2026年计算机视觉与人工智能算法考试题目集

2026年计算机视觉与人工智能算法考试题目集一、单选题（每题2分，共20题）1.在计算机视觉中，以下哪种方法常用于目标检测任务的背景减除？A.光流法B.基于深度学习的方法C.高斯混合模型（GMM）D.运动模糊补偿2.图像分割中，以下哪种算法属于基于阈值的分割方法？A.K-means聚类B.活动轮廓模型C.Otsu算法D.基于图割的方法3.在人脸识别系统中，以下哪种特征提取方法常用于度量人脸相似度？A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.卷积神经网络（CNN）D.光度不变性特征4.自动驾驶中，以下哪种传感器常用于环境感知？A.LiDARB.GPSC.激光雷达D.超声波传感器5.计算机视觉中，以下哪种损失函数常用于语义分割任务？A.均方误差（MSE）B.HingeLossC.DiceLossD.Cross-EntropyLoss6.在目标跟踪任务中，以下哪种算法属于卡尔曼滤波的变种？A.粒子滤波B.ExtendedKalmanFilter（EKF）C.MeanShiftD.RANSAC7.图像增强中，以下哪种方法常用于提高图像对比度？A.直方图均衡化B.中值滤波C.高斯模糊D.边缘检测8.在深度学习模型中，以下哪种层常用于提取图像的局部特征？A.全连接层B.卷积层C.批归一化层D.Dropout层9.计算机视觉中，以下哪种算法常用于图像配准？A.SIFTB.RANSACC.K-means聚类D.Dijkstra算法10.在人脸检测中，以下哪种方法常用于提高检测精度？A.HOG特征B.YOLOv5C.MTCNND.光流法二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些技术属于计算机视觉的范畴？A.目标检测B.机器翻译C.图像分割D.视频分析2.以下哪些方法可用于提高图像的鲁棒性？A.图像去噪B.光照不变性C.多尺度特征提取D.数据增强3.在自动驾驶中，以下哪些传感器常用于环境感知？A.摄像头B.LiDARC.雷达D.GPS4.以下哪些损失函数常用于深度学习模型的训练？A.Cross-EntropyLossB.MSEC.L1LossD.DiceLoss5.以下哪些算法可用于目标跟踪？A.Kalman滤波B.MeanShiftC.DeepSORTD.光流法6.在图像增强中，以下哪些方法可用于提高图像质量？A.直方图均衡化B.锐化滤波C.中值滤波D.高斯模糊7.以下哪些技术属于深度学习在计算机视觉中的应用？A.目标检测B.图像生成C.图像分割D.视频分类8.以下哪些算法可用于图像配准？A.SIFTB.RANSACC.EMDD.K-means聚类9.在人脸识别系统中，以下哪些特征提取方法常用于度量人脸相似度？A.PCAB.LDAC.FisherfaceD.CNN10.以下哪些技术可用于提高计算机视觉模型的泛化能力？A.数据增强B.正则化C.批归一化D.Dropout三、简答题（每题5分，共6题）1.简述图像分割的定义及其在计算机视觉中的应用场景。2.简述目标检测与目标跟踪的区别与联系。3.简述自动驾驶中传感器融合的概念及其重要性。4.简述深度学习在图像分类任务中的优势。5.简述图像增强的常见方法及其应用场景。6.简述人脸检测与人脸识别的区别与联系。四、论述题（每题10分，共2题）1.论述深度学习在目标检测任务中的发展历程及其关键技术。2.论述图像配准在遥感图像处理中的应用及其挑战。答案与解析一、单选题答案与解析1.C解析：高斯混合模型（GMM）常用于背景减除，通过建模背景像素的分布来区分前景目标。光流法主要用于运动估计，基于深度学习的方法适用于复杂的检测任务，运动模糊补偿属于图像去噪技术。2.C解析：Otsu算法是一种基于阈值的图像分割方法，通过最大化类间方差来确定最优分割阈值。K-means聚类属于无监督学习，活动轮廓模型属于水平集方法，基于图割的方法属于优化方法。