2026年計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)專業(yè)認(rèn)證題庫一、單選題（每題2分，共20題）1.在計(jì)算機(jī)視覺中，以下哪種方法通常用于解決光照變化對(duì)圖像質(zhì)量的影響？A.圖像濾波B.直方圖均衡化C.SIFT特征提取D.深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)2.關(guān)于語義分割，以下說法錯(cuò)誤的是？A.語義分割將圖像中的每個(gè)像素分配到一個(gè)類別B.語義分割可以用于自動(dòng)駕駛中的道路識(shí)別C.語義分割與實(shí)例分割是同一個(gè)概念D.U-Net是常用的語義分割模型之一3.在目標(biāo)檢測中，YOLOv5相較于YOLOv4的主要改進(jìn)是什么？A.更高的檢測精度B.更低的計(jì)算復(fù)雜度C.更好的多尺度檢測能力D.以上都是4.以下哪種算法常用于圖像的邊緣檢測？A.K-means聚類B.Canny邊緣檢測C.主成分分析（PCA）D.K近鄰（KNN）5.關(guān)于深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的應(yīng)用，以下說法正確的是？A.深度學(xué)習(xí)模型需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)B.深度學(xué)習(xí)模型在小數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)方法C.深度學(xué)習(xí)模型計(jì)算效率低D.以上都是6.在人臉識(shí)別中，以下哪種技術(shù)常用于提高識(shí)別精度？A.活體檢測B.特征臉（Eigenface）C.深度學(xué)習(xí)嵌入（Embedding）D.以上都是7.關(guān)于光流法，以下說法錯(cuò)誤的是？A.光流法可以用于視頻運(yùn)動(dòng)估計(jì)B.光流法假設(shè)像素亮度不變C.光流法可以用于3D重建D.Lucas-Kanade算法是光流法的一種實(shí)現(xiàn)8.在3D重建中，以下哪種方法常用于點(diǎn)云配準(zhǔn)？A.RANSACB.ICP（迭代最近點(diǎn)）C.K-means聚類D.主成分分析（PCA）9.關(guān)于圖像增強(qiáng)，以下說法正確的是？A.圖像增強(qiáng)會(huì)改變圖像的原始信息B.直方圖均衡化可以增強(qiáng)圖像對(duì)比度C.圖像增強(qiáng)主要用于提高圖像分辨率D.以上都是10.在自動(dòng)駕駛中，以下哪種技術(shù)常用于車道線檢測？A.傳統(tǒng)邊緣檢測B.深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測C.光流法D.以上都是二、多選題（每題3分，共10題）1.以下哪些技術(shù)屬于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺范疇？A.SIFT特征提取B.K近鄰（KNN）分類C.深度學(xué)習(xí)嵌入D.RANSAC配準(zhǔn)2.在目標(biāo)檢測中，以下哪些是常用的評(píng)價(jià)指標(biāo)？A.精確率（Precision）B.召回率（Recall）C.mAP（平均精度均值）D.F1分?jǐn)?shù)3.以下哪些方法可以用于圖像去噪？A.中值濾波B.小波變換C.深度學(xué)習(xí)去噪網(wǎng)絡(luò)D.自適應(yīng)直方圖均衡化4.在語義分割中，以下哪些模型是常用的深度學(xué)習(xí)模型？A.U-NetB.VGG16C.FasterR-CNND.DeepLab5.以下哪些技術(shù)可以用于人臉識(shí)別中的活體檢測？A.紋理分析B.活體檢測模型C.光學(xué)字符識(shí)別（OCR）D.融合深度學(xué)習(xí)嵌入6.在3D重建中，以下哪些方法可以用于相機(jī)標(biāo)定？A.準(zhǔn)標(biāo)定板B.攝影測量法C.自標(biāo)定D.深度學(xué)習(xí)相機(jī)標(biāo)定7.以下哪些技術(shù)可以用于圖像的幾何變換？A.仿射變換B.透視變換C.縮放變換D.深度學(xué)習(xí)變形網(wǎng)絡(luò)8.在自動(dòng)駕駛中，以下哪些技術(shù)可以用于障礙物檢測？A.深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測B.傳統(tǒng)邊緣檢測C.光流法D.LiDAR點(diǎn)云分析9.以下哪些方法可以用于圖像的語義分割優(yōu)化？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.多尺度訓(xùn)練C.遷移學(xué)習(xí)D.損失函數(shù)優(yōu)化10.以下哪些技術(shù)可以用于視頻分析？A.光流法B.時(shí)序特征提取C.目標(biāo)跟蹤D.深度學(xué)習(xí)時(shí)序模型三、判斷題（每題1分，共10題）1.語義分割和實(shí)例分割是同一個(gè)概念。（×）2.深度學(xué)習(xí)模型在小數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)方法。（×）3.光流法假設(shè)像素亮度不變。（√）4.K近鄰（KNN）分類屬于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺范疇。（√）5.圖像增強(qiáng)會(huì)改變圖像的原始信息。（√）6.U-Net是常用的語義分割模型之一。（√）7.深度學(xué)習(xí)模型計(jì)算效率低。（×）8.RANSAC可以用于點(diǎn)云配準(zhǔn)。（√）9.車道線檢測屬于目標(biāo)檢測任務(wù)。（√）10.活體檢測可以防止人臉識(shí)別中的欺騙攻擊。（√）四、簡答題（每題5分，共5題）1.簡述語義分割與實(shí)例分割的區(qū)別。