2025年大學(xué)大一（人工智能技術(shù)應(yīng)用）計(jì)算機(jī)視覺實(shí)務(wù)試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題共30分）答題要求：本卷共6題，每題5分。每題只有一個(gè)選項(xiàng)符合題意，請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在括號(hào)內(nèi)。1.以下哪種技術(shù)不屬于計(jì)算機(jī)視覺中的圖像預(yù)處理方法？（）A.圖像濾波B.特征提取C.圖像增強(qiáng)D.圖像去噪2.在計(jì)算機(jī)視覺中，用于描述圖像中物體形狀的是（）。A.顏色直方圖B.紋理特征C.形狀輪廓D.灰度值3.以下哪個(gè)算法常用于目標(biāo)檢測？（）A.K-Means算法B.支持向量機(jī)C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.決策樹4.計(jì)算機(jī)視覺中，圖像的分辨率指的是（）。A.圖像的大小B.圖像的色彩深度C.圖像中像素的數(shù)量D.圖像中可分辨的最小細(xì)節(jié)5.以下哪種圖像格式在計(jì)算機(jī)視覺中應(yīng)用最廣泛？（）A.JPEGB.BMPC.PNGD.GIF6.計(jì)算機(jī)視覺中的立體視覺主要用于（）。A.圖像識(shí)別B.目標(biāo)跟蹤C(jī).三維重建D.圖像濾波第II卷（非選擇題共70分）二、填空題（共15分）答題要求：本卷共5空，每空3分。請(qǐng)將正確答案填在橫線上。1.計(jì)算機(jī)視覺中常用的特征點(diǎn)檢測算法有________。2.圖像的灰度化是將彩色圖像轉(zhuǎn)換為________圖像的過程。3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積層主要作用是________。4.在計(jì)算機(jī)視覺中，圖像配準(zhǔn)的目的是________。5.常用的圖像分割算法有________。三、簡答題（共20分）答題要求：簡要回答以下問題，每題10分。1.簡述計(jì)算機(jī)視覺中目標(biāo)識(shí)別的基本流程。答：目標(biāo)識(shí)別首先要進(jìn)行圖像采集，獲取待識(shí)別的圖像。接著進(jìn)行圖像預(yù)處理，包括濾波、增強(qiáng)等操作改善圖像質(zhì)量。然后提取圖像特征，如形狀、紋理等特征。再利用分類算法，如基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法將提取的特征與已知目標(biāo)類別進(jìn)行匹配，從而確定圖像中目標(biāo)的類別。2.說明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺中的優(yōu)勢。答：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺中優(yōu)勢明顯。它能自動(dòng)提取圖像特征，無需人工復(fù)雜設(shè)計(jì)特征提取方法。具有很強(qiáng)的適應(yīng)性，能處理多種類型圖像。通過卷積層和池化層可有效減少數(shù)據(jù)量，提高計(jì)算效率。在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練后，可取得很高的識(shí)別準(zhǔn)確率，廣泛應(yīng)用于各種視覺任務(wù)。四、材料分析題（共15分）材料：在計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)檢測應(yīng)用中，有一種基于深度學(xué)習(xí)的方法。該方法首先構(gòu)建一個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過大量標(biāo)注的目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，模型學(xué)習(xí)圖像中目標(biāo)的特征和位置信息。當(dāng)對(duì)新的圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測時(shí)，模型會(huì)輸出圖像中可能存在目標(biāo)的區(qū)域及對(duì)應(yīng)的類別。答題要求：閱讀上述材料，回答以下問題，每題5分。1.這種基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的作用是什么？答：訓(xùn)練數(shù)據(jù)用于讓深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)圖像中目標(biāo)的特征和位置信息，使模型能夠在大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)過程中掌握目標(biāo)的規(guī)律，從而在對(duì)新圖像進(jìn)行檢測時(shí)準(zhǔn)確輸出目標(biāo)可能存在的區(qū)域及類別。2.模型在訓(xùn)練后如何對(duì)新圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測？答：模型在訓(xùn)練后，當(dāng)輸入新圖像時(shí)，會(huì)依據(jù)其學(xué)習(xí)到的目標(biāo)特征和位置信息，對(duì)圖像進(jìn)行分析處理，從而輸出圖像中可能存在目標(biāo)的區(qū)域及對(duì)應(yīng)的類別。3.簡述該目標(biāo)檢測方法的關(guān)鍵步驟。答：關(guān)鍵步驟首先是構(gòu)建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，接著使用大量標(biāo)注的目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，讓模型學(xué)習(xí)目標(biāo)特征與位置信息，最后在對(duì)新圖像檢測時(shí)，依據(jù)訓(xùn)練所得能力輸出目標(biāo)區(qū)域及類別。五、綜合應(yīng)用題（共20分）材料：現(xiàn)有一個(gè)需要進(jìn)行圖像分類的任務(wù)，包含多種不同場景的圖像，如城市街道、自然風(fēng)光、室內(nèi)房間等。要求使用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確分類。答題要求：請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于計(jì)算機(jī)視覺的圖像分類方案，包括主要步驟和使用的技術(shù)方法，每題10分。1.請(qǐng)闡述你設(shè)計(jì)的圖像分類方案的主要步驟。答：首先進(jìn)行圖像采集，收集各類場景圖像。然后對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，如歸一化、裁剪等操作。接著提取圖像特征，可利用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征。之后選擇合適的分類算法，如Softmax分類器等。將提取的特征輸入分類算法進(jìn)行訓(xùn)練和分類，通過不斷調(diào)整參數(shù)提高分類準(zhǔn)確率，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)不同場景圖像的準(zhǔn)確分類。2.說明在該方案中使用的主要技術(shù)方法及其作用。答：使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征，能自動(dòng)學(xué)習(xí)到圖像中復(fù)雜的特征信息，適應(yīng)不同場景圖像。采用Softmax分類器進(jìn)行分類，可將提取的特征準(zhǔn)確映射到不同的類別上，實(shí)現(xiàn)對(duì)城市街道、自然風(fēng)光、室內(nèi)房間等不同場景的分類。預(yù)處理操作如歸一化可使圖像數(shù)據(jù)具有統(tǒng)一格式，裁剪可去除無關(guān)部分，提高處