2025 年高职计算机视觉应用开发（视觉识别）期末测试卷

2025年高职计算机视觉应用开发（视觉识别）期末测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单项选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.计算机视觉中，用于提取图像特征的常用算法是（）A.卡尔曼滤波B.卷积神经网络C.霍夫变换D.奇异值分解2.以下哪种图像预处理操作可以增强图像的对比度（）A.中值滤波B.直方图均衡化C.高斯模糊D.二值化3.在视觉识别中，用于分类图像的模型通常是（）A.生成对抗网络B.循环神经网络C.支持向量机D.深度信念网络4.图像的灰度共生矩阵主要用于描述（）A.图像的纹理特征B.图像的形状特征C.图像的颜色特征D.图像的边缘特征5.以下哪种技术可以用于检测图像中的物体边界（）A.区域生长B.分水岭算法C.阈值分割D.形态学操作6.计算机视觉系统中，摄像头采集到的图像数据属于（）A.模拟信号B.数字信号C.离散信号D.连续信号7.在深度学习的视觉识别模型中，卷积层的主要作用是（）A.进行图像分类B.提取图像特征C.生成图像D.处理图像的语义信息8.用于评估视觉识别模型性能的常用指标是（）A.准确率B.召回率C.F1值D.以上都是9.以下哪种图像格式常用于存储计算机视觉处理后的结果（）A.JPEGB.PNGC.BMPD.TIFF10.计算机视觉中的特征点匹配算法主要用于（）A.图像配准B.图像分割C.图像滤波D.图像增强二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题至少有两个正确答案，请将正确答案填写在括号内）1.计算机视觉应用开发中常用的编程语言有（）A.PythonB.C++C.JavaD.MATLAB2.以下哪些属于图像的几何变换操作（）A.平移B.旋转C.缩放D.裁剪3.在视觉识别中，常用的数据集有（）A.ImageNetB.PascalVOCC.COCOD.MNIST4.深度学习的视觉识别模型中常用的优化算法有（）A.随机梯度下降B.AdagradC.AdadeltaD.Adam5.以下哪些技术可以用于图像的超分辨率重建（）A.双立方插值B.深度学习方法C.基于小波变换的方法D.直方图匹配三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内打√或×）1.计算机视觉只能处理彩色图像，不能处理灰度图像。（）2.卷积神经网络中的池化层可以减少数据量，同时保留主要特征。（）3.图像的特征提取和描述是视觉识别的关键步骤，两者是相互独立的。（）4.支持向量机在处理高维数据时容易出现维数灾难问题。（）5.形态学操作可以用于图像的细化、粗化等处理。（）6.深度学习模型的训练过程中，学习率越大，收敛速度越快。（）7.图像的直方图可以反映图像的亮度分布情况。（）8.计算机视觉中的目标检测算法只能检测出图像中的一个目标。（）9.基于深度学习的视觉识别模型对硬件要求不高，可以在普通计算机上高效运行。（）10.图像配准是将不同视角或不同时间获取的图像进行对齐的过程。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述卷积神经网络的基本结构和工作原理。2.在视觉识别中，如何提高模型的泛化能力？3.简述图像预处理的主要目的和常见操作。五、综合应用题（总共1题，20分，请结合所学知识解决实际问题）给定一组包含不同动物的图像数据集，要求设计一个基于深度学习的视觉识别系统，实现对动物种类的分类。请描述系统的整体架构、主要步骤以及可能遇到的问题和解决方案。答案：一、单项选择题1.B2.B3.C4.A5.B6.A7.B8.D9.B10.A二、多项选择题1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABCD5.BC三、判断题1.×2.√3.×4.×5.√6.×7.√8.×9.×10.√四、简答题1.卷积神经网络基本结构包括输入层、卷积层、池化层、全连接层等。工作原理：输入图像经过卷积层，卷积核滑动提取局部特征，生成特征图；池化层对特征图下采样减少数据量；多次重复卷积和池化操作后，将特征图输入全连接层进行分类等操作。2.增加数据多样性，如数据增强；合理选择模型复杂度，避免过拟合和欠拟合；采用正则化方法；进行交叉验证，选择泛化性能好的模型参数；使用迁移学习等。3.目的：改善图像质量，提高图像的可用性，便于后续处理。常见操作：去噪、灰度化与彩色化、对比度增强、归一化、几何变换等。五、综合应用题整体架构：包括数据预处理模块、卷积神经网络模型、分类器。主要步骤：先对图像数据集进行预处理，如归一化等；将