2026年計算機視覺技術(shù)高級認證試題一、單選題（共10題，每題2分，合計20分）1.在實際工業(yè)質(zhì)檢場景中，若需檢測產(chǎn)品表面微小的劃痕，以下哪種圖像預(yù)處理方法最為合適？A.高斯濾波B.中值濾波C.銳化濾波D.歸一化處理2.在目標檢測任務(wù)中，YOLOv5與FasterR-CNN的主要區(qū)別在于？A.網(wǎng)絡(luò)深度B.損失函數(shù)設(shè)計C.檢測框生成方式D.后處理策略3.以下哪種特征提取方法在處理旋轉(zhuǎn)、光照變化較大的場景時魯棒性最好？A.SIFTB.SURFC.ORBD.LBP4.在自動駕駛領(lǐng)域，用于實時車道線檢測的算法通常需要兼顧？A.高精度與高速度B.低精度與低速度C.高精度與低速度D.低精度與高速度5.對于大規(guī)模圖像分類任務(wù)，以下哪種數(shù)據(jù)增強方法能有效提升模型的泛化能力？A.隨機裁剪B.顏色抖動C.水平翻轉(zhuǎn)D.多尺度訓(xùn)練6.在人臉識別系統(tǒng)中，若要降低誤識率（FalseAcceptanceRate），應(yīng)優(yōu)先優(yōu)化？A.歸一化層B.特征提取層C.損失函數(shù)D.數(shù)據(jù)增強策略7.在3D視覺任務(wù)中，點云配準常用的算法不包括？A.ICPB.RANSACC.K-meansD.SIFT8.在醫(yī)療影像分析中，用于分割腫瘤區(qū)域的算法通常需要考慮？A.計算速度B.內(nèi)存占用C.分割精度D.算法復(fù)雜度9.在視頻目標跟蹤任務(wù)中，以下哪種方法對遮擋場景的魯棒性較好？A.光流法B.卡爾曼濾波C.基于檢測的跟蹤D.粒子濾波10.在遙感圖像處理中，用于地物分類的算法通常需要處理哪種類型的噪聲？A.高斯噪聲B.鹽椒噪聲C.脈沖噪聲D.色彩噪聲二、多選題（共5題，每題3分，合計15分）1.在圖像分割任務(wù)中，以下哪些方法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)方法？A.U-NetB.MaskR-CNNC.K-meansD.FCNE.DeepLab2.在自動駕駛的感知系統(tǒng)中，以下哪些傳感器數(shù)據(jù)常用于融合？A.攝像頭B.激光雷達C.毫米波雷達D.GPSE.超聲波傳感器3.在特征匹配任務(wù)中，以下哪些方法屬于基于距離的匹配算法？A.SIFTB.SURFC.FLANND.RANSACE.DLT4.在醫(yī)學(xué)影像處理中，以下哪些技術(shù)可用于病灶檢測？A.活體組織切片分析B.3D重建C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.超分辨率重建E.模板匹配5.在視頻分析任務(wù)中，以下哪些方法可用于行為識別？A.光流法B.人體姿態(tài)估計C.時序分類D.關(guān)鍵點檢測E.情感分析三、判斷題（共10題，每題1分，合計10分）1.在圖像處理中，高斯濾波比中值濾波的計算量更大。（√）2.FasterR-CNN通過多尺度特征圖提升目標檢測的精度。（×）3.ORB特征在旋轉(zhuǎn)場景下比SIFT特征更魯棒。（√）4.車道線檢測通常不需要考慮光照變化的影響。（×）5.數(shù)據(jù)增強的主要目的是提升模型的泛化能力。（√）6.人臉識別系統(tǒng)中的活體檢測可以降低欺騙攻擊的風(fēng)險。（√）7.點云配準算法中，ICP需要初始對齊才能收斂。（√）8.醫(yī)療影像分割算法的主要目標是提高計算速度。（×）9.視頻目標跟蹤算法在無遮擋場景下效果最佳。（×）10.遙感圖像分類通常需要處理高分辨率圖像。（√）四、簡答題（共5題，每題5分，合計25分）1.簡述圖像增強的常用方法及其應(yīng)用場景。2.解釋目標檢測算法中的錨框（AnchorBoxes）的作用。3.描述3D視覺中的點云濾波方法及其意義。4.說明人臉識別系統(tǒng)中活體檢測的必要性。5.分析視頻目標跟蹤與目標檢測的區(qū)別。五、論述題（共1題，10分）結(jié)合實際應(yīng)用場景，論述多傳感器融合在計算機視覺中的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)。答案與解析一、單選題1.B-中值濾波對微小劃痕的檢測效果更佳，因為其能有效去除噪聲而不模糊邊緣。2.C-YOLOv5采用直接預(yù)測檢測框，而FasterR-CNN通過RPN生成候選框。3.C-ORB結(jié)合了SIFT的旋轉(zhuǎn)不變性和SURF的計算效率，適用于光照和旋轉(zhuǎn)變化場景。4.A-自動駕駛需要實時檢測車道線，因此兼顧精度和速度至關(guān)重要。5.D-多尺度訓(xùn)練能提升模型對不同尺寸圖像的分類能力。6.B-特征提取層的優(yōu)化直接影響識別精度。7.C-K-means是聚類算法，不屬于點云配準方法。8.C-醫(yī)療影像分割的核心是提高分割精度。9.C-基于檢測的跟蹤通過重新檢測實現(xiàn)抗遮擋。10.B-遙感圖像常受鹽椒噪聲影響，中值濾波效果較好。二、多選題1.A,B,D,E-U-Net、MaskR-CNN、FCN、DeepLab均屬于監(jiān)督分割方法。2.A,B,C,E-GPS主要用于定位，不直接參與感知融合。3.A,B,C-FLANN是快速最近鄰搜索庫，不屬于基于距離的匹配。4.C,D-活體檢測通常結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)。5.B,C,D-情感分析不屬于行為識別范疇。三、判斷題1.√2.×（FasterR-CNN使用RPN）3.√4.×（車道線檢測需抗光照）5.√6.√7.√8.×（精度優(yōu)先）9.×（遮擋場景挑戰(zhàn)更大）10.√四、簡答題1.圖像增強方法及場景-直方圖均衡化：改善圖像對比度，適用于醫(yī)學(xué)影像分析。-銳化濾波：增強邊緣，適用于遙感圖像細節(jié)提取。-顏色空間轉(zhuǎn)換：如HSV增強光照不變性，適用于自動駕駛場景。2.錨框的作用-錨框是預(yù)定義的候選框尺寸，用于加速目標檢測，減少回歸計算量。3.點云濾波方法-體素網(wǎng)格濾波：去除離群點，適用于大規(guī)模點云去噪。-范圍濾波：剔除過近點，提高點云質(zhì)量。4.活體檢測必要性-防止使用照片或視頻進行攻擊，提升系統(tǒng)安全性。5.視頻跟蹤與檢測區(qū)別-跟蹤是連續(xù)幀關(guān)聯(lián)，檢測是單幀識別，跟蹤需處理時序一致性。五、論述題多傳感器融合優(yōu)勢與挑戰(zhàn)-