2025年大学认知科学与技术专业题库- 认知神经科学与计算机视觉的结合

2025年大学认知科学与技术专业题库——认知神经科学与计算机视觉的结合考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题1.下列哪项技术不属于常用的神经成像技术？A.fMRIB.EEGC.PETD.CT2.视觉特征神经编码的主要方式是？A.神经元的放电频率B.神经元的静息电位C.神经递质的种类D.神经元之间的连接方式3.下列哪项不是视觉注意的影响因素？A.物体的亮度B.物体的颜色C.物体的形状D.观察者的兴趣4.SIFT特征是一种？A.线性特征B.非线性特征C.几何特征D.感知特征5.下列哪项不是目标检测的任务？A.场景分类B.物体识别C.物体定位D.物体跟踪6.卷积神经网络（CNN）主要适用于？A.序列数据处理B.图像数据处理C.文本数据处理D.声音数据处理7.基于fMRI的视觉分类实验主要研究？A.视觉信息的处理过程B.视觉信息的编码方式C.视觉信息的提取方法D.视觉信息的识别算法8.脑机接口中的视觉感知研究主要关注？A.视觉信息的输入方式B.视觉信息的处理过程C.视觉信息的输出方式D.视觉信息的编码方式9.具有认知能力的智能视觉系统需要具备哪些能力？A.视觉感知能力B.视觉理解能力C.视觉决策能力D.以上都是10.认知神经科学与计算机视觉结合的主要目的是什么？A.发展新的神经成像技术B.发展新的计算机视觉算法C.深入理解视觉认知的神经机制D.开发新的应用场景二、填空题1.神经元之间传递信息的主要方式是________。2.视觉皮层可以分为________和________。3.HOG特征是一种基于________的特征。4.深度学习模型可以通过________进行训练。5.脑机接口是一种________与________之间的直接连接。三、简答题1.简述视觉信息处理的三个主要阶段。2.简述卷积神经网络（CNN）的基本结构。3.简述基于fMRI的视觉分类实验的原理。4.简述具有认知能力的智能视觉系统的主要特征。四、论述题结合具体案例，论述认知神经科学与计算机视觉结合在自动驾驶领域的应用前景。五、编程题编写一个简单的Python程序，实现以下功能：读取一张灰度图像，计算图像的均值和标准差，并将结果输出到屏幕上。可以使用OpenCV库实现图像的读取和处理。试卷答案一、选择题1.D解析：fMRI、EEG、PET都是常用的神经成像技术，而CT是计算机断层扫描技术，不属于神经成像技术。2.A解析：神经元的放电频率是视觉特征神经编码的主要方式，不同强度的视觉特征对应不同的神经元放电频率。3.D解析：物体的亮度、颜色、形状都是视觉注意的影响因素，观察者的兴趣也影响视觉注意，但不是影响因素。4.C解析：SIFT特征是一种几何特征，对图像的旋转、缩放、光照变化具有鲁棒性。5.A解析：目标检测的任务包括物体识别、物体定位和物体跟踪，场景分类属于图像分类任务。6.B解析：卷积神经网络（CNN）主要适用于图像数据处理，能够自动提取图像特征。7.A解析：基于fMRI的视觉分类实验主要研究视觉信息的处理过程，通过分析不同视觉刺激下脑区的激活模式来揭示视觉信息处理的神经机制。8.D解析：脑机接口中的视觉感知研究主要关注视觉信息的编码方式，即大脑如何编码视觉信息。9.D解析：具有认知能力的智能视觉系统需要具备视觉感知能力、视觉理解能力和视觉决策能力。10.C解析：认知神经科学与计算机视觉结合的主要目的是深入理解视觉认知的神经机制。二、填空题1.突触2.处理视觉信息的皮层处理视觉信息的皮层3.灰度共生矩阵4.反向传播5.大脑计算机三、简答题1.视觉信息处理的三个主要阶段是：感知识别阶段、加工理解阶段和存储应用阶段。感知识别阶段是指通过感官接收视觉信息；加工理解阶段是指对感知识别阶段获得的信息进行处理和理解；存储应用阶段是指将理解和加工后的信息进行存储和应用。2.卷积神经网络（CNN）的基本结构包括：卷积层、池化层、全连接层和输出层。卷积层用于提取图像特征；池化层用于降低特征维度；全连接层用于将特征进行整合；输出层用于输出最终结果。3.基于fMRI的视觉分类实验的原理是：通过向被试呈现不同的视觉刺激，记录被试的fMRI数据，分析不同视觉刺激下脑区的激活模式，建立视觉特征与脑区激活模式之间的对应关系，从而实现视觉分类。4.具有认知能力的智能视觉系统的主要特征包括：能够理解图像中的语义信息、能够进行推理和决策、能够与人类进行自然交互。四、论述题(略，具体论述内容根据个人理解和知识储备进行)五、编程题```pythonimportcv2importnumpyasnp#读取灰度图像img=cv2