2025年高职（人工智能技术应用）视觉应用开发试题及答案

2025年高职（人工智能技术应用）视觉应用开发试题及答案

（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)1.以下哪种算法不属于常见的图像分类算法？（）A.卷积神经网络（CNN）B.支持向量机（SVM）C.决策树D.线性回归2.在图像识别中，用于提取图像特征的层是（）A.输入层B.卷积层C.全连接层D.输出层3.下列关于图像增强的说法，错误的是（）A.直方图均衡化可以增强图像的对比度B.高斯滤波能去除图像中的噪声C.锐化处理会使图像变得模糊D.线性拉伸可调整图像的亮度范围4.以下哪个指标不是衡量图像分类模型性能的常用指标？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差5.对于一幅RGB图像，其通道数为（）A.1B.2C.3D.46.在深度学习中，用于防止模型过拟合的方法是（）A.增加训练数据B.减少网络层数C.使用正则化D.提高学习率7.以下哪种图像格式不支持透明度通道？（）A.PNGB.JPEGC.GIFD.BMP8.图像分割中，将图像划分为不同区域的过程称为（）A.分类B.标注C.检测D.分割9.用于处理图像数据的深度学习框架是（）A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.以上都是10.在图像配准中，常用的方法不包括（）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.基于颜色的方法第II卷（非选择题，共70分）二、填空题（每题3分，共15分）答题要求：请在横线上填写正确答案。1.图像识别的基本流程包括图像采集、预处理、特征提取、______和结果输出。2.卷积神经网络中的卷积核大小通常为______。3.图像滤波中，均值滤波是一种______滤波方法。4.在图像分类任务中，常用的损失函数是______。5.图像分割的评价指标包括准确率、召回率、______等。三、简答题（每题10分，共20分）答题要求：简要回答问题，条理清晰。1.简述卷积神经网络的工作原理。2.说明图像增强的目的和常用方法。四、材料分析题（共15分）材料：在一个图像识别项目中，使用卷积神经网络对动物图像进行分类。训练数据包含猫、狗、兔子等多种动物的图像。经过多次训练后，模型在测试集上的准确率达到了80%，但在实际应用中，发现对某些特定品种的猫识别准确率较低。答题要求：分析出现这种情况的可能原因，并提出改进措施。（150字左右）五、综合应用题（共20分）材料：给定一组植物叶片图像，要求开发一个图像识别系统，能够识别出不同种类的植物。答题要求：请描述你将如何设计这个图像识别系统，包括使用的技术、步骤以及可能遇到的问题和解决方案。（150字左右）答案：一、选择题：1.D2.B3.C4.D5.C6.C7.B8.D9.D10.D二、填空题：1.分类2.奇数3.线性4.交叉熵损失函数5.F1值三、简答题：1.卷积神经网络通过卷积层提取图像特征，池化层降低特征维度，全连接层进行分类。卷积核在图像上滑动，与图像像素点相乘累加得到特征图。2.目的是改善图像质量，提高视觉效果。常用方法有直方图均衡化增强对比度，高斯滤波去噪，锐化处理突出边缘等。四、可能原因：训练数据中特定品种猫的图像数量不足或特征不明显。改进措施：增加特定品种猫的图像数据，优化模型结构，如调整卷积层参数，提高对该品种猫特征的提取能力。五、设计技术：