B解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積層通過卷積核在圖像上滑動，提取圖像的局部特征，這些特征可以用于后續(xù)層進行更復雜的分析。全連接層通常位于網(wǎng)絡(luò)的末端，進行分類或回歸任務(wù)。非極大值抑制是目標檢測中的一種后處理步驟。調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)通常在訓練過程中通過優(yōu)化算法進行。14.以下哪種方法不屬于圖像分割的監(jiān)督學習方法？（）A.基于閾值的分割B.基于邊緣的分割C.基于區(qū)域的分割D.基于學習的分割答案：A解析：基于閾值的分割是一種非監(jiān)督學習方法，它通過設(shè)定一個或多個閾值來將圖像劃分為不同的區(qū)域。基于邊緣的分割、基于區(qū)域的分割和基于學習的分割都是監(jiān)督學習方法，它們需要訓練數(shù)據(jù)來指導分割過程。15.在目標檢測任務(wù)中，以下哪種算法通常用于非極大值抑制（NMS）？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.R-CNNC.SIFTD.K近鄰算法答案：B解析：非極大值抑制（NMS）是目標檢測中的一種后處理步驟，用于去除重疊的檢測框。R-CNN（Region-basedConvolutionalNeuralNetwork）是一種常用的目標檢測算法，它在檢測目標后使用NMS來合并重疊的檢測框。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是用于特征提取的，SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）是一種特征檢測算法，K近鄰算法是一種分類算法。16.在圖像重建中，以下哪種方法屬于基于優(yōu)化的方法？（）A.迭代方法B.變分方法C.基于模型的重建D.以上都是答案：D解析：圖像重建是從不完整或部分的信息中恢復原始圖像的過程。迭代方法、變分方法和基于模型的重建都是常用的圖像重建方法。迭代方法通過迭代計算逐步逼近解，變分方法通過求解一個能量泛函的最小值來重建圖像，基于模型的重建則需要建立圖像的模型，并利用模型進行重建。17.在多視角幾何中，以下哪種方法常用于立體視覺中的匹配問題？（）A.光流法B.相位一致性C.基于學習的匹配D.以上都是答案：B解析：在立體視覺中，匹配問題是指找到左右圖像中對應(yīng)點的位置。相位一致性是一種常用的匹配方法，它基于圖像的相位信息進行匹配。光流法主要用于估計圖像中的運動場，基于學習的匹配需要訓練數(shù)據(jù)來指導匹配過程。18.在圖像壓縮中，以下哪種編碼屬于無損編碼？（）A.H.264B.JPEGC.MP3D.AAC答案：C解析：圖像壓縮是將圖像數(shù)據(jù)壓縮成更小的尺寸，以便于存儲和傳輸。無損編碼是指在編碼和解碼過程中不會丟失任何信息，而損益編碼則允許在編碼過程中丟失一些信息以換取更高的壓縮率。MP3是一種常用的音頻無損編碼格式，而H.264和JPEG是常用的圖像損益編碼格式，AAC是一種音頻損益編碼格式。19.在人臉識別系統(tǒng)中，以下哪種技術(shù)常用于人臉對齊？（）A.主成分分析B.線性判別分析C.基于深度學習的方法D.K近鄰算法答案：C解析：人臉對齊是指將不同的人臉圖像對齊到同一個標準姿態(tài)，以便于后續(xù)的特征提取和識別?；谏疃葘W習的方法可以自動學習人臉對齊的特征，是目前最常用的方法之一。主成分分析和線性判別分析是降維方法，K近鄰算法是分類方法。20.在自動駕駛中，以下哪種傳感器常用于車道線檢測？（）A.攝像頭B.LiDARC.毫米波雷達D.超聲波傳感器答案：A解析：車道線檢測是自動駕駛中的一項重要任務(wù)，它幫助車輛識別車道線的位置和方向。攝像頭可以捕捉圖像信息，通過圖像處理技術(shù)可以檢測車道線。LiDAR、毫米波雷達和超聲波傳感器也可以用于距離測量，但它們通常不直接用于車道線檢測。