2026年人工智能计算机视觉基础知识题库含答案

2026年人工智能计算机视觉基础知识题库含答案一、单选题（每题2分，共20题）1.计算机视觉的核心任务之一是A.图像分类B.自然语言处理C.机器翻译D.语音识别2.以下哪种算法不属于传统的图像处理方法？A.中值滤波B.SIFT特征点检测C.深度学习卷积神经网络D.高斯模糊3.在图像分割中，以下哪种方法属于监督学习？A.K-means聚类B.活动轮廓模型C.支持向量机（SVM）D.超像素分割4.以下哪种颜色空间最适合图像的亮度处理？A.RGBB.HSVC.YCbCrD.Lab5.人脸识别中，常用的特征提取方法不包括A.LBP（局部二值模式）B.Gabor滤波器C.主成分分析（PCA）D.卷积自编码器6.以下哪种传感器常用于自动驾驶中的环境感知？A.红外传感器B.激光雷达（LiDAR）C.摄像头阵列D.超声波传感器7.目标检测中，以下哪种模型属于两阶段检测器？A.YOLOv5B.SSDC.FasterR-CNND.RetinaNet8.以下哪种损失函数常用于语义分割任务？A.HingeLossB.MSEC.DiceLossD.Cross-EntropyLoss9.在3D视觉中，以下哪种方法常用于深度估计？A.双目立体视觉B.光流法C.语义分割D.时域分析10.以下哪种技术常用于提高图像的分辨率？A.图像插值B.图像去噪C.图像增强D.图像压缩二、多选题（每题3分，共10题）1.计算机视觉的典型应用场景包括A.医学影像分析B.安防监控C.自动驾驶D.人机交互2.以下哪些属于图像处理的基本操作？A.邻域操作B.变换操作C.滤波操作D.分类操作3.深度学习在计算机视觉中的优势包括A.高精度B.强泛化能力C.需要大量标注数据D.计算复杂度高4.以下哪些方法可用于图像去噪？A.中值滤波B.小波变换C.噪声估计D.自编码器5.目标跟踪中，以下哪些属于常见的跟踪算法？A.卡尔曼滤波B.光流法C.基于特征点的方法D.目标检测与重识别6.以下哪些颜色空间适合人眼感知？A.RGBB.HSVC.LabD.CMYK7.3D重建中，以下哪些方法属于几何方法？A.双目立体视觉B.结构光C.激光扫描D.深度学习分割8.以下哪些技术可用于提高模型的鲁棒性？A.数据增强B.正则化C.批归一化D.蒸馏学习9.语义分割中，以下哪些方法属于基于深度学习的方法？A.U-NetB.FCNC.DeepLabD.K-means聚类10.以下哪些传感器可用于多模态感知？A.摄像头B.毫米波雷达C.IMU（惯性测量单元）D.温度传感器三、判断题（每题2分，共10题）1.计算机视觉的目标是将图像转换为文字信息。（×）2.SIFT特征具有旋转不变性。（√）3.语义分割的目标是检测图像中的目标边界。（×）4.图像分辨率越高，图像质量越好。（×）5.深度学习模型不需要先验知识。（√）6.目标检测和目标跟踪是同一个概念。（×）7.3D重建只能通过几何方法实现。（×）8.图像增强和图像去噪是同一个概念。（×）9.计算机视觉在自动驾驶中不可替代。（×）10.多模态感知可以提高系统的感知能力。（√）四、简答题（每题5分，共5题）1.简述图像分类的基本流程。2.什么是目标检测？举例说明其应用场景。3.简述语义分割与实例分割的区别。4.简述深度学习在计算机视觉中的优势。5.简述3D视觉在自动驾驶中的重要性。五、论述题（每题10分，共2题）1.论述深度学习在图像去噪中的应用及其优缺点。2.论述多模态感知在未来智能系统中的发展趋势。答案与解析一、单选题1.A解析：图像分类是计算机视觉的核心任务之一，广泛应用于图像识别、场景理解等领域。2.C解析：机器翻译属于自然语言处理范畴，不属于图像处理方法。