2025年高職人工智能技術(shù)應(yīng)用（AI圖像識別基礎(chǔ)）試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共30分）答題要求：本大題共10小題，每小題3分。在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。1.以下哪種算法在圖像識別中常用于特征提?。緼.支持向量機(jī)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.主成分分析D.決策樹2.圖像識別中的特征點檢測方法，不包括以下哪種？A.Harris角點檢測B.SIFT特征點檢測C.HOG特征提取D.SURF特征點檢測3.關(guān)于圖像的灰度化處理，以下說法正確的是？A.灰度化會使圖像顏色信息丟失，不利于后續(xù)處理B.灰度化是將彩色圖像轉(zhuǎn)換為黑白圖像的過程C.灰度化可通過加權(quán)平均法等多種方式實現(xiàn)D.灰度化后的圖像像素值范圍為0-2554.在圖像識別中，用于分類的常用損失函數(shù)是？A.均方誤差損失函數(shù)B.交叉熵?fù)p失函數(shù)C.絕對值損失函數(shù)D.余弦相似度損失函數(shù)5.以下哪種圖像增強(qiáng)技術(shù)主要用于突出圖像中的邊緣信息？A.直方圖均衡化B.中值濾波C.銳化濾波D.高斯濾波6.圖像識別中的深度學(xué)習(xí)模型，其核心組件不包括？A.神經(jīng)元B.卷積層C.池化層D.全連接層7.對于圖像的二值化處理，閾值的選擇會影響？A.圖像的分辨率B.圖像的顏色C.圖像的前景和背景分離效果D.圖像的尺寸8.在圖像識別中，數(shù)據(jù)預(yù)處理不包括以下哪項操作？A.圖像裁剪B.數(shù)據(jù)標(biāo)注C.歸一化D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)9.以下哪種技術(shù)可用于提高圖像識別的準(zhǔn)確率？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量B.降低模型復(fù)雜度C.減少特征維度D.縮短訓(xùn)練時間10.圖像識別中，常用的開源深度學(xué)習(xí)框架是？A.TensorFlowB.MATLABC.ExcelD.Photoshop第II卷（非選擇題共70分）填空題（共15分）答題要求：本大題共5小題，每小題3分。請在橫線上填寫正確答案。1.圖像識別的基本流程包括圖像采集、預(yù)處理、______、分類或回歸等步驟。2.常用的圖像特征描述符有______、SIFT等。3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核起到______的作用。4.圖像增強(qiáng)的目的是改善圖像的視覺效果，提高圖像的______。5.在圖像分類任務(wù)中，準(zhǔn)確率的計算公式為______。簡答題（共20分）答題要求：本大題共4小題，每小題5分。簡要回答問題。1.簡述圖像識別中特征提取的重要性。2.說明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中池化層的作用。3.圖像二值化處理有哪些常見的方法？4.如何進(jìn)行圖像識別模型的評估？材料分析題（共15分）答題要求：閱讀以下材料，回答問題。材料：在一個圖像識別項目中，研究人員使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對一批醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行疾病診斷分類。他們首先對圖像進(jìn)行了預(yù)處理，包括歸一化、裁剪等操作。然后將圖像數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集。在訓(xùn)練過程中，不斷調(diào)整模型參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、卷積核大小等。經(jīng)過多次訓(xùn)練和優(yōu)化，最終得到了一個準(zhǔn)確率較高的模型。問題：1.圖像預(yù)處理操作的目的是什么？（5分）2.為什么要將圖像數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集？（5分）3.模型訓(xùn)練過程中調(diào)整參數(shù)的意義是什么？（5分）算法設(shè)計題（共10分）答題要求：請設(shè)計一種簡單的圖像識別算法，用于識別圖像中的圓形物體。綜合應(yīng)用題（共20分）答題要求：利用所學(xué)的圖像識別知識，設(shè)計一個簡單的圖像識別系統(tǒng)，用于識別水果的種類。描述系統(tǒng)的基本流程、主要步驟以及可能用到的技術(shù)和方法。答案：第I卷答案1.C2.C3.C4.B5.C6.A7.C8.B9.A10.A第II卷答案填空題答案1.特征提取2.HOG3.特征提取4.可辨識度5.正確分類的樣本數(shù)/總樣本數(shù)簡答題答案1.特征提取能有效提取圖像的關(guān)鍵信息，去除無關(guān)信息，降低數(shù)據(jù)維度，提高后續(xù)處理效率，同時為分類等任務(wù)提供有力依據(jù)，使模型能更好地區(qū)分不同圖像。2.池化層可減少數(shù)據(jù)量，降低計算復(fù)雜度，防止模型過擬合，同時保留主要特征，提高模型對圖像平移、旋轉(zhuǎn)等變化的魯棒性。3.常見方法有全局閾值法、局部閾值法、迭代閾值法等。全局閾值法簡單，適用于圖像灰度分布較均勻的情況；局部閾值法針對不同區(qū)域設(shè)置不同閾值，更靈活；迭代閾值法通過迭代計算不斷優(yōu)化閾值。4.可通過計算準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)評估。準(zhǔn)確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例；召回率是正確召回的正樣本數(shù)占實際正樣本數(shù)的比例；F1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值，綜合反映模型性能。材料分析題答案1.歸一化可使圖像數(shù)據(jù)特征更穩(wěn)定，便于模型訓(xùn)練；裁剪能去除圖像中無關(guān)部分，聚焦關(guān)鍵區(qū)域，提高處理效率。2.訓(xùn)練集用于模型學(xué)習(xí)；驗證集用于調(diào)整模型參數(shù)，監(jiān)控模型訓(xùn)練情況，防止過擬合；測試集用于評估最終模型性能，得到客觀的評估指標(biāo)。3.調(diào)整參數(shù)可使模型更好地擬合數(shù)據(jù)，提高準(zhǔn)確率，如合適的學(xué)習(xí)率能控制模型收斂速度，卷積核大小影響特征提取效果。算法設(shè)計題答案可采用以下步驟：讀取圖像并灰度化；使用邊緣檢測算法檢測圖像邊緣；通過霍夫變換等方法尋找圖像中的圓形輪廓；根據(jù)圓形輪廓的特征，如半徑、圓心位置等進(jìn)行圓形物體的識別。綜合應(yīng)用題答案系統(tǒng)流程：先采集水果圖像，進(jìn)行預(yù)處理，包