二、多選題1.以下哪些技術(shù)屬于深度學習的范疇？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.決策樹D.支持向量機E.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)答案：ABE解析：深度學習是機器學習的一個分支，它通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能來進行學習。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是深度學習的典型代表。決策樹和支持向量機屬于傳統(tǒng)的機器學習方法，不屬于深度學習范疇。2.圖像處理中常用的增強技術(shù)包括哪些？（）A.直方圖均衡化B.對比度調(diào)整C.濾波D.邊緣檢測E.色彩空間轉(zhuǎn)換答案：ABCD解析：圖像增強是指改善圖像的質(zhì)量，常用的增強技術(shù)包括直方圖均衡化、對比度調(diào)整、濾波和邊緣檢測。色彩空間轉(zhuǎn)換屬于圖像變換的一種，也可以用于增強圖像，但通常不屬于增強技術(shù)的直接范疇。3.以下哪些方法常用于目標檢測任務(wù)？（）A.R-CNNB.FasterR-CNNC.YOLOD.SSDE.K近鄰算法答案：ABCD解析：目標檢測任務(wù)是指在一個圖像中找到并分類多個物體的位置。R-CNN、FasterR-CNN、YOLO和SSD都是目前常用的目標檢測算法。K近鄰算法是一種分類算法，不適用于目標檢測任務(wù)。4.圖像分割的方法可以分為哪些類型？（）A.半監(jiān)督學習B.監(jiān)督學習C.無監(jiān)督學習D.基于區(qū)域的方法E.基于邊緣的方法答案：BCDE解析：圖像分割是將圖像劃分為多個區(qū)域的過程。根據(jù)是否需要訓練數(shù)據(jù)，可以分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習。根據(jù)分割的方法，可以分為基于區(qū)域的方法、基于邊緣的方法和基于模型的方法。5.以下哪些傳感器常用于三維重建？（）A.攝像頭B.LiDARC.毫米波雷達D.紅外傳感器E.超聲波傳感器答案：ABC解析：三維重建是指從二維圖像中恢復物體的三維結(jié)構(gòu)。攝像頭、LiDAR和毫米波雷達都是常用的三維重建傳感器。紅外傳感器和超聲波傳感器也可以用于距離測量，但通常不直接用于三維重建。6.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以下哪些層是常見的組成部分？（）A.卷積層B.池化層C.全連接層D.歸一化層E.激活層答案：ABCDE解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）通常由卷積層、池化層、全連接層、歸一化層和激活層組成。卷積層用于提取圖像特征，池化層用于降維，全連接層用于分類，歸一化層用于加速訓練，激活層用于引入非線性。7.圖像壓縮的方法可以分為哪些類型？（）A.無損壓縮B.損益壓縮C.預測編碼D.變分編碼E.熵編碼答案：ABCE解析：圖像壓縮是將圖像數(shù)據(jù)壓縮成更小的尺寸，可以分為無損壓縮和損益壓縮。預測編碼和熵編碼是常用的圖像壓縮技術(shù)，而變分編碼是一種圖像重建方法。8.在人臉識別系統(tǒng)中，以下哪些技術(shù)常用于特征提??？（）A.主成分分析B.線性判別分析C.基于深度學習的方法D.濾波器組E.K近鄰算法答案：ABC解析：人臉識別系統(tǒng)中，特征提取是非常關(guān)鍵的一步。主成分分析、線性判別分析和基于深度學習的方法都是常用的特征提取技術(shù)。濾波器組和K近鄰算法不是專門用于特征提取的技術(shù)。9.在目標跟蹤任務(wù)中，以下哪些方法常用于處理遮擋問題？（）A.光流法B.多目標跟蹤C.基于模型的方法D.