計算機(jī)視覺基礎(chǔ)知識試題及答案

計算機(jī)視覺基礎(chǔ)知識試題及答案姓名：____________________

一、單項選擇題（每題2分，共10題）

1.計算機(jī)視覺是研究（）的一門學(xué)科。

A.計算機(jī)圖形學(xué)

B.計算機(jī)圖像處理

C.計算機(jī)編程

D.計算機(jī)硬件

2.以下哪項不屬于計算機(jī)視覺的基本任務(wù)？（）

A.目標(biāo)檢測

B.圖像分割

C.文本識別

D.語音識別

3.下列哪種方法常用于圖像預(yù)處理？（）

A.人工標(biāo)注

B.降維

C.線性變換

D.濾波

4.以下哪種算法不屬于深度學(xué)習(xí)算法？（）

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

C.支持向量機(jī)（SVM）

D.隨機(jī)森林

5.下列哪種傳感器常用于計算機(jī)視覺？（）

A.攝像頭

B.雷達(dá)

C.激光雷達(dá)

D.紅外傳感器

6.以下哪種方法用于圖像特征提??？（）

A.顏色直方圖

B.紋理分析

C.模板匹配

D.以上都是

7.以下哪種算法屬于目標(biāo)跟蹤算法？（）

A.基于顏色特征的跟蹤

B.基于形狀特征的跟蹤

C.基于運動模型的跟蹤

D.以上都是

8.以下哪種算法屬于圖像分割算法？（）

A.區(qū)域生長

B.水平集方法

C.圖割算法

D.以上都是

9.以下哪種算法屬于目標(biāo)檢測算法？（）

A.基于深度學(xué)習(xí)的檢測

B.基于模板匹配的檢測

C.基于特征匹配的檢測

D.以上都是

10.以下哪種算法屬于圖像分類算法？（）

A.K最近鄰（KNN）

B.決策樹

C.支持向量機(jī)（SVM）

D.以上都是

二、多項選擇題（每題3分，共5題）

1.計算機(jī)視覺系統(tǒng)的基本組成部分包括（）。

A.感知模塊

B.處理模塊

C.控制模塊

D.輸出模塊

2.以下哪些屬于計算機(jī)視覺的挑戰(zhàn)？（）

A.光照變化

B.視角變化

C.遮擋

D.噪聲

3.以下哪些屬于計算機(jī)視覺的應(yīng)用領(lǐng)域？（）

A.醫(yī)學(xué)圖像分析

B.智能交通

C.人臉識別

D.智能機(jī)器人

4.以下哪些屬于計算機(jī)視覺的基本任務(wù)？（）

A.目標(biāo)檢測

B.圖像分割

C.特征提取

D.圖像合成

5.以下哪些屬于計算機(jī)視覺中的深度學(xué)習(xí)方法？（）

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

C.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

D.支持向量機(jī)（SVM）

三、簡答題（每題5分，共10分）

1.簡述計算機(jī)視覺的基本任務(wù)。

2.簡述計算機(jī)視覺在智能交通領(lǐng)域的應(yīng)用。

四、論述題（10分）

論述計算機(jī)視覺技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像分析中的應(yīng)用及其重要性。

二、多項選擇題（每題3分，共10題）

1.計算機(jī)視覺系統(tǒng)的基本組成部分包括（）。

A.感知模塊

B.處理模塊

C.控制模塊

D.輸出模塊

E.用戶界面

2.以下哪些屬于計算機(jī)視覺的挑戰(zhàn)？（）

A.光照變化

B.視角變化

C.遮擋

D.噪聲

E.環(huán)境變化

3.以下哪些屬于計算機(jī)視覺的應(yīng)用領(lǐng)域？（）

A.醫(yī)學(xué)圖像分析

B.智能交通

C.人臉識別

D.視頻監(jiān)控

E.自然語言處理

4.以下哪些屬于計算機(jī)視覺的基本任務(wù)？（）

A.目標(biāo)檢測

B.圖像分割

C.特征提取

D.3D重建

E.圖像合成

5.以下哪些屬于計算機(jī)視覺中的深度學(xué)習(xí)方法？（）

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

C.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

D.支持向量機(jī)（SVM）

E.隨機(jī)森林

6.以下哪些屬于計算機(jī)視覺中的圖像預(yù)處理技術(shù)？（）

A.直方圖均衡化

B.濾波

C.縮放

D.旋轉(zhuǎn)

E.翻轉(zhuǎn)

7.以下哪些屬于計算機(jī)視覺中的特征描述方法？（）

A.基于顏色特征

B.基于形狀特征

C.基于紋理特征

D.基于位置特征

E.基于頻域特征

8.以下哪些屬于計算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤算法？（）

A.基于顏色特征的跟蹤

B.基于形狀特征的跟蹤

C.基于運動模型的跟蹤

D.基于模板匹配的跟蹤

E.基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤

9.以下哪些屬于計算機(jī)視覺中的圖像分割算法？（）

A.區(qū)域生長

B.水平集方法

C.圖割算法

D.基于密度的方法

E.基于圖的方法

10.以下哪些屬于計算機(jī)視覺中的圖像分類算法？（）

A.K最近鄰（KNN）

B.決策樹

C.支持向量機(jī)（SVM）

D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

E.樸素貝葉斯

三、判斷題（每題2分，共10題）

1.計算機(jī)視覺可以完全替代人類視覺系統(tǒng)。（）

2.在計算機(jī)視覺中，圖像分割和目標(biāo)檢測是相互獨立的任務(wù)。（）

3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像識別任務(wù)中總是優(yōu)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。（）