3.B解析：线性判别分析（LDA）常用于人脸识别系统中，通过最大化类间差异和最小化类内差异来提取特征。PCA主要用于降维，卷积神经网络（CNN）适用于深度特征提取，光度不变性特征属于传统方法。4.A解析：LiDAR（激光雷达）是自动驾驶中常用的环境感知传感器，通过发射激光并接收反射信号来获取周围环境的三维信息。GPS主要用于定位，超声波传感器精度较低，雷达适用于恶劣天气。5.C解析：DiceLoss常用于语义分割任务，通过最大化预测与真实标签的重叠面积来度量相似度。均方误差（MSE）适用于回归任务，HingeLoss和Cross-EntropyLoss适用于分类任务。6.B解析：ExtendedKalmanFilter（EKF）是卡尔曼滤波的变种，通过线性化非线性系统来提高精度。粒子滤波适用于非高斯噪声，MeanShift用于目标跟踪，RANSAC用于鲁棒估计。7.A解析：直方图均衡化通过调整图像灰度级分布来提高对比度。中值滤波用于去噪，高斯模糊用于平滑图像，边缘检测用于提取图像轮廓。8.B解析：卷积层通过局部感受野提取图像的局部特征。全连接层用于全局特征整合，批归一化和Dropout属于正则化技术。9.A解析：SIFT（尺度不变特征变换）常用于图像配准，通过提取关键点和描述子来匹配图像。RANSAC用于鲁棒估计，K-means聚类用于图像分割，Dijkstra算法用于路径规划。10.C解析：MTCNN（多任务级联网络）通过级联的检测器和回归器提高人脸检测精度。HOG特征适用于传统方法，YOLOv5属于实时检测，光流法用于运动估计。二、多选题答案与解析1.A、C、D解析：目标检测、图像分割和视频分析属于计算机视觉范畴，机器翻译属于自然语言处理。2.A、B、C解析：图像去噪、光照不变性和多尺度特征提取均能提高图像的鲁棒性。数据增强属于训练技术，不直接提高鲁棒性。3.A、B、C解析：摄像头、LiDAR和雷达是自动驾驶中常用的环境感知传感器，GPS主要用于定位。4.A、B、C、D解析：Cross-EntropyLoss、MSE、L1Loss和DiceLoss均常用于深度学习模型的训练。5.A、B、C、D解析：Kalman滤波、MeanShift、DeepSORT和光流法均可用于目标跟踪。6.A、B解析：直方图均衡化和锐化滤波可用于提高图像质量。中值滤波和高斯模糊主要用于去噪或平滑。7.A、B、C、D解析：目标检测、图像生成、图像分割和视频分类均属于深度学习在计算机视觉中的应用。8.A、B、C解析：SIFT、RANSAC和EMD（EarthMover'sDistance）均可用于图像配准。K-means聚类属于聚类算法。9.A、B、C、D解析：PCA、LDA、Fisherface和CNN均常用于人脸识别系统的特征提取。10.A、B、C、D解析：数据增强、正则化、批归一化和Dropout均能提高计算机视觉模型的泛化能力。三、简答题答案与解析1.图像分割的定义及其应用场景解析：图像分割是将图像划分为多个区域的过程，每个区域内的像素具有相似的性质（如颜色、纹理）。应用场景包括目标检测、医学图像分析、遥感图像处理等。2.目标检测与目标跟踪的区别与联系解析：目标检测是定位图像中的目标并分类，目标跟踪是在连续帧中持续定位同一目标。两者联系在于跟踪任务通常基于检测结果进行。3.自动驾驶中传感器融合的概念及其重要性解析：传感器融合是整合多个传感器（如摄像头、LiDAR、雷达）的数据，以提高感知的准确性和鲁棒性。重要性在于应对单一传感器的局限性。4.深度学习在图像分类任务中的优势解析：深度学习通过自动特征提取和层次化表示，能处理高维数据并适应复杂任务。相比传统方法，其精度和泛化能力更强。5.图像增强的常见方法及其应用场景解析：常见方法包括直方图均衡化、锐化滤波等。应用场景包括医学图像分析、遥感图像处理、图像压缩等。6.人脸检测与人脸识别的区别与联系解析：人脸检测是定位图像中的人脸，人脸识别是识别人脸的身份。两者联系在于识别任务通常基于检测结果进行。四、论述题答案与解析1.深度学习在目标检测任务中的发展历