追蹤一致性E.卡爾曼濾波答案：BD解析：目標跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)追蹤一個或多個目標。多目標跟蹤算法能夠處理遮擋問題，通過維護目標的狀態(tài)信息和歷史軌跡，能夠在目標被遮擋時繼續(xù)跟蹤。追蹤一致性是一種用于多目標跟蹤的算法，它通過分析目標之間的遮擋關(guān)系來提高跟蹤的準確性。光流法主要用于估計圖像中的運動場，卡爾曼濾波主要用于狀態(tài)估計，基于模型的方法需要預先建立目標的模型。10.在圖像處理中，以下哪些方法主要用于去除圖像噪聲？（）A.中值濾波B.均值濾波C.高斯濾波D.邊緣檢測E.圖像增強答案：ABC解析：圖像濾波是去除圖像噪聲的常用方法，包括中值濾波、均值濾波和高斯濾波。邊緣檢測是提取圖像中的邊緣信息，圖像增強是改善圖像的質(zhì)量。11.深度學習在圖像識別中的應(yīng)用包括哪些方面？（）A.特征提取B.圖像分類C.目標檢測D.圖像分割E.圖像生成答案：ABCDE解析：深度學習在圖像識別中應(yīng)用廣泛，涵蓋了多個方面。特征提取是利用深度學習自動學習圖像中的高級特征；圖像分類是對圖像進行分類，如識別圖像中的物體類別；目標檢測是在圖像中定位并分類多個物體；圖像分割是將圖像劃分為不同的區(qū)域，如將前景和背景分離；圖像生成是生成新的圖像內(nèi)容，如圖像修復或風格遷移。因此，A、B、C、D、E都是深度學習在圖像識別中的應(yīng)用方面。12.圖像增強的常用技術(shù)有哪些？（）A.直方圖均衡化B.對比度調(diào)整C.濾波D.邊緣銳化E.色彩空間轉(zhuǎn)換答案：ABCD解析：圖像增強技術(shù)旨在改善圖像的質(zhì)量或突出某些特征。直方圖均衡化是一種常用的全局對比度增強技術(shù)；對比度調(diào)整可以手動或自動地改變圖像的對比度；濾波（如均值濾波、中值濾波）可以平滑圖像或去除噪聲；邊緣銳化（如Sobel算子、拉普拉斯算子）可以增強圖像的邊緣；色彩空間轉(zhuǎn)換（如RGB到HSV）可以改變圖像的色調(diào)、飽和度和亮度，從而進行特定的增強處理。色彩空間轉(zhuǎn)換雖然可以用于增強，但通常不直接歸類為增強技術(shù)本身，而是作為一種工具。因此，A、B、C、D是更直接的圖像增強技術(shù)。13.以下哪些方法屬于監(jiān)督學習在計算機視覺中的應(yīng)用？（）A.圖像分類B.目標檢測C.圖像分割D.K近鄰分類E.主成分分析答案：ABCD解析：監(jiān)督學習在計算機視覺中應(yīng)用廣泛。圖像分類是根據(jù)圖像內(nèi)容將其歸類到預定義的類別中；目標檢測是在圖像中定位并分類多個物體；圖像分割是將圖像劃分為不同的區(qū)域，這些分割任務(wù)通常需要監(jiān)督學習來指導（如監(jiān)督分割）；K近鄰分類是一種經(jīng)典的分類算法，可以應(yīng)用于圖像分類任務(wù)。主成分分析（PCA）是一種降維技術(shù)，屬于無監(jiān)督學習方法，因此E不屬于監(jiān)督學習的范疇。因此，A、B、C、D是監(jiān)督學習在計算機視覺中的應(yīng)用。14.三維重建常用的傳感器有哪些？（）A.攝像頭B.LiDARC.毫米波雷達D.紅外傳感器E.超聲波傳感器答案：ABCD解析：三維重建的目標是獲取場景的三維信息。攝像頭可以通過立體視覺或多視圖幾何進行三維重建；LiDAR通過發(fā)射激光并接收反射信號來直接獲取三維點云數(shù)據(jù)；毫米波雷達通過發(fā)射毫米波并接收反射信號來測量距離，也可用于三維重建；紅外傳感器可以通過熱成像來輔助進行三維重建或距離測量；超聲波傳感器通過發(fā)射超聲波并接收反射信號來測量距離，常用于短距離的三維重建或測距。因此，A、B、C、D都是常用的三維重建傳感器。15.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的組成部分通常包括哪些？（）A.卷積層B.池化層C.