2026年人工智能計算機視覺基礎知識題庫含答案一、單選題（每題2分，共20題）1.計算機視覺的核心任務之一是A.圖像分類B.自然語言處理C.機器翻譯D.語音識別2.以下哪種算法不屬于傳統(tǒng)的圖像處理方法？A.中值濾波B.SIFT特征點檢測C.深度學習卷積神經網絡D.高斯模糊3.在圖像分割中，以下哪種方法屬于監(jiān)督學習？A.K-means聚類B.活動輪廓模型C.支持向量機（SVM）D.超像素分割4.以下哪種顏色空間最適合圖像的亮度處理？A.RGBB.HSVC.YCbCrD.Lab5.人臉識別中，常用的特征提取方法不包括A.LBP（局部二值模式）B.Gabor濾波器C.主成分分析（PCA）D.卷積自編碼器6.以下哪種傳感器常用于自動駕駛中的環(huán)境感知？A.紅外傳感器B.激光雷達（LiDAR）C.攝像頭陣列D.超聲波傳感器7.目標檢測中，以下哪種模型屬于兩階段檢測器？A.YOLOv5B.SSDC.FasterR-CNND.RetinaNet8.以下哪種損失函數(shù)常用于語義分割任務？A.HingeLossB.MSEC.DiceLossD.Cross-EntropyLoss9.在3D視覺中，以下哪種方法常用于深度估計？A.雙目立體視覺B.光流法C.語義分割D.時域分析10.以下哪種技術常用于提高圖像的分辨率？A.圖像插值B.圖像去噪C.圖像增強D.圖像壓縮二、多選題（每題3分，共10題）1.計算機視覺的典型應用場景包括A.醫(yī)學影像分析B.安防監(jiān)控C.自動駕駛D.人機交互2.以下哪些屬于圖像處理的基本操作？A.鄰域操作B.變換操作C.濾波操作D.分類操作3.深度學習在計算機視覺中的優(yōu)勢包括A.高精度B.強泛化能力C.需要大量標注數(shù)據(jù)D.計算復雜度高4.以下哪些方法可用于圖像去噪？A.中值濾波B.小波變換C.噪聲估計D.自編碼器5.目標跟蹤中，以下哪些屬于常見的跟蹤算法？A.卡爾曼濾波B.光流法C.基于特征點的方法D.目標檢測與重識別6.以下哪些顏色空間適合人眼感知？A.RGBB.HSVC.LabD.CMYK7.3D重建中，以下哪些方法屬于幾何方法？A.雙目立體視覺B.結構光C.激光掃描D.深度學習分割8.以下哪些技術可用于提高模型的魯棒性？A.數(shù)據(jù)增強B.正則化C.批歸一化D.蒸餾學習9.語義分割中，以下哪些方法屬于基于深度學習的方法？A.U-NetB.FCNC.DeepLabD.K-means聚類10.以下哪些傳感器可用于多模態(tài)感知？A.攝像頭B.毫米波雷達C.IMU（慣性測量單元）D.溫度傳感器三、判斷題（每題2分，共10題）1.計算機視覺的目標是將圖像轉換為文字信息。（×）2.SIFT特征具有旋轉不變性。（√）3.語義分割的目標是檢測圖像中的目標邊界。（×）4.圖像分辨率越高，圖像質量越好。（×）5.深度學習模型不需要先驗知識。（√）6.目標檢測和目標跟蹤是同一個概念。（×）7.3D重建只能通過幾何方法實現(xiàn)。（×）8.圖像增強和圖像去噪是同一個概念。（×）9.計算機視覺在自動駕駛中不可替代。（×）10.多模態(tài)感知可以提高系統(tǒng)的感知能力。（√）四、簡答題（每題5分，共5題）1.簡述圖像分類的基本流程。2.什么是目標檢測？舉例說明其應用場景。3.簡述語義分割與實例分割的區(qū)別。4.簡述深度學習在計算機視覺中的優(yōu)勢。5.簡述3D視覺在自動駕駛中的重要性。五、論述題（每題10分，共2題）1.論述深度學習在圖像去噪中的應用及其優(yōu)缺點。2.論述多模態(tài)感知在未來智能系統(tǒng)中的發(fā)展趨勢。答案與解析一、單選題1.A解析：圖像分類是計算機視覺的核心任務之一，廣泛應用于圖像識別、場景理解等領域。2.C解析：機器翻譯屬于自然語言處理范疇，不屬于圖像處理方法。3.C解析：支持向量機（SVM）屬于監(jiān)督學習方法，而K-means聚類、活動輪廓模型和超像素分割屬于無監(jiān)督或半監(jiān)督方法。