3.C解析：支持向量机（SVM）属于监督学习方法，而K-means聚类、活动轮廓模型和超像素分割属于无监督或半监督方法。4.C解析：YCbCr颜色空间将亮度（Y）与色度（Cb、Cr）分离，适合亮度处理。5.D解析：卷积自编码器属于无监督学习方法，常用于降维或特征学习，不属于人脸识别中的特征提取方法。6.B解析：激光雷达（LiDAR）常用于自动驾驶中的环境感知，提供高精度的距离信息。7.C解析：FasterR-CNN属于两阶段检测器，先生成候选框再分类，而YOLOv5、SSD和RetinaNet属于单阶段检测器。8.C解析：DiceLoss常用于语义分割任务，衡量预测与真实标签的重叠程度。9.A解析：双目立体视觉通过左右摄像头获取深度信息，常用于深度估计。10.A解析：图像插值（如双线性插值）常用于提高图像分辨率。二、多选题1.ABCD解析：计算机视觉的应用场景广泛，包括医学影像分析、安防监控、自动驾驶和人机交互等。2.ABC解析：图像处理的基本操作包括邻域操作、变换操作和滤波操作，分类操作属于机器学习范畴。3.ABCD解析：深度学习的优势包括高精度、强泛化能力，但需要大量标注数据，计算复杂度高。4.ABCD解析：图像去噪方法包括中值滤波、小波变换、噪声估计和自编码器等。5.ABCD解析：目标跟踪算法包括卡尔曼滤波、光流法、基于特征点的方法和目标检测与重识别等。6.ABC解析：RGB、HSV和Lab颜色空间适合人眼感知，CMYK主要用于印刷。7.ABC解析：3D重建的几何方法包括双目立体视觉、结构光和激光扫描，深度学习分割属于基于学习方法。8.ABCD解析：提高模型鲁棒性的技术包括数据增强、正则化、批归一化和蒸馏学习等。9.ABC解析：语义分割的深度学习方法包括U-Net、FCN和DeepLab，K-means聚类属于聚类算法。10.ABC解析：多模态感知传感器包括摄像头、毫米波雷达和IMU，温度传感器不属于多模态感知范畴。三、判断题1.×解析：计算机视觉的目标是将图像转换为语义信息，而非文字信息。2.√解析：SIFT特征具有旋转不变性，是常用的特征点检测方法。3.×解析：语义分割的目标是像素级别的分类，而非检测目标边界。4.×解析：图像分辨率越高，细节越丰富，但并不一定代表质量更好，需综合考虑其他因素。5.√解析：深度学习模型通过数据学习，不需要显式先验知识。6.×解析：目标检测是定位目标，目标跟踪是持续追踪目标，两者不同。7.×解析：3D重建方法包括几何方法和基于学习方法。8.×解析：图像增强和图像去噪是不同的概念，前者提升图像质量，后者去除噪声。9.×解析：计算机视觉在自动驾驶中不可或缺，用于环境感知和决策。10.√解析：多模态感知可以提高系统的感知能力和鲁棒性。四、简答题1.简述图像分类的基本流程图像分类的基本流程包括数据预处理、模型构建、训练和评估。数据预处理包括图像缩放、归一化等；模型构建通常使用卷积神经网络（CNN）；训练过程中通过反向传播优化参数；评估阶段使用准确率、召回率等指标衡量模型性能。2.什么是目标检测？举例说明其应用场景目标检测是在图像中定位并分类目标的位置。应用场景包括自动驾驶（行人检测）、安防监控（异常行为识别）、医学影像（病灶检测）等。3.简述语义分割与实例分割的区别语义分割将图像像素分类为语义类别（如人、车），实例分割进一步区分同一类别的不同实例（如区分不同的人）。4.简述深度学习在计算机视觉中的优势深度学习的优势包括高精度、强泛化能力，能够自动学习特征，但需要大量标注数据和计算资源。5.简述3D视觉在自动驾驶中的重要性3D视觉提供深度信息，帮助自动驾驶系统理解环境，实现路径规划、障碍物避让等功能。五、论述题1.论述深度学习在图像去噪中的应用及其优缺点深度学习