全連接層D.歸一化層E.激活層答案：ABCDE解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種專門用于處理圖像數(shù)據(jù)的深度學習模型，其結(jié)構(gòu)通常包括多個層次。卷積層用于提取圖像的局部特征；池化層用于降低特征圖的空間維度，減少計算量并增加魯棒性；全連接層通常位于網(wǎng)絡(luò)的末端，用于將提取的特征進行整合，并輸出最終的分類結(jié)果或回歸值；歸一化層（如批量歸一化）用于加速訓練過程，提高模型的穩(wěn)定性；激活層（如ReLU）為網(wǎng)絡(luò)引入非線性，使得CNN能夠?qū)W習復雜的模式。因此，A、B、C、D、E都是CNN的常見組成部分。16.圖像壓縮的方法有哪些類型？（）A.無損壓縮B.損益壓縮C.預測編碼D.變分編碼E.熵編碼答案：ABCE解析：圖像壓縮旨在減少圖像數(shù)據(jù)的存儲空間或傳輸帶寬。根據(jù)壓縮過程中是否丟失信息，可以分為無損壓縮和損益壓縮。無損壓縮保證解壓縮后的圖像與原始圖像完全一致，如JPEG2000的無損模式；損益壓縮允許在壓縮過程中丟失部分信息，以換取更高的壓縮率，如JPEG。預測編碼是一種通過預測當前像素值并編碼預測誤差來實現(xiàn)的壓縮方法；熵編碼是利用數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性進行壓縮的方法，如哈夫曼編碼、算術(shù)編碼；變分編碼是一種用于圖像重建的編碼方法，不直接用于通用圖像壓縮。因此，A、B、C、E是圖像壓縮的相關(guān)方法類型。17.人臉識別系統(tǒng)中，哪些技術(shù)可用于特征提取？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.基于深度學習的方法D.濾波器組E.K近鄰算法答案：ABC解析：人臉識別系統(tǒng)中的特征提取是非常關(guān)鍵的一步，目的是從人臉圖像中提取出具有區(qū)分性的特征。主成分分析（PCA）通過正交變換將數(shù)據(jù)投影到低維空間，常用于人臉特征提??；線性判別分析（LDA）通過最大化類間差異和最小化類內(nèi)差異來找到最優(yōu)的特征向量，也常用于人臉識別；基于深度學習的方法（如使用CNN）能夠自動學習人臉的深度特征，是目前最先進的方法之一；濾波器組可以設(shè)計特定的濾波器來提取人臉的某些特征；K近鄰算法是一種分類算法，不是用于特征提取的技術(shù)。因此，A、B、C是用于人臉識別系統(tǒng)中特征提取的技術(shù)。18.目標跟蹤任務(wù)中，哪些方法常用于處理遮擋問題？（）A.多目標跟蹤B.追蹤一致性C.基于模型的方法D.光流法E.卡爾曼濾波答案：AB解析：目標跟蹤是指在視頻序列中持續(xù)追蹤一個或多個目標。遮擋是目標跟蹤中常見的挑戰(zhàn)，即一個目標被另一個物體部分或完全遮擋。多目標跟蹤算法通過維護每個目標的狀態(tài)信息和歷史軌跡，即使在目標被遮擋后，也能根據(jù)歷史信息或運動模型進行預測，繼續(xù)跟蹤目標；追蹤一致性是一種用于多目標跟蹤的算法，它通過分析目標之間的遮擋關(guān)系，以及跟蹤結(jié)果的一致性，來提高跟蹤的魯棒性和準確性。基于模型的方法需要預先建立目標的模型，遮擋會使模型匹配困難；光流法主要用于估計圖像中的運動場；卡爾曼濾波主要用于狀態(tài)估計，尤其在目標運動相對平滑時，但遮擋會使預測失效。因此，A、B是處理遮擋問題的常用方法。19.圖像處理中，哪些技術(shù)屬于濾波器類？（）A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.邊緣檢測E.頻率域濾波答案：ABCE解析：濾波器是圖像處理中用于對圖像進行操作以達到特定目的（如平滑、銳化、去噪）的工具。