2026年計算機(jī)視覺與人工智能算法考試題目集一、單選題（每題2分，共20題）1.在計算機(jī)視覺中，以下哪種方法常用于目標(biāo)檢測任務(wù)的背景減除？A.光流法B.基于深度學(xué)習(xí)的方法C.高斯混合模型（GMM）D.運動模糊補(bǔ)償2.圖像分割中，以下哪種算法屬于基于閾值的分割方法？A.K-means聚類B.活動輪廓模型C.Otsu算法D.基于圖割的方法3.在人臉識別系統(tǒng)中，以下哪種特征提取方法常用于度量人臉相似度？A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）D.光度不變性特征4.自動駕駛中，以下哪種傳感器常用于環(huán)境感知？A.LiDARB.GPSC.激光雷達(dá)D.超聲波傳感器5.計算機(jī)視覺中，以下哪種損失函數(shù)常用于語義分割任務(wù)？A.均方誤差（MSE）B.HingeLossC.DiceLossD.Cross-EntropyLoss6.在目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，以下哪種算法屬于卡爾曼濾波的變種？A.粒子濾波B.ExtendedKalmanFilter（EKF）C.MeanShiftD.RANSAC7.圖像增強(qiáng)中，以下哪種方法常用于提高圖像對比度？A.直方圖均衡化B.中值濾波C.高斯模糊D.邊緣檢測8.在深度學(xué)習(xí)模型中，以下哪種層常用于提取圖像的局部特征？A.全連接層B.卷積層C.批歸一化層D.Dropout層9.計算機(jī)視覺中，以下哪種算法常用于圖像配準(zhǔn)？A.SIFTB.RANSACC.K-means聚類D.Dijkstra算法10.在人臉檢測中，以下哪種方法常用于提高檢測精度？A.HOG特征B.YOLOv5C.MTCNND.光流法二、多選題（每題3分，共10題）1.以下哪些技術(shù)屬于計算機(jī)視覺的范疇？A.目標(biāo)檢測B.機(jī)器翻譯C.圖像分割D.視頻分析2.以下哪些方法可用于提高圖像的魯棒性？A.圖像去噪B.光照不變性C.多尺度特征提取D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)3.在自動駕駛中，以下哪些傳感器常用于環(huán)境感知？A.攝像頭B.LiDARC.雷達(dá)D.GPS4.以下哪些損失函數(shù)常用于深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練？A.Cross-EntropyLossB.MSEC.L1LossD.DiceLoss5.以下哪些算法可用于目標(biāo)跟蹤？A.Kalman濾波B.MeanShiftC.DeepSORTD.光流法6.在圖像增強(qiáng)中，以下哪些方法可用于提高圖像質(zhì)量？A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.高斯模糊7.以下哪些技術(shù)屬于深度學(xué)習(xí)在計算機(jī)視覺中的應(yīng)用？A.目標(biāo)檢測B.圖像生成C.圖像分割D.視頻分類8.以下哪些算法可用于圖像配準(zhǔn)？A.SIFTB.RANSACC.EMDD.K-means聚類9.在人臉識別系統(tǒng)中，以下哪些特征提取方法常用于度量人臉相似度？A.PCAB.LDAC.FisherfaceD.CNN10.以下哪些技術(shù)可用于提高計算機(jī)視覺模型的泛化能力？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.正則化C.批歸一化D.Dropout三、簡答題（每題5分，共6題）1.簡述圖像分割的定義及其在計算機(jī)視覺中的應(yīng)用場景。2.簡述目標(biāo)檢測與目標(biāo)跟蹤的區(qū)別與聯(lián)系。3.簡述自動駕駛中傳感器融合的概念及其重要性。4.簡述深度學(xué)習(xí)在圖像分類任務(wù)中的優(yōu)勢。5.簡述圖像增強(qiáng)的常見方法及其應(yīng)用場景。6.簡述人臉檢測與人臉識別的區(qū)別與聯(lián)系。四、論述題（每題10分，共2題）1.論述深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測任務(wù)中的發(fā)展歷程及其關(guān)鍵技術(shù)。2.論述圖像配準(zhǔn)在遙感圖像處理中的應(yīng)用及其挑戰(zhàn)。答案與解析一、單選題答案與解析1.C解析：高斯混合模型（GMM）常用于背景減除，通過建模背景像素的分布來區(qū)分前景目標(biāo)。光流法主要用于運動估計，基于深度學(xué)習(xí)的方法適用于復(fù)雜的檢測任務(wù)，運動模糊補(bǔ)償屬于圖像去噪技術(shù)。2.C解析：Otsu算法是一種基于閾值的圖像分割方法，通過最大化類間方差來確定最優(yōu)分割閾值。K-means聚類屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，活動輪廓模型屬于水平集方法，基于圖割的方法屬于優(yōu)化方法。3.B解析：線性判別分析（LDA）常用于人臉識別系統(tǒng)中，通過最大化類間差異和最小化類內(nèi)差異來提取特征。