4.圖像預(yù)處理步驟對于提高計算機(jī)視覺系統(tǒng)的性能是可有可無的。（）

5.光流法是計算機(jī)視覺中用于估計物體運動的一種常用技術(shù)。（）

6.所有計算機(jī)視覺系統(tǒng)都必須使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)。（）

7.在計算機(jī)視覺中，特征提取通常是在圖像分割之后進(jìn)行的。（）

8.3D重建可以通過單目攝像頭直接實現(xiàn)，不需要額外的傳感器。（）

9.計算機(jī)視覺系統(tǒng)在處理動態(tài)場景時，通常比處理靜態(tài)場景更復(fù)雜。（）

10.計算機(jī)視覺在人臉識別領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)達(dá)到了100%的準(zhǔn)確率。（）

四、簡答題（每題5分，共6題）

1.簡述計算機(jī)視覺中圖像預(yù)處理的目的和常用方法。

2.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中的基本結(jié)構(gòu)和優(yōu)勢。

3.簡述如何使用SIFT算法進(jìn)行圖像特征提取。

4.簡述基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法中，區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN）的作用。

5.簡述在計算機(jī)視覺中，如何解決光照變化和遮擋問題。

6.簡述計算機(jī)視覺在智能交通領(lǐng)域的具體應(yīng)用案例及其影響。

試卷答案如下

一、單項選擇題

1.B

解析思路：計算機(jī)視覺主要研究如何讓計算機(jī)“看”懂圖像和視頻，因此屬于計算機(jī)圖像處理領(lǐng)域。

2.D

解析思路：目標(biāo)檢測、圖像分割、特征提取都是計算機(jī)視覺的基本任務(wù)，而語音識別屬于語音處理領(lǐng)域。

3.D

解析思路：圖像預(yù)處理是為了提高后續(xù)處理的質(zhì)量，濾波是一種常用的圖像預(yù)處理方法。

4.C

解析思路：深度學(xué)習(xí)算法主要包括CNN、RNN、GAN等，而SVM、KNN、樸素貝葉斯屬于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

5.A

解析思路：攝像頭是計算機(jī)視覺中常用的圖像采集設(shè)備。

6.D

解析思路：圖像特征提取是計算機(jī)視覺中的重要步驟，顏色直方圖、紋理分析、模板匹配都是常用的特征提取方法。

7.D

解析思路：目標(biāo)跟蹤算法包括基于顏色、形狀、運動模型、模板匹配和深度學(xué)習(xí)等方法。

8.D

解析思路：圖像分割算法包括區(qū)域生長、水平集方法、圖割算法、基于密度和基于圖的方法等。

9.D

解析思路：目標(biāo)檢測算法包括基于深度學(xué)習(xí)、模板匹配、特征匹配等方法。

10.D

解析思路：圖像分類算法包括KNN、決策樹、SVM、CNN、樸素貝葉斯等方法。

二、多項選擇題

1.A,B,C,D

解析思路：計算機(jī)視覺系統(tǒng)通常包括感知、處理、控制和輸出等模塊。

2.A,B,C,D

解析思路：光照變化、視角變化、遮擋和噪聲都是計算機(jī)視覺需要克服的挑戰(zhàn)。

3.A,B,C,D

解析思路：醫(yī)學(xué)圖像分析、智能交通、人臉識別和視頻監(jiān)控都是計算機(jī)視覺的應(yīng)用領(lǐng)域。

4.A,B,C,D

解析思路：目標(biāo)檢測、圖像分割、特征提取和3D重建都是計算機(jī)視覺的基本任務(wù)。

5.A,B,C,D

解析思路：CNN、GAN、RNN、SVM和隨機(jī)森林都是計算機(jī)視覺中的深度學(xué)習(xí)或傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

三、判斷題

1.×

解析思路：計算機(jī)視覺可以輔助人類視覺系統(tǒng)，但不能完全替代。

2.×

解析思路：圖像分割和目標(biāo)檢測在許多情況下是相互關(guān)聯(lián)的。

3.×

解析思路：CNN在某些任務(wù)上可能優(yōu)于傳統(tǒng)算法，但并非所有情況下都是如此。

4.×

解析思路：圖像預(yù)處理對于提高系統(tǒng)性能至關(guān)重要。

5.√

解析思路：光流法是一種有效的運動估計方法。

6.×

解析思路：深度學(xué)習(xí)不是計算機(jī)視覺的唯一技術(shù)。

7.×

解析思路：特征提取通常在圖像分割之前進(jìn)行。

8.×

解析思路：3D重建通常需要額外的傳感器，如激光雷達(dá)。

9.√

解析思路：動態(tài)場景的處理確實比靜態(tài)場景更復(fù)雜。

10.×

解析思路：目前沒有人臉識別系統(tǒng)能達(dá)到100%的準(zhǔn)確率。

四、簡答題

1.簡述計算機(jī)視覺中圖像預(yù)處理的目的和常用方法。

解析思路：圖像預(yù)處理旨在提高后續(xù)處理的質(zhì)量，常用方法包括濾波、直方圖均衡化、縮放等。

2.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類任務(wù)中的基本結(jié)構(gòu)和優(yōu)勢。

解析思路：CNN的基本結(jié)構(gòu)包括卷積層、池化層和全連接層，優(yōu)勢在于其自動學(xué)習(xí)特征的能力。

3.簡述如何使用SIFT算法進(jìn)行圖像特征提取。

解析思路：SIFT算法通過關(guān)鍵點檢測和描述符生成來提取圖像特征。

4.簡述基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法中，區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（R