均值濾波通過計算像素鄰域的均值來平滑圖像；中值濾波通過計算像素鄰域的中值來平滑圖像，對椒鹽噪聲更有效；高斯濾波使用高斯核進行加權(quán)平均，平滑效果更自然；邊緣檢測（如Sobel、Canny算子）可以看作是一種濾波器，它通過檢測圖像的梯度來突出邊緣；頻率域濾波是在圖像的頻域進行的操作，通過在頻域應(yīng)用濾波器（如低通濾波、高通濾波）來達到目的。因此，A、B、C、E都屬于濾波器類技術(shù)。20.在計算機視覺中，以下哪些任務(wù)屬于低級任務(wù)？（）A.圖像分類B.目標檢測C.圖像分割D.邊緣檢測E.視頻分析答案：D解析：計算機視覺任務(wù)通常根據(jù)其復雜性和層次性進行分類。低級任務(wù)（或稱為視覺基礎(chǔ)任務(wù)）處理圖像的原始信息，如亮度、顏色、紋理等。邊緣檢測是典型的低級任務(wù)，它提取圖像中的邊緣信息。中級任務(wù)（或稱為中級視覺任務(wù)）處理更抽象的結(jié)構(gòu)信息，如目標識別（目標檢測）和物體分割（圖像分割）。高級任務(wù)（或稱為高級視覺任務(wù)）處理更復雜的概念，如場景理解、行為識別和視頻分析。圖像分類、目標檢測、圖像分割和視頻分析都屬于中級或高級任務(wù)。因此，只有D屬于低級任務(wù)。三、判斷題1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要適用于圖像識別任務(wù)，不能用于序列數(shù)據(jù)處理。（）答案：錯誤解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）雖然最初是為圖像識別而設(shè)計的，通過其卷積和池化操作能夠有效提取圖像中的局部特征，但它并非只能處理圖像數(shù)據(jù)。CNN的結(jié)構(gòu)具有平移不變性，這使得它也能處理具有類似網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的序列數(shù)據(jù)，如時間序列數(shù)據(jù)或文本數(shù)據(jù)（通過將文本表示為詞嵌入矩陣）。因此，CNN不僅可以用于圖像識別，也可以用于其他序列數(shù)據(jù)處理任務(wù)。2.圖像分割的目標是將圖像劃分為具有相似特征的區(qū)域，通常需要人工標注訓練數(shù)據(jù)。（）答案：錯誤解析：圖像分割的目標確實是將圖像劃分為具有相似特征（如顏色、紋理、語義）的區(qū)域。圖像分割任務(wù)可以分為監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習。監(jiān)督學習圖像分割需要大量的標注數(shù)據(jù)來訓練模型，但并非所有圖像分割任務(wù)都需要人工標注。例如，在半監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習圖像分割中，可以使用少量標注數(shù)據(jù)或完全不用標注數(shù)據(jù)，通過利用圖像本身的統(tǒng)計特性或結(jié)構(gòu)信息來進行分割。因此，需要人工標注訓練數(shù)據(jù)只是監(jiān)督學習圖像分割的一種情況。3.目標檢測算法需要先進行圖像分類，然后才能定位目標。（）答案：錯誤解析：目標檢測是一個比圖像分類更復雜的任務(wù)，它不僅需要判斷圖像中是否存在目標，還需要確定目標的位置（通常用邊界框表示）。目標檢測算法通常同時進行分類和定位。例如，在兩階段檢測器（如R-CNN系列）中，首先生成候選區(qū)域（RegionProposals），然后對這些區(qū)域進行分類和定位。在單階段檢測器（如YOLO、SSD）中，直接在輸入圖像上預測目標的類別和位置。因此，目標檢測并非先進行圖像分類，而是同時處理分類和定位。4.圖像增強會改變圖像的原始數(shù)據(jù)，因此增強后的圖像不能用于精確的測量。（）答案：錯誤解析：圖像增強的目的是改善圖像的視覺效果或突出某些信息，它確實會改變圖像的像素值。然而，并非所有圖像增強都會導致圖像無法用于測量。