2025 年高职计算机视觉（开发应用）中期测试卷

2025年高职计算机视觉（开发应用）中期测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、选择题（总共10题，每题4分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.计算机视觉中，用于图像特征提取的常用算法是（）A.卷积神经网络B.K近邻算法C.霍夫变换D.尺度不变特征变换2.在目标检测任务中，以下哪种方法常用于生成候选区域（）A.支持向量机B.区域卷积神经网络C.随机森林D.线性回归3.图像分割中，基于区域的分割方法主要依据图像的（）A.纹理特征B.灰度值C.边缘信息D.区域相似性4.计算机视觉中，用于图像分类的深度模型是（）A.递归神经网络B.生成对抗网络C.卷积神经网络D.深度信念网络5.以下哪种技术可以提高图像的分辨率（）A.图像滤波B.图像增强C.超分辨率重建D.图像压缩6.在图像配准中，常用的相似性度量方法是（）A.欧式距离度量B.余弦相似度C.互信息D.曼哈顿距离7.计算机视觉中，用于视频目标跟踪的算法是（）A.卡尔曼滤波B.主成分分析C.奇异值分解D.隐马尔可夫模型8.以下哪种图像特征对光照变化比较敏感（）A.角点特征B.边缘特征C.纹理特征D.轮廓特征9.在目标识别中，多模态融合技术可以融合以下哪些信息（）A.图像与文本B.图像与音频C.图像与视频D.以上都是10.计算机视觉中，用于三维重建的技术是（）A.立体视觉B.光流法C.运动估计D.图像修复二、多项选择题（总共5题，每题6分，每题至少有两个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.计算机视觉中的深度学习模型包括（）A.卷积神经网络B.循环神经网络C.生成对抗网络D.深度残差网络E.支持向量机2.图像预处理的主要操作包括（）A.图像增强B.图像滤波C.图像分割D.图像配准E.图像压缩3.在目标检测中，常用的评价指标有（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差E.交叉熵4.图像特征描述符的特点包括（）A.唯一性B.稳定性C.旋转不变性D.尺度不变性E.光照不变性5.计算机视觉在以下哪些领域有广泛应用（）A.安防监控B.自动驾驶C.医学影像分析D.工业检测E.虚拟现实三、判断题（总共10题，每题3分，请判断对错，在括号内填“√”或“×”）1.卷积神经网络只能用于图像分类任务。（）2.图像分割是将图像中的目标物体分割出来的过程。（）3.目标检测算法可以同时检测出图像中的多个目标。（）4.深度模型的训练需要大量的标注数据。（）5.图像滤波可以去除图像中的噪声，但也可能会模糊图像细节。（）6.在图像配准中，只要找到一种相似性度量方法就可以完成配准。（）7.计算机视觉中的算法都可以在普通CPU上高效运行。（）8.多模态融合技术可以提高目标识别的准确性和可靠性。（）9.三维重建可以将二维图像转换为三维模型。（）10.图像特征提取的结果与提取算法无关。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.简述卷积神经网络的基本结构和工作原理。2.图像分割有哪些常见的方法？请简要介绍其中一种方法的原理。3.目标检测中，如何提高检测的准确率和召回率？五、论述题（总共1题，每题20分，请详细阐述你的观点）结合实际应用场景，论述计算机视觉技术在未来的发展趋势和面临的挑战。答案：一、选择题1.D2.B3.D4.C5.C6.C7.A8.B9.D10.A二、多项选择题1.ABCD2.AB3.ABC4.ABCD5.ABCDE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（可选）、全连接层和输出层。工作原理：通过卷积层中的卷积核与输入图像进行卷积操作，提取图像特征；池化层用于下采样，减少数据量；全连接层将提取的特征进行分类或回归等操作，最终输出结果。2.常见方法有基于阈值分割、基于区域的分割、基于边缘检测的分割等。基于阈值分割原理：通过设定一个合适的阈值，将图像中像素灰度值分为两类，大于阈值的归为一类，小于阈值的归为另一类，从而实现图像分割。例如，对于灰度直方图双峰的图像，可通过双峰间的谷底确定阈值进行分割。3.提高准确率可采用更复杂的模型结构、增加训练数据、优化网络参数；提高召回率可调整检测算法的阈值、采用多尺度检测、利用上下文信息等。同时，结合非极大值抑制等后处理方法，也能在一定程度上提升准确率和召回率。五、论述题计算机视觉技术在未来发展趋势：在安防领域会更加智能化精确识别监控目标；自动驾驶中能更精