2026年计算机视觉技术与应用练习题

2026年计算机视觉技术与应用练习题一、单选题（每题2分，共20题）说明：下列每题只有一个最符合题意的选项。1.在计算机视觉领域，以下哪种算法通常用于目标检测任务中的特征提取？A.支持向量机（SVM）B.卷积神经网络（CNN）C.K-近邻（KNN）D.决策树2.以下哪个技术不属于传统计算机视觉范畴？A.光流法B.语义分割C.超级分辨率D.运动估计3.在自动驾驶系统中，以下哪种传感器与计算机视觉结合能显著提升环境感知能力？A.激光雷达（LiDAR）B.毫米波雷达（Radar）C.摄像头（Camera）D.GPS4.以下哪种模型在工业缺陷检测中常用于端到端训练？A.生成对抗网络（GAN）B.循环神经网络（RNN）C.逻辑回归（LR）D.隐马尔可夫模型（HMM）5.在人脸识别系统中，以下哪种算法用于减少光照、姿态等变化对识别准确率的影响？A.特征脸（Eigenface）B.主成分分析（PCA）C.深度学习嵌入（DeepEmbedding）D.Fisherface6.在医学影像分析中，以下哪种技术常用于病灶自动分割？A.图像配准B.主动轮廓模型（Snakes）C.光学字符识别（OCR）D.半监督学习7.在视频监控领域，以下哪种算法用于检测异常行为？A.光流法B.情感识别C.行为识别D.目标跟踪8.在遥感影像处理中，以下哪种方法常用于地物分类？A.语义分割B.目标检测C.光谱分析D.运动补偿9.在增强现实（AR）中，以下哪种技术用于实时跟踪相机位置和姿态？A.SLAM（即时定位与地图构建）B.语义场景分割C.生成对抗网络（GAN）D.图像配准10.在无人零售系统中，以下哪种算法用于识别顾客是否完成支付？A.目标检测B.光学字符识别（OCR）C.行为识别D.情感识别二、多选题（每题3分，共10题）说明：下列每题有多个符合题意的选项，请全部选出。1.以下哪些技术可用于提高低光照图像的质量？A.图像增强B.深度学习超分辨率C.光流法D.噪声抑制2.在自动驾驶中，以下哪些传感器与计算机视觉协同工作？A.毫米波雷达（Radar）B.激光雷达（LiDAR）C.GPSD.摄像头（Camera）3.在工业质检中，以下哪些方法可用于表面缺陷检测？A.主动轮廓模型（Snakes）B.语义分割C.传统边缘检测算法D.深度学习目标检测4.在人脸识别系统中，以下哪些因素会影响识别准确率？A.光照条件B.姿态变化C.遮挡（如口罩）D.年龄变化5.在医学影像分析中，以下哪些技术可用于病灶检测？A.主动轮廓模型（Snakes）B.语义分割C.光学字符识别（OCR）D.深度学习嵌入6.在视频监控中，以下哪些算法可用于行为识别？A.光流法B.行为分类模型C.目标跟踪D.语义场景分割7.在遥感影像处理中，以下哪些方法可用于地物分类？A.语义分割B.目标检测C.光谱分析D.图像配准8.在增强现实（AR）中，以下哪些技术可用于实时跟踪？A.SLAM（即时定位与地图构建）B.语义场景分割C.图像配准D.传统运动估计9.在无人零售系统中，以下哪些算法可用于商品识别？A.目标检测B.光学字符识别（OCR）C.语义分割D.深度学习嵌入10.在3D视觉中，以下哪些技术可用于深度估计？A.双目立体视觉B.深度相机（如Kinect）C.深度学习单目深度估计D.光流法三、简答题（每题5分，共5题）说明：请简明扼要地回答问题。1.简述计算机视觉中语义分割与目标检测的区别。2.描述一种基于深度学习的图像超分辨率方法及其应用场景。3.解释光流法在视频分析中的作用及其局限性。4.说明人脸识别系统中，如何解决光照和姿态变化问题？5.列举三种计算机视觉技术在医疗影像分析中的应用。四、论述题（每题10分，共2题）说明：请结合实际案例或行业背景，深入分析问题。1.结合中国智慧城市的发展趋势，论述计算机视觉在城市管理中的应用前景及挑战。2.分析自动驾驶中计算机视觉与传感器融合技术的必要性，并举例说明其优势。答案与解析一、单选题答案1.B2.B3.C4.A5.C6.B7.C8.C9.A10.C解析：1.CNN在目标检测中通过卷积层提取特征，比SVM、KNN等传统方法更高效。2.语义分割属于深度学习范畴，而光流法、运动估计等是传统方法。3.摄像头是计算机视觉的核心传感器，与LiDAR、Radar协同工作。4.GAN能生成高质量缺陷样本，适合工业质检中的端到端训练。5.深度学习嵌入通过特征学习减少光照、姿态变化影响。6.主动轮廓模型能自动拟合病灶边界。7.行为识别通过分析视频序列检测异常行为。8.光谱分析在遥感中用于地物分类，如植被、水体等。9.SLAM是AR中实时定位与跟踪的关键技术。10.行为识别可检测顾客是否完成支付（如扫码动作）。二、多选题答案1.A,B,D2.A,B,D3.B,C,D4.A,B,C5.A,B6.B,C7.A,C8.A,C9.A,B,D10.A,B,C解析：1.图像增强、超分辨率、噪声抑制均能改善低光照图像。2.摄像头、LiDAR、毫米波雷达协同工作提升自动驾驶感知能力。3.语义分割、传统边缘检测、深度学习目标检测均用于缺陷检测。4.光照、姿态、遮挡都会影响人脸识别准确率。5.主动轮廓模型和语义分割可用于病灶检测，OCR不适用。6.行为分类模型和目标跟踪用于行为识别。7.光谱分析是遥感地物分类的核心方法。8.SLAM和图像配准是AR实时跟踪的关键技术。9.目标检测、OCR、深度学习嵌入可用于商品识别。10.双目立体视觉、深度相机、单目深度估计是3D视觉技术。三、简答题答案1.语义分割将图像像素分类到语义类别（如人、车），而目标检测定位并分类图像中的对象，输出边界框。2.深度学习超分辨率通过CNN学习低分辨率到高分辨率的映射关系，应用于医疗影像、遥感影像增强。3.光流法估计像素运动，用于视频分析中的运动跟踪，但计算量大且对遮挡敏感。4.人脸识别系统通过深度学习嵌入学习鲁棒特征，结合多任务学习（如光照归一化、姿态矫正）提升性能。5.医疗影像分析应用包括病灶检测（如肿瘤分割）、器官分割、医学图像配准等。四、论述题答案1.智慧城市应用前景及挑战-应用：交通管理（车牌识别、人流监控）、公共安全（视频侦查）、智能零售（客流分析）。-挑战：数据隐私保护、算法鲁棒性、算力需求、跨领