例如，對比度調(diào)整、亮度調(diào)整等操作只是改變了像素值的范圍，通常不會影響圖像中物體之間的相對位置和尺寸關(guān)系，因此增強后的圖像有時仍可以用于相對精確的測量。但是，一些會改變圖像幾何結(jié)構(gòu)的增強方法（如非剛性變形）則可能不適合用于精確測量?？偟膩碚f，圖像增強是否影響測量能力取決于具體的增強方法。因此，說增強后的圖像“不能”用于精確測量是不準確的。5.深度學習模型需要大量的訓練數(shù)據(jù)才能獲得好的性能。（）答案：正確解析：深度學習模型，特別是復雜的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，由于其大量的參數(shù)，通常需要大量的訓練數(shù)據(jù)來學習有效的特征表示并避免過擬合。數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量對深度學習模型的性能至關(guān)重要。在許多視覺任務(wù)中，獲取大規(guī)模的標注數(shù)據(jù)集是訓練高性能模型的關(guān)鍵步驟。雖然有一些小樣本學習或自監(jiān)督學習的方法試圖減少對大量標注數(shù)據(jù)的依賴，但總體而言，深度學習模型在大多數(shù)情況下表現(xiàn)出色還是需要大量的訓練數(shù)據(jù)。6.圖像壓縮必然會丟失信息，因此壓縮后的圖像質(zhì)量一定不如原始圖像。（）答案：錯誤解析：圖像壓縮分為損益壓縮（LossyCompression）和無損壓縮（LosslessCompression）。損益壓縮在壓縮過程中會丟棄一部分信息以換取更高的壓縮率，這通常會導致圖像質(zhì)量的下降，但可以通過控制壓縮率來平衡壓縮比和圖像質(zhì)量。無損壓縮則保證在壓縮和解壓縮過程中不會丟失任何信息，解壓縮后的圖像與原始圖像完全一致，因此圖像質(zhì)量不受影響。由于存在無損壓縮，圖像壓縮不必然會丟失信息，壓縮后的圖像質(zhì)量也不一定總是不如原始圖像。7.紅外傳感器只能探測到熱輻射，不能用于測量距離。（）答案：錯誤解析：紅外傳感器確實是基于探測物體發(fā)出的或反射的紅外輻射（熱輻射）來工作的，因此可以用于測距。常見的紅外測距方法包括被動式紅外測距（測量目標自身熱輻射）和主動式紅外測距（發(fā)射紅外光并測量反射回來的時間或強度）。雖然激光雷達（LiDAR）通常使用可見光或近紅外激光，并且精度更高，但紅外傳感器也可以實現(xiàn)測距功能，只是精度和性能可能因設(shè)計和應(yīng)用場景而異。8.計算機視覺只關(guān)注靜態(tài)圖像的處理和分析。（）答案：錯誤解析：計算機視覺是一個廣泛的領(lǐng)域，它不僅關(guān)注靜態(tài)圖像的處理和分析，還包括對動態(tài)視頻序列的分析和理解。視頻分析是計算機視覺的一個重要分支，涉及到運動目標檢測、跟蹤、行為識別、視頻分割等任務(wù)。因此，計算機視覺的研究和應(yīng)用范圍遠不止于靜態(tài)圖像。9.K近鄰算法（KNN）是一種無參數(shù)的機器學習算法。（）答案：正確解析：K近鄰算法（K-NearestNeighbors）是一種基本的分類和回歸方法。它是一種無參數(shù)（或稱為“惰性”）學習算法，這意味著它在訓練階段不進行顯式的模型擬合，而是僅僅存儲整個訓練數(shù)據(jù)集。在預測階段，對于一個新的輸入樣本，KNN算法會計算它與訓練集中所有樣本的距離，找出距離最近的K個鄰居，然后根據(jù)這K個鄰居的標簽（對于分類任務(wù)）或值（對于回歸任務(wù)）來預測新樣本的標簽或值。由于算法本身沒有學習到模型參數(shù)，而是依賴于數(shù)據(jù)的直接比較，因此被稱為無參數(shù)算法。10.主成分分析（PCA）是一種有監(jiān)督的學習方法。（）答案：錯誤解析：主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）是一種降維技術(shù)，它通過正交變換將數(shù)據(jù)投影到新的低維子空間，使得投影后的數(shù)據(jù)保留