2025年大學(xué)人工智能（計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)）試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______一、選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填寫在括號(hào)內(nèi)）1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，用于提取圖像邊緣信息的常用算法是（）A.直方圖均衡化算法B.霍夫變換算法C.高斯濾波算法D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法2.以下哪種圖像特征描述子對(duì)旋轉(zhuǎn)、尺度變化具有較好的穩(wěn)定性（）A.SIFTB.SURFC.ORBD.以上都是3.在圖像分類任務(wù)中，常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)不包括（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.均方誤差4.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，卷積層的主要作用是（）A.增加網(wǎng)絡(luò)的非線性B.提取圖像特征C.進(jìn)行分類決策D.減少參數(shù)數(shù)量5.以下哪種方法可以用于圖像超分辨率重建（）A.雙線性插值B.小波變換C.深度學(xué)習(xí)方法D.以上都可以6.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，用于目標(biāo)檢測(cè)的經(jīng)典算法是（）A.HOG+SVMB.K-Means算法C.決策樹算法D.樸素貝葉斯算法7.在圖像分割中，基于區(qū)域的分割方法不包括（）A.分水嶺算法B.區(qū)域生長(zhǎng)算法C.GrabCut算法D.Canny邊緣檢測(cè)算法8.以下哪種顏色空間在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中常用于圖像分割（）A.RGBB.HSVC.YUVD.CMYK9.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，池化層的主要作用是（）A.減少計(jì)算量B.增加網(wǎng)絡(luò)的非線性C.防止過(guò)擬合D.以上都是10.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，用于圖像配準(zhǔn)的方法不包括（）A.基于特征的方法B.基于區(qū)域的方法C.基于深度學(xué)習(xí)的方法D.基于直方圖的方法二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題5分，每題有多個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填寫在括號(hào)內(nèi)，少選、多選均不得分）1.以下哪些是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用領(lǐng)域（）A.安防監(jiān)控B.自動(dòng)駕駛C.醫(yī)學(xué)影像分析D.虛擬現(xiàn)實(shí)2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化算法包括（）A.SGDB.AdamC.AdagradD.RMSProp3.在圖像特征提取中，局部特征描述子的優(yōu)點(diǎn)有（）A.對(duì)光照變化不敏感B.對(duì)遮擋具有一定的魯棒性C.計(jì)算效率高D.能夠準(zhǔn)確描述圖像的全局特征4.圖像分類中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法有（）A．隨機(jī)旋轉(zhuǎn)B.隨機(jī)翻轉(zhuǎn)C.隨機(jī)裁剪D.增加噪聲5.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，常用的圖像濾波方法有（）A.均值濾波B.中值濾波C.高斯濾波D.雙邊濾波三（總共5題，每題4分，判斷下列說(shuō)法是否正確，正確的打“√”，錯(cuò)誤的打“×”）1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)只能處理二維圖像，不能處理三維場(chǎng)景。（）2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)共享可以減少網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)數(shù)量，提高計(jì)算效率。（）3.在圖像分割中，基于邊緣的分割方法適用于分割具有明顯邊緣的物體。（）4.圖像特征描述子的維度越高，描述能力越強(qiáng)。（）5.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的目標(biāo)檢測(cè)算法可以同時(shí)檢測(cè)出圖像中的多個(gè)目標(biāo)。（）四、簡(jiǎn)答題（總共3題，每題10分，請(qǐng)簡(jiǎn)要回答以下問(wèn)題）1.簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)及其各層的作用。2.請(qǐng)說(shuō)明圖像分類任務(wù)中，準(zhǔn)確率、召回率和F1值的含義及計(jì)算方法。3.在圖像超分辨率重建中，深度學(xué)習(xí)方法相比傳統(tǒng)方法有哪些優(yōu)勢(shì)？五、論述題（總共2題，每題15分，請(qǐng)?jiān)敿?xì)論述以下問(wèn)題）1.論述計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用及面臨的挑戰(zhàn)。2.闡述如何利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像目標(biāo)檢測(cè)，并說(shuō)明常用的目標(biāo)檢測(cè)算法及其特點(diǎn)。答案：一、選擇題1.B2.D3.D4.B5.D6.A7.D8.B9.A10.D二、多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABCD5.ABCD三、判斷題1.×2.√3.√4.×5.√四、簡(jiǎn)答題1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)包括輸入層、卷積層、池化層、全連接層等。輸入層用于輸入圖像數(shù)據(jù)；卷積層通過(guò)卷積核提取圖像特征；池化層降低數(shù)據(jù)維度，減少計(jì)算量；全連接層進(jìn)行分類決策。2.準(zhǔn)確率是分類正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例；召回率是正確預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)占實(shí)際正例樣本數(shù)的比例；F1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值，計(jì)算公式為F1=2×(準(zhǔn)確率×召回率)/(準(zhǔn)確率+召回率)。3.深度學(xué)習(xí)方法在圖像超分辨率重建中優(yōu)勢(shì)明顯，能自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的復(fù)雜特征和映射關(guān)系，重建效果更好，對(duì)不同類型圖像適應(yīng)性強(qiáng)，可處理多種退化情況，相比傳統(tǒng)方法更具靈活性和魯棒性。五、論述題1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，如通過(guò)攝像頭識(shí)別道路、交通標(biāo)志、車輛和行人等。面臨的挑戰(zhàn)包括復(fù)雜環(huán)境下的目標(biāo)識(shí)別與定位，如惡劣天氣、遮擋等；實(shí)時(shí)性要求高，需快速處理大量圖像數(shù)據(jù)；以及系統(tǒng)的可靠性和安全性保障等。2.利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像目標(biāo)檢測(cè)，首先通過(guò)卷積層提取圖像特征，然后利用區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)生成