2025 年大学人工智能（计算机视觉基础）试题及答案

2025年大学人工智能（计算机视觉基础）试题及答案

（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，用于提取图像边缘信息的常用算法是（）A.直方图均衡化算法B.霍夫变换算法C.高斯滤波算法D.卷积神经网络算法2.以下哪种图像特征描述子对旋转、尺度变化具有较好的稳定性（）A.SIFTB.SURFC.ORBD.以上都是3.在图像分类任务中，常用的评价指标不包括（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差4.卷积神经网络中，卷积层的主要作用是（）A.增加网络的非线性B.提取图像特征C.进行分类决策D.减少参数数量5.以下哪种方法可以用于图像超分辨率重建（）A.双线性插值B.小波变换C.深度学习方法D.以上都可以6.计算机视觉中，用于目标检测的经典算法是（）A.HOG+SVMB.K-Means算法C.决策树算法D.朴素贝叶斯算法7.在图像分割中，基于区域的分割方法不包括（）A.分水岭算法B.区域生长算法C.GrabCut算法D.Canny边缘检测算法8.以下哪种颜色空间在计算机视觉中常用于图像分割（）A.RGBB.HSVC.YUVD.CMYK9.卷积神经网络中，池化层的主要作用是（）A.减少计算量B.增加网络的非线性C.防止过拟合D.以上都是10.计算机视觉中，用于图像配准的方法不包括（）A.基于特征的方法B.基于区域的方法C.基于深度学习的方法D.基于直方图的方法二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有多个正确答案，请将正确答案填写在括号内，少选、多选均不得分）1.以下哪些是计算机视觉的应用领域（）A.安防监控B.自动驾驶C.医学影像分析D.虚拟现实2.卷积神经网络的优化算法包括（）A.SGDB.AdamC.AdagradD.RMSProp3.在图像特征提取中，局部特征描述子的优点有（）A.对光照变化不敏感B.对遮挡具有一定的鲁棒性C.计算效率高D.能够准确描述图像的全局特征4.图像分类中，数据增强的方法有（）A．随机旋转B.随机翻转C.随机裁剪D.增加噪声5.计算机视觉中，常用的图像滤波方法有（）A.均值滤波B.中值滤波C.高斯滤波D.双边滤波三（总共5题，每题4分，判断下列说法是否正确，正确的打“√”，错误的打“×”）1.计算机视觉只能处理二维图像，不能处理三维场景。（）2.卷积神经网络中的参数共享可以减少网络的参数数量，提高计算效率。（）3.在图像分割中，基于边缘的分割方法适用于分割具有明显边缘的物体。（）4.图像特征描述子的维度越高，描述能力越强。（）5.计算机视觉中的目标检测算法可以同时检测出图像中的多个目标。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答以下问题）1.简述卷积神经网络的基本结构及其各层的作用。2.请说明图像分类任务中，准确率、召回率和F1值的含义及计算方法。3.在图像超分辨率重建中，深度学习方法相比传统方法有哪些优势？五、论述题（总共2题，每题15分，请详细论述以下问题）1.论述计算机视觉在自动驾驶领域的应用及面临的挑战。2.阐述如何利用卷积神经网络进行图像目标检测，并说明常用的目标检测算法及其特点。答案：一、选择题1.B2.D3.D4.B5.D6.A7.D8.B9.A10.D二、多项选择题1.ABCD2.ABCD3.ABC4.ABCD5.ABCD三、判断题1.×2.√3.√4.×5.√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。输入层用于输入图像数据；卷积层通过卷积核提取图像特征；池化层降低数据维度，减少计算量；全连接层进行分类决策。2.准确率是分类正确的样本数占总样本数的比例；召回率是正确预测为正例的样本数占实际正例样本数的比例；F1值是准确率和召回率的调和平均值，计算公式为F1=2×(准确率×召回率)/(准确率+召回率)。3.深度学习方法在图像超分辨率重建中优势明显，能自动学习图像的复杂特征和映射关系，重建效果更好，对不同类型图像适应性强，可处理多种退化情况，相比传统方法更具灵活性和鲁棒性。五、论述题1.计算机视觉在自动驾驶领域应用广泛，如通过摄像头识别道路、交通标志、车辆和行人等。面临的挑战包括复杂环境下的目标识别与定位，如恶劣天气、遮挡等；实时性要求高，需快速处理大量图像数据；以及系统的可靠性和安全性保障等。2.利用卷积神经网络进行图像目标检测，首先通过卷积层提取图像特征，然后利用区域建议网络生成