2025年高职（人工智能技术应用）图像分类试题及答案

2025年高职（人工智能技术应用）图像分类试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共40分）（总共8题，每题5分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.以下哪种算法常用于图像分类的特征提取？（）A.决策树算法B.卷积神经网络算法C.支持向量机算法D.朴素贝叶斯算法2.在图像分类中，RGB颜色模式下每个像素点由多少位数据表示？（）A.8位B.16位C.24位D.32位3.图像分类中，数据集划分通常不包括以下哪种方式？（）A.按比例随机划分B.按类别顺序划分C.按时间顺序划分D.按图像大小划分4.以下哪个不是图像分类常用的评估指标？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差5.图像分类模型训练时，以下哪种优化器收敛速度通常较快？（）A.SGDB.AdagradC.RMSPropD.Adam6.对于灰度图像，其像素值范围通常是多少？（）A.0-255B.0-1024C.0-65535D.0-17.在图像分类中，增加数据集的大小通常会对模型性能产生什么影响？（）A.性能下降B.性能不变C.性能先上升后下降D.性能提升8.以下哪种图像预处理操作可以增强图像的对比度？（）A.高斯模糊B.直方图均衡化C.中值滤波D.双边滤波第II卷（非选择题共60分）9.（10分）简述图像分类的基本流程。10.（10分）请说明卷积神经网络中卷积层的作用。11.（10分）在图像分类中，如何处理不平衡数据集？12.（15分）阅读材料：现有一个图像分类任务，需要对动物和植物的图像进行分类。数据集包含1000张动物图像和200张植物图像。使用某分类模型进行训练，在测试集上得到的混淆矩阵如下：|预测类别\真实类别|动物|植物||----|----|----||动物|800|50||植物|100|50|计算该模型在动物和植物类别上的准确率、召回率和F1值。13.（15分）阅读材料：随着人工智能技术的发展，图像分类在许多领域得到了广泛应用。例如在农业领域，通过对农作物病虫害图像进行分类，可以及时发现病虫害并采取相应措施；在安防领域，对监控图像进行分类可以识别异常行为。但图像分类也面临一些挑战，比如不同光照条件下图像的特征变化、图像中物体的遮挡等。请结合材料，谈谈图像分类在实际应用中的意义以及面临的挑战，并提出一些应对挑战的方法。答案：1.B2.C3.D4.D5.D6.A7.D8.B9.图像分类基本流程：首先收集标注好的图像数据集，然后对数据集进行预处理，包括归一化、增强等操作。接着选择合适的图像分类模型，如卷积神经网络，进行模型训练，训练过程中调整模型参数以最小化损失函数。训练完成后，使用测试集评估模型性能，最后将训练好的模型应用于实际图像分类任务。10.卷积层作用：通过卷积核在图像上滑动进行卷积操作，提取图像的局部特征。它可以自动捕捉图像中的纹理、形状等信息，减少数据维度，保留重要特征。同时，卷积层的参数共享机制大大减少了模型的参数数量，降低计算量，提高训练效率和模型的泛化能力。11.处理不平衡数据集方法：过采样少数类，如复制少数类样本或使用SMOTE算法合成少数类样本；欠采样多数类，随机删除多数类样本；调整类别权重，在训练时对少数类赋予更高权重；使用集成学习方法，如Bagging、Boosting等，不同模型对不平衡数据敏感度不同，综合结果可提升性能。12.动物类别：准确率=800/(800+100)=8/9；召回率=800/1000=0.8；F1值=2×(8/9×0.8)/(8/9+0.8)=80/89。植物类别：准确率=50/(50+100)=1/3；召回率=50/200=0.25；F1值=2×(1/3×0.25)/(1/3+0.25)=2/7。13.图像分类在实际应用中的意义：农业领域可及时发现病虫害保护农作物；安防领域能识别异常行为保障安全等。面临挑战：不同光照下特征变化、