2025 年大学人工智能（计算机视觉算法）期中测试卷

2025年大学人工智能（计算机视觉算法）期中测试卷

（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.计算机视觉算法中，用于提取图像边缘信息的常用算子是（）A.高斯滤波器B.拉普拉斯算子C.均值滤波器D.中值滤波器2.在图像分类任务中，以下哪种卷积神经网络架构具有较少的参数和较高的计算效率（）A.VGG16B.ResNetC.MobileNetD.AlexNet3.以下关于图像特征点检测的说法，错误的是（）A.Harris角点检测对噪声敏感B.SIFT特征点具有尺度不变性C.SURF特征点检测速度比SIFT快D.ORB特征点是一种二进制描述符4.对于目标检测任务，常用的损失函数不包括（）A.交叉熵损失函数B.均方误差损失函数C.IoU损失函数D.FocalLoss5.图像分割中，基于区域的分割方法不包括（）A.分水岭算法B.区域生长法C.GrabCut算法D.Canny边缘检测6.在深度学习中，用于防止梯度消失的优化算法是（）A.SGDB.AdagradC.AdamD.RMSProp7.以下哪种图像增强方法是基于直方图均衡化原理（）A.灰度拉伸B.高斯增强C.锐化D.平滑8.计算机视觉算法中，用于图像配准的方法不包括（）A.基于特征点的配准B.基于区域的配准C.基于深度学习的配准D.基于颜色直方图的配准9.关于卷积神经网络中池化层的作用，以下说法正确的是（）A.增加模型参数B.提高计算效率C.增强图像细节D.减少数据维度10.在图像超分辨率重建中，常用的方法不包括（）A.基于插值的方法B.基于深度学习的方法C.基于小波变换的方法D.基于直方图的方法二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填写在括号内，少选、多选、错选均不得分）1.以下哪些是计算机视觉算法在医学领域的应用（）A.疾病诊断B.手术导航C.药物研发D.视频监控2.图像滤波中，线性滤波方法包括（）A.高斯滤波B.中值滤波C.均值滤波D.双边滤波3.在深度学习模型训练中，以下哪些因素会影响模型的性能（）A.学习率B.数据集大小C.网络结构D.训练时间4.目标检测算法中，常用的评价指标有（）A.准确率B.召回率C.mAPD.F1值5.图像分割算法中，基于深度学习的方法主要包括（）A.全卷积网络B.U-NetC.SegNetD.DeepLab三、判断题（总共10题，每题2分，请判断下列说法的对错，正确的打√，错误的打×）1.计算机视觉算法只能处理二维图像，不能处理三维点云数据。（）2.卷积层中的卷积核大小固定，不能改变。（）3.图像特征点检测算法的目的是找到图像中具有代表性的点。（）4.目标检测中，只要检测到目标的位置就可以，不需要考虑目标的类别。（）5.图像分割的结果一定是将图像分成不同的区域，每个区域代表一个物体。（）6.深度学习模型训练中，数据增强可以提高模型的泛化能力。（）7.直方图均衡化会改变图像的亮度分布，但不会改变图像的对比度。（）8.图像配准的目的是将不同视角或不同时间的图像对齐。（）9.池化层在卷积神经网络中会降低图像的分辨率，但不会丢失重要信息。（）10.图像超分辨率重建可以将低分辨率图像恢复到高分辨率图像，且不会引入任何噪声。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答下列问题）1.请简述卷积神经网络的基本结构及其各层的作用。2.在图像分类任务中，如何提高模型的准确率？请列举至少三种方法并简要说明。3.图像分割算法中，如何评估分割结果的好坏？请介绍至少两种评估指标。五、算法设计题（总共1题，每题20分，请设计一个基于计算机视觉算法的应用场景，并说明算法流程）请设计一个基于计算机视觉算法的智能安防监控系统，用于检测监控区域内的异常行为（如奔跑、打斗等）。说明算法流程，包括数据采集、预处理、特征提取、模型训练和异常行为检测等步骤。答案：一、单项选择题1.B2.C3.A4.B5.D6.D7.A8.D9.D10.D二、多项选择题1.ABC2.AC3.ABCD4.ABCD5.ABCD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、全连接层和输出层。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；全连接层将提取的特征进行整合；输出层输出分类结果或其他预测值。2.提高模型准确率方法：增加数据集规模，提供更多数据让模型学习；采用数据增强技术，扩充数据多样性；选择合适的网络结构，根据任务特点选如VGG、ResNet等；调整超参数，如学习率、迭代次数等；使用预训练模型，迁移学习。3.评估分割结果指标：交并比（IoU），计算预测分割区域与真实分割区域交集和并集的比例，反映重叠程度；Dice系数，衡量两个集合相似度，值越大分割结果越好；像素准确率，计算预测正确像素数占总像素数比例。五、算法设计题智能安防监控系统算法流程：数据采集，通过监控摄像头采集监控区域视频图像；预处理，包括图像