2025年大学大一（人工智能技术应用）计算机视觉实务试题及答案

2025年大学大一（人工智能技术应用）计算机视觉实务试题及答案

（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：本卷共6题，每题5分。每题只有一个选项符合题意，请将正确答案的序号填在括号内。1.以下哪种技术不属于计算机视觉中的图像预处理方法？（）A.图像滤波B.特征提取C.图像增强D.图像去噪2.在计算机视觉中，用于描述图像中物体形状的是（）。A.颜色直方图B.纹理特征C.形状轮廓D.灰度值3.以下哪个算法常用于目标检测？（）A.K-Means算法B.支持向量机C.卷积神经网络D.决策树4.计算机视觉中，图像的分辨率指的是（）。A.图像的大小B.图像的色彩深度C.图像中像素的数量D.图像中可分辨的最小细节5.以下哪种图像格式在计算机视觉中应用最广泛？（）A.JPEGB.BMPC.PNGD.GIF6.计算机视觉中的立体视觉主要用于（）。A.图像识别B.目标跟踪C.三维重建D.图像滤波第II卷（非选择题共70分）二、填空题（共15分）答题要求：本卷共5空，每空3分。请将正确答案填在横线上。1.计算机视觉中常用的特征点检测算法有________。2.图像的灰度化是将彩色图像转换为________图像的过程。3.卷积神经网络中的卷积层主要作用是________。4.在计算机视觉中，图像配准的目的是________。5.常用的图像分割算法有________。三、简答题（共20分）答题要求：简要回答以下问题，每题10分。1.简述计算机视觉中目标识别的基本流程。答：目标识别首先要进行图像采集，获取待识别的图像。接着进行图像预处理，包括滤波、增强等操作改善图像质量。然后提取图像特征，如形状、纹理等特征。再利用分类算法，如基于机器学习的算法将提取的特征与已知目标类别进行匹配，从而确定图像中目标的类别。2.说明卷积神经网络在计算机视觉中的优势。答：卷积神经网络在计算机视觉中优势明显。它能自动提取图像特征，无需人工复杂设计特征提取方法。具有很强的适应性，能处理多种类型图像。通过卷积层和池化层可有效减少数据量，提高计算效率。在大规模图像数据集上训练后，可取得很高的识别准确率，广泛应用于各种视觉任务。四、材料分析题（共15分）材料：在计算机视觉的目标检测应用中，有一种基于深度学习的方法。该方法首先构建一个深度卷积神经网络模型，通过大量标注的目标检测数据集进行训练。在训练过程中，模型学习图像中目标的特征和位置信息。当对新的图像进行目标检测时，模型会输出图像中可能存在目标的区域及对应的类别。答题要求：阅读上述材料，回答以下问题，每题5分。1.这种基于深度学习的目标检测方法中，训练数据的作用是什么？答：训练数据用于让深度卷积神经网络模型学习图像中目标的特征和位置信息，使模型能够在大量数据的学习过程中掌握目标的规律，从而在对新图像进行检测时准确输出目标可能存在的区域及类别。2.模型在训练后如何对新图像进行目标检测？答：模型在训练后，当输入新图像时，会依据其学习到的目标特征和位置信息，对图像进行分析处理，从而输出图像中可能存在目标的区域及对应的类别。3.简述该目标检测方法的关键步骤。答：关键步骤首先是构建深度卷积神经网络模型，接着使用大量标注的目标检测数据集进行训练，让模型学习目标特征与位置信息，最后在对新图像检测时，依据训练所得能力输出目标区域及类别。五、综合应用题（共20分）材料：现有一个需要进行图像分类的任务，包含多种不同场景的图像，如城市街道、自然风光、室内房间等。要求使用计算机视觉技术实现准确分类。答题要求：请设计一个基于计算机视觉的图像分类方案，包括主要步骤和使用的技术方法，每题10分。1.请阐述你设计的图像分类方案的主要步骤。答：首先进行图像采集，收集各类场景图像。然后对图像进行预处理，如归一化、裁剪等操作。接着提取图像特征，可利用深度学习中的卷积神经网络提取特征。之后选择合适的分类算法，如Softmax分类器等。将提取的特征输入分类算法进行训练和分类，通过不断调整参数提高分类准确率，最终实现对不同场景图像的准确分类。2.说明在该方案中使用的主要技术方法及其作用。答：使用卷积神经网络提取图像特征，能自动学习到图像中复杂的特征信息，适应不同场景图像。采用Softmax分类器进行分类，可将提取的特征准确映射到不同的类别上，实现对城市街道、自然风光、室内房间等不同场景的分类。预处理操作如归一化可使图像数据具有统一格式，裁剪可去除无关部分，提高处