答：語義分割將圖像中的每個(gè)像素分配到一個(gè)類別，而實(shí)例分割則將每個(gè)實(shí)例（如每個(gè)車輛）單獨(dú)分割出來。2.簡述光流法的原理及其應(yīng)用。答：光流法通過計(jì)算像素在視頻中的運(yùn)動(dòng)矢量來估計(jì)場景運(yùn)動(dòng)，常用于視頻分析、運(yùn)動(dòng)估計(jì)等。3.簡述深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測中的優(yōu)勢。答：深度學(xué)習(xí)模型可以自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，對(duì)小數(shù)據(jù)集有較好的泛化能力，且檢測精度高。4.簡述圖像增強(qiáng)的目的與方法。答：圖像增強(qiáng)的目的是改善圖像質(zhì)量，常用方法包括直方圖均衡化、濾波等。5.簡述自動(dòng)駕駛中車道線檢測的重要性。答：車道線檢測可以幫助車輛保持車道，提高行駛安全性。五、論述題（每題10分，共2題）1.論述深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中的發(fā)展趨勢。答：深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中正朝著小樣本學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)、可解釋性方向發(fā)展，且與多模態(tài)融合、邊緣計(jì)算等技術(shù)結(jié)合更緊密。2.論述計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在智慧城市中的應(yīng)用前景。答：計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在智慧城市中可用于交通管理、安防監(jiān)控、自動(dòng)駕駛等，未來將更加智能化、自動(dòng)化。答案與解析一、單選題答案與解析1.B解析：直方圖均衡化可以增強(qiáng)圖像對(duì)比度，適應(yīng)不同光照變化。2.C解析：語義分割與實(shí)例分割是不同的概念，實(shí)例分割更精細(xì)。3.D解析：YOLOv5在檢測精度、計(jì)算復(fù)雜度和多尺度檢測方面均有改進(jìn)。4.B解析：Canny邊緣檢測是常用的邊緣檢測算法。5.A解析：深度學(xué)習(xí)模型需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)才能有效訓(xùn)練。6.D解析：活體檢測、特征臉和深度學(xué)習(xí)嵌入均可以用于提高人臉識(shí)別精度。7.C解析：光流法主要用于2D運(yùn)動(dòng)估計(jì)，3D重建需要額外技術(shù)。8.B解析：ICP是常用的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法。9.A解析：圖像增強(qiáng)會(huì)改變圖像的原始信息。10.D解析：車道線檢測可以結(jié)合傳統(tǒng)方法、深度學(xué)習(xí)和光流法。二、多選題答案與解析1.A,B解析：SIFT特征提取和KNN分類屬于傳統(tǒng)方法。2.A,B,C,D解析：這些都是目標(biāo)檢測的常用評(píng)價(jià)指標(biāo)。3.A,B,C解析：中值濾波、小波變換和深度學(xué)習(xí)去噪網(wǎng)絡(luò)可以用于圖像去噪。4.A,D解析：U-Net和DeepLab是常用的語義分割模型。5.A,B,D解析：紋理分析、活體檢測模型和深度學(xué)習(xí)嵌入可以用于活體檢測。6.A,B,C,D解析：這些都是相機(jī)標(biāo)定方法。7.A,B,C,D解析：這些方法可以用于圖像的幾何變換。8.A,D解析：深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測和LiDAR點(diǎn)云分析可以用于障礙物檢測。9.A,B,C,D解析：這些方法可以優(yōu)化語義分割效果。10.A,B,C,D解析：這些都是視頻分析技術(shù)。三、判斷題答案與解析1.×解析：語義分割和實(shí)例分割是不同的概念。2.×解析：深度學(xué)習(xí)模型在數(shù)據(jù)量少時(shí)表現(xiàn)可能不如傳統(tǒng)方法。3.√解析：光流法基于像素亮度不變假設(shè)。4.√解析：KNN分類屬于傳統(tǒng)方法。5.√解析：圖像增強(qiáng)會(huì)改變?cè)夹畔ⅰ?.√解析：U-Net是常用的語義分割模型。7.×解析：深度學(xué)習(xí)模型計(jì)算效率較高。8.√解析：RANSAC可以用于點(diǎn)云配準(zhǔn)。9.√解析：車道線檢測屬于目標(biāo)檢測任務(wù)。10.√解析：活體檢測可以防止欺騙攻擊。四、簡答題答案與解析1.語義分割與實(shí)例分割的區(qū)別答：語義分割將圖像中的每個(gè)像素分配到一個(gè)類別，而實(shí)例分割則將每個(gè)實(shí)例（如每個(gè)車輛）單獨(dú)分割出來。2.光流法的原理及其應(yīng)用答：光流法通過計(jì)算像素在視頻中的運(yùn)動(dòng)矢量來估計(jì)場景運(yùn)動(dòng)，常用于視頻分析、運(yùn)動(dòng)估計(jì)等。3.深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測中的優(yōu)勢答：深度學(xué)習(xí)模型可以自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，對(duì)小數(shù)據(jù)集有較好的泛化能力，且檢測精度高。4.圖像增強(qiáng)的目的與方法答：圖像增強(qiáng)的目的是改善圖像質(zhì)量，常用方法包括直方圖均衡化、濾波等。5.自動(dòng)駕駛中車道線檢測的重要性答：車道線檢測可以幫助車輛保持車道，提高行駛安全性。五、論述題答案與解析1.深