2025年大学第四学年（计算机视觉）图像识别能力测试试题及答案

2025年大学第四学年（计算机视觉）图像识别能力测试试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共40分）答题要求：本大题共10小题，每小题4分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.以下哪种算法不属于传统的图像特征提取算法？A.SIFTB.SURFC.CNND.Harris角点检测2.在图像分类任务中，常用的损失函数不包括以下哪种？A.交叉熵损失B.均方误差损失C.铰链损失D.指数损失3.对于灰度图像，其像素值范围通常是？A.0-255B.0-1C.-1-1D.0-655354.以下关于卷积神经网络（CNN）的说法错误的是？A.卷积层主要用于提取图像特征B.池化层用于减少数据维度C.全连接层将提取的特征进行分类D.CNN只能处理彩色图像5.图像识别中，常用的数据集不包括？A.ImageNetB.CIFAR-10C.MNISTD.WordNet6.以下哪种技术可以提高图像识别的准确率？A.数据增强B.减少训练数据C.降低模型复杂度D.减少卷积层数7.在图像识别中，对图像进行归一化处理的目的不包括？A.加快模型训练速度B.提高模型泛化能力C.使图像更美观D.防止梯度消失或爆炸8.以下哪种图像滤波方法可以保留图像的边缘信息？A.均值滤波B.中值滤波C.高斯滤波D.双边滤波9.对于图像的二值化处理，常用的阈值选取方法不包括？A.全局阈值B.局部阈值C.自适应阈值D.随机阈值10.图像识别中的模型评估指标不包括？A.AccuracyB.RecallC.PrecisionD.MSE第II卷（非选择题共6分）（一）填空题（共15分）答题要求：本大题共5小题，每小题3分，请将答案填写在相应的横线上。1.图像识别的流程一般包括图像采集、预处理、______、分类或检测等步骤。2.常用的图像特征描述符有______、HOG等。3.卷积神经网络中的卷积核大小通常是______的。4.在图像分割任务中，常用的方法有基于区域的方法、基于______的方法等。5.图像识别中，模型的训练通常使用______算法来调整模型参数。（二）简答题（共20分）答题要求：本大题共4小题，每小题5分，请简要回答问题。1.简述SIFT算法的主要步骤。2.说明卷积层中卷积核的作用。3.图像识别中数据增强的常用方法有哪些？4.解释什么是过拟合和欠拟合，以及如何避免？（三）计算题（共15分）答题要求：本大题共3小题，第1、2小题各5分，第3小题5分，请写出计算过程和答案。1.已知一幅灰度图像，其尺寸为100×100，对其进行3×3的均值滤波，计算滤波后图像的尺寸。2.对于一个简单的二分类问题模型，其预测结果为[0.3,0.7]，真实标签为1，计算交叉熵损失。3.假设一个卷积层有3个输入通道，卷积核大小为3×3，输出通道为5，计算该卷积层的参数数量。（四）材料分析题（共15分）材料：在图像识别领域，随着深度学习的发展，卷积神经网络取得了巨大的成功。研究人员不断改进网络结构和算法，以提高图像识别的准确率和效率。例如，一些新的网络结构引入了残差块，能够有效缓解梯度消失问题，使得网络可以训练得更深。同时，在数据处理方面，大规模数据集的使用和数据增强技术的应用也对提升性能起到了重要作用。答题要求：阅读上述材料，回答以下问题，每小题5分。1.简述残差块在卷积神经网络中的作用。2.说明大规模数据集对图像识别的重要性。3.数据增强技术如何提升图像识别性能？（五）综合应用题（共15分）材料：某公司计划开发一个基于图像识别的产品，用于识别特定场景下的物体。该场景下主要有3种物体需要识别，分别为苹果、香蕉和橙子。公司收集了大量的图像数据，并将其划分为训练集、验证集和测试集。答题要求：请根据上述材料，设计一个简单的图像识别方案，包括使用的模型、训练过程、评估指标等，字数在150-200字之间。答案：1.C2.B3.A4.D5.D6.A7.C8.B9.D10.D；1.特征提取2.SIFT3.奇数4.边缘5.梯度下降；1.尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配、关键点描述、特征匹配。2.卷积核与输入图像卷积，提取不同位置和尺度的特征。3.翻转、旋转、缩放、添加噪声等。4.过拟合是模型在训练集上表现好但在测试集上差；欠