PCA主要用于降維，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）適用于深度特征提取，光度不變性特征屬于傳統(tǒng)方法。4.A解析：LiDAR（激光雷達(dá)）是自動駕駛中常用的環(huán)境感知傳感器，通過發(fā)射激光并接收反射信號來獲取周圍環(huán)境的三維信息。GPS主要用于定位，超聲波傳感器精度較低，雷達(dá)適用于惡劣天氣。5.C解析：DiceLoss常用于語義分割任務(wù)，通過最大化預(yù)測與真實標(biāo)簽的重疊面積來度量相似度。均方誤差（MSE）適用于回歸任務(wù)，HingeLoss和Cross-EntropyLoss適用于分類任務(wù)。6.B解析：ExtendedKalmanFilter（EKF）是卡爾曼濾波的變種，通過線性化非線性系統(tǒng)來提高精度。粒子濾波適用于非高斯噪聲，MeanShift用于目標(biāo)跟蹤，RANSAC用于魯棒估計。7.A解析：直方圖均衡化通過調(diào)整圖像灰度級分布來提高對比度。中值濾波用于去噪，高斯模糊用于平滑圖像，邊緣檢測用于提取圖像輪廓。8.B解析：卷積層通過局部感受野提取圖像的局部特征。全連接層用于全局特征整合，批歸一化和Dropout屬于正則化技術(shù)。9.A解析：SIFT（尺度不變特征變換）常用于圖像配準(zhǔn)，通過提取關(guān)鍵點和描述子來匹配圖像。RANSAC用于魯棒估計，K-means聚類用于圖像分割，Dijkstra算法用于路徑規(guī)劃。10.C解析：MTCNN（多任務(wù)級聯(lián)網(wǎng)絡(luò)）通過級聯(lián)的檢測器和回歸器提高人臉檢測精度。HOG特征適用于傳統(tǒng)方法，YOLOv5屬于實時檢測，光流法用于運動估計。二、多選題答案與解析1.A、C、D解析：目標(biāo)檢測、圖像分割和視頻分析屬于計算機(jī)視覺范疇，機(jī)器翻譯屬于自然語言處理。2.A、B、C解析：圖像去噪、光照不變性和多尺度特征提取均能提高圖像的魯棒性。數(shù)據(jù)增強(qiáng)屬于訓(xùn)練技術(shù)，不直接提高魯棒性。3.A、B、C解析：攝像頭、LiDAR和雷達(dá)是自動駕駛中常用的環(huán)境感知傳感器，GPS主要用于定位。4.A、B、C、D解析：Cross-EntropyLoss、MSE、L1Loss和DiceLoss均常用于深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。5.A、B、C、D解析：Kalman濾波、MeanShift、DeepSORT和光流法均可用于目標(biāo)跟蹤。6.A、B解析：直方圖均衡化和銳化濾波可用于提高圖像質(zhì)量。中值濾波和高斯模糊主要用于去噪或平滑。7.A、B、C、D解析：目標(biāo)檢測、圖像生成、圖像分割和視頻分類均屬于深度學(xué)習(xí)在計算機(jī)視覺中的應(yīng)用。8.A、B、C解析：SIFT、RANSAC和EMD（EarthMover'sDistance）均可用于圖像配準(zhǔn)。K-means聚類屬于聚類算法。9.A、B、C、D解析：PCA、LDA、Fisherface和CNN均常用于人臉識別系統(tǒng)的特征提取。10.A、B、C、D解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)、正則化、批歸一化和Dropout均能提高計算機(jī)視覺模型的泛化能力。三、簡答題答案與解析1.圖像分割的定義及其應(yīng)用場景解析：圖像分割是將圖像劃分為多個區(qū)域的過程，每個區(qū)域內(nèi)的像素具有相似的性質(zhì)（如顏色、紋理）。應(yīng)用場景包括目標(biāo)檢測、醫(yī)學(xué)圖像分析、遙感圖像處理等。2.目標(biāo)檢測與目標(biāo)跟蹤的區(qū)別與聯(lián)系解析：目標(biāo)檢測是定位圖像中的目標(biāo)并分類，目標(biāo)跟蹤是在連續(xù)幀中持續(xù)定位同一目標(biāo)。兩者聯(lián)系在于跟蹤任務(wù)通?；跈z測結(jié)果進(jìn)行。3.自動駕駛中傳感器融合的概念及其重要性解析：傳感器融合是整合多個傳感器（如攝像頭、LiDAR、雷達(dá)）的數(shù)據(jù)，以提高感知的準(zhǔn)確性和魯棒性。重要性在于應(yīng)對單一傳感器的局限性。4.深度學(xué)習(xí)在圖像分類任務(wù)中的優(yōu)勢解析：深度學(xué)習(xí)通過自動特征提取和層次化表示，能處理高維數(shù)據(jù)并適應(yīng)復(fù)雜任務(wù)。相比傳統(tǒng)方法，其精度和泛化能力更強(qiáng)。5.圖像增強(qiáng)的常見方法及其應(yīng)用場景解析：常見方法包括直方圖均衡化、銳化濾波等。應(yīng)用場景包括醫(yī)學(xué)圖像分析、遙感圖像處理、圖像壓縮等。6.人臉檢測與人臉識別的區(qū)別與聯(lián)系解析：人臉檢測是定位圖像中的人臉，人臉識別是識別人臉的身份。兩者聯(lián)系在于識別任務(wù)通?；跈z測結(jié)果進(jìn)行。四、論述題答案與解析1.深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測任務(wù)中的發(fā)展歷