4.C解析：YCbCr顏色空間將亮度（Y）與色度（Cb、Cr）分離，適合亮度處理。5.D解析：卷積自編碼器屬于無監(jiān)督學習方法，常用于降維或特征學習，不屬于人臉識別中的特征提取方法。6.B解析：激光雷達（LiDAR）常用于自動駕駛中的環(huán)境感知，提供高精度的距離信息。7.C解析：FasterR-CNN屬于兩階段檢測器，先生成候選框再分類，而YOLOv5、SSD和RetinaNet屬于單階段檢測器。8.C解析：DiceLoss常用于語義分割任務，衡量預測與真實標簽的重疊程度。9.A解析：雙目立體視覺通過左右攝像頭獲取深度信息，常用于深度估計。10.A解析：圖像插值（如雙線性插值）常用于提高圖像分辨率。二、多選題1.ABCD解析：計算機視覺的應用場景廣泛，包括醫(yī)學影像分析、安防監(jiān)控、自動駕駛和人機交互等。2.ABC解析：圖像處理的基本操作包括鄰域操作、變換操作和濾波操作，分類操作屬于機器學習范疇。3.ABCD解析：深度學習的優(yōu)勢包括高精度、強泛化能力，但需要大量標注數(shù)據(jù)，計算復雜度高。4.ABCD解析：圖像去噪方法包括中值濾波、小波變換、噪聲估計和自編碼器等。5.ABCD解析：目標跟蹤算法包括卡爾曼濾波、光流法、基于特征點的方法和目標檢測與重識別等。6.ABC解析：RGB、HSV和Lab顏色空間適合人眼感知，CMYK主要用于印刷。7.ABC解析：3D重建的幾何方法包括雙目立體視覺、結構光和激光掃描，深度學習分割屬于基于學習方法。8.ABCD解析：提高模型魯棒性的技術包括數(shù)據(jù)增強、正則化、批歸一化和蒸餾學習等。9.ABC解析：語義分割的深度學習方法包括U-Net、FCN和DeepLab，K-means聚類屬于聚類算法。10.ABC解析：多模態(tài)感知傳感器包括攝像頭、毫米波雷達和IMU，溫度傳感器不屬于多模態(tài)感知范疇。三、判斷題1.×解析：計算機視覺的目標是將圖像轉換為語義信息，而非文字信息。2.√解析：SIFT特征具有旋轉不變性，是常用的特征點檢測方法。3.×解析：語義分割的目標是像素級別的分類，而非檢測目標邊界。4.×解析：圖像分辨率越高，細節(jié)越豐富，但并不一定代表質量更好，需綜合考慮其他因素。5.√解析：深度學習模型通過數(shù)據(jù)學習，不需要顯式先驗知識。6.×解析：目標檢測是定位目標，目標跟蹤是持續(xù)追蹤目標，兩者不同。7.×解析：3D重建方法包括幾何方法和基于學習方法。8.×解析：圖像增強和圖像去噪是不同的概念，前者提升圖像質量，后者去除噪聲。9.×解析：計算機視覺在自動駕駛中不可或缺，用于環(huán)境感知和決策。10.√解析：多模態(tài)感知可以提高系統(tǒng)的感知能力和魯棒性。四、簡答題1.簡述圖像分類的基本流程圖像分類的基本流程包括數(shù)據(jù)預處理、模型構建、訓練和評估。數(shù)據(jù)預處理包括圖像縮放、歸一化等；模型構建通常使用卷積神經網絡（CNN）；訓練過程中通過反向傳播優(yōu)化參數(shù)；評估階段使用準確率、召回率等指標衡量模型性能。2.什么是目標檢測？舉例說明其應用場景目標檢測是在圖像中定位并分類目標的位置。應用場景包括自動駕駛（行人檢測）、安防監(jiān)控（異常行為識別）、醫(yī)學影像（病灶檢測）等。3.簡述語義分割與實例分割的區(qū)別語義分割將圖像像素分類為語義類別（如人、車），實例分割進一步區(qū)分同一類別的不同實例（如區(qū)分不同的人）。4.簡述深度學習在計算機視覺中的優(yōu)勢深度學習的優(yōu)勢包括高精度、強泛化能力，能夠自動學習特征，但需要大量標注數(shù)據(jù)和計算資源。5.簡述3D視覺在自動駕駛中的重要性3D視覺提供深度信息，幫助自動駕駛系統(tǒng)理解環(huán)境，實現(xiàn)路徑規(guī)劃、障礙物避讓等功能。五、論述題1.論述深度學習在圖像去噪中的應用及其優(yōu)缺點深度學習