2025年大学四年级（人工智能）计算机视觉基础综合测试题及答案

2025年大学四年级（人工智能）计算机视觉基础综合测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：每题只有一个正确答案，请将正确答案的序号填在括号内。(总共10题，每题3分)w1.以下哪种算法不属于传统的图像特征提取算法？（）A.SIFTB.SURFC.CNND.Harrisw2.在图像分类任务中，以下哪个指标用于衡量模型的分类准确性？（）A.召回率B.F1值C.准确率D.均方误差w3.图像卷积操作的主要目的是（）。A.增加图像分辨率B.提取图像特征C.降低图像噪声D.增强图像对比度w4.以下哪种神经网络结构常用于图像识别？（）A.RNNB.LSTMC.CNND.GRUw5.图像分割中，语义分割的目标是（）。A.分割出图像中的不同物体实例B.标注出图像中每个像素所属的类别C.提取图像的轮廓D.检测图像中的特定目标w6.关于图像的直方图均衡化，以下说法正确的是（）。A.它能增强图像的细节B.它会改变图像的灰度值分布C.它对彩色图像效果更好D.它能降低图像的噪声w7.在图像配准中，常用的相似性度量方法不包括（）。A.互信息B.欧氏距离C.交叉熵D.均方误差w8.以下哪种技术可用于图像超分辨率重建？（）A.PCAB.LDAC.SRCNND.HOGw9.图像滤波中，高斯滤波的主要作用是（）。A.锐化图像B.平滑图像C.边缘检测D.二值化w10.在目标检测中，非极大值抑制的作用是（）。A.提高检测速度B.减少候选框数量C.提高检测准确率D.增强模型的泛化能力第II卷（非选择题共70分）简答题（共20分）答题要求：请简要回答问题，条理清晰，语言简洁。(总共4题，每题5分)w11.简述卷积神经网络（CNN）的基本结构及其各部分的作用。w12.图像特征提取的常用方法有哪些？请列举至少三种。w13.在图像分类中，如何评估模型的性能？除了准确率，还可以使用哪些指标？w14.简述图像分割的常用方法，并说明语义分割和实例分割的区别。论述题（共15分）答题要求：请详细阐述相关内容，观点明确，论证充分。(总共1题，每题15分)w15.随着人工智能技术的发展，计算机视觉在自动驾驶领域得到了广泛应用。请论述计算机视觉技术在自动驾驶中的主要作用，并分析可能面临的挑战。材料分析题（共15分）材料：在一个图像识别项目中，使用了卷积神经网络（CNN）对一批医学图像进行分类，将图像分为正常和病变两类。经过多次训练后，模型在测试集上的准确率达到了85%，但在实际应用中，发现对于某些病变图像的误诊率较高。答题要求：根据材料内容，回答以下问题。请结合所学知识进行分析，观点合理。(总共3题，每题5分)w16.请分析模型在实际应用中误诊率较高的可能原因。w17.为了降低误诊率，可以采取哪些改进措施？w18.如何进一步提高模型在医学图像分类任务中的性能？算法设计题（共10分）答题要求：请设计一个简单的算法来实现图像的灰度化处理。(总共1题，每题10分)w19.请描述你设计的图像灰度化算法的步骤，并说明其原理。综合应用题（共20分）材料：现有一批包含动物和植物的自然场景图像，需要构建一个图像分类模型将其分为动物和植物两类。答题要求：请根据给定的材料，设计一个基于卷积神经网络（CNN）的图像分类方案，并说明具体步骤。(总共1题，每题20分)w20.请详细描述你的图像分类方案，包括网络结构的选择、训练过程的设置以及如何评估模型的性能。答案：w1.Cw2.Cw3.Bw4.Cw5.Bw6.Bw7.Dw8.Cw9.Bw10.Bw11.CNN基本结构包括输入层、卷积层、池化层、全连接层。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；全连接层进行分类等操作。w12.SIFT、SURF、Harris、HOG等。w13.还可使用召回率、F1值、精确率等。通过混淆矩阵计算这些指标来综合评估模型性能。w14.常用方法有基于阈值分割、区域生长、分水岭算法等。语义分割标注像素类别，实例分割分割出不同物体实例并区分。w15.作用：识别交通标志、检测障碍物、判断道路状况等。挑战：复杂环境下的目标识别、光照变化影响、实时性要求高、数据标注困难等。w16.可能原因：训练数据不全面，未涵盖所有病变情况；模型结构不合理，对病变特征提取不足；测试集与实际应用场景差异大。w17.改进措施：增加更多病变样本进行训练；优化模型结构；对实际应用场景进行预处理，减少差异。w18.进一步提高性能可采用数据增强、迁移学习、使用更先进的模型结构、多模态数据融合等方法。w19.算法步骤：遍历图像每个像素，根据灰度化公式计算灰度值并赋值。原理：利用不同颜色模型转