2026年计算机视觉技术高级认证试题

2026年计算机视觉技术高级认证试题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在实际工业质检场景中，若需检测产品表面微小的划痕，以下哪种图像预处理方法最为合适？A.高斯滤波B.中值滤波C.锐化滤波D.归一化处理2.在目标检测任务中，YOLOv5与FasterR-CNN的主要区别在于？A.网络深度B.损失函数设计C.检测框生成方式D.后处理策略3.以下哪种特征提取方法在处理旋转、光照变化较大的场景时鲁棒性最好？A.SIFTB.SURFC.ORBD.LBP4.在自动驾驶领域，用于实时车道线检测的算法通常需要兼顾？A.高精度与高速度B.低精度与低速度C.高精度与低速度D.低精度与高速度5.对于大规模图像分类任务，以下哪种数据增强方法能有效提升模型的泛化能力？A.随机裁剪B.颜色抖动C.水平翻转D.多尺度训练6.在人脸识别系统中，若要降低误识率（FalseAcceptanceRate），应优先优化？A.归一化层B.特征提取层C.损失函数D.数据增强策略7.在3D视觉任务中，点云配准常用的算法不包括？A.ICPB.RANSACC.K-meansD.SIFT8.在医疗影像分析中，用于分割肿瘤区域的算法通常需要考虑？A.计算速度B.内存占用C.分割精度D.算法复杂度9.在视频目标跟踪任务中，以下哪种方法对遮挡场景的鲁棒性较好？A.光流法B.卡尔曼滤波C.基于检测的跟踪D.粒子滤波10.在遥感图像处理中，用于地物分类的算法通常需要处理哪种类型的噪声？A.高斯噪声B.盐椒噪声C.脉冲噪声D.色彩噪声二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.在图像分割任务中，以下哪些方法属于监督学习方法？A.U-NetB.MaskR-CNNC.K-meansD.FCNE.DeepLab2.在自动驾驶的感知系统中，以下哪些传感器数据常用于融合？A.摄像头B.激光雷达C.毫米波雷达D.GPSE.超声波传感器3.在特征匹配任务中，以下哪些方法属于基于距离的匹配算法？A.SIFTB.SURFC.FLANND.RANSACE.DLT4.在医学影像处理中，以下哪些技术可用于病灶检测？A.活体组织切片分析B.3D重建C.卷积神经网络D.超分辨率重建E.模板匹配5.在视频分析任务中，以下哪些方法可用于行为识别？A.光流法B.人体姿态估计C.时序分类D.关键点检测E.情感分析三、判断题（共10题，每题1分，合计10分）1.在图像处理中，高斯滤波比中值滤波的计算量更大。（√）2.FasterR-CNN通过多尺度特征图提升目标检测的精度。（×）3.ORB特征在旋转场景下比SIFT特征更鲁棒。（√）4.车道线检测通常不需要考虑光照变化的影响。（×）5.数据增强的主要目的是提升模型的泛化能力。（√）6.人脸识别系统中的活体检测可以降低欺骗攻击的风险。（√）7.点云配准算法中，ICP需要初始对齐才能收敛。（√）8.医疗影像分割算法的主要目标是提高计算速度。（×）9.视频目标跟踪算法在无遮挡场景下效果最佳。（×）10.遥感图像分类通常需要处理高分辨率图像。（√）四、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述图像增强的常用方法及其应用场景。2.解释目标检测算法中的锚框（AnchorBoxes）的作用。3.描述3D视觉中的点云滤波方法及其意义。4.说明人脸识别系统中活体检测的必要性。5.分析视频目标跟踪与目标检测的区别。五、论述题（共1题，10分）结合实际应用场景，论述多传感器融合在计算机视觉中的优势与挑战。答案与解析一、单选题1.B-中值滤波对微小划痕的检测效果更佳，因为其能有效去除噪声而不模糊边缘。2.C-YOLOv5采用直接预测检测框，而FasterR-CNN通过RPN生成候选框。3.C-ORB结合了SIFT的旋转不变性和SURF的计算效率，适用于光照和旋转变化场景。4.A-自动驾驶需要实时检测车道线，因此兼顾精度和速度至关重要。5.D-多尺度训练能提升模型对不同尺寸图像的分类能力。6.B-特征提取层的优化直接影响识别精度。7.C-K-means是聚类算法，不属于点云配准方法。8.C-医疗影像分割的核心是提高分割精度。9.C-基于检测的跟踪通过重新检测实现抗遮挡。10.B-遥感图像常受盐椒噪声影响，中值滤波效果较好。二、多选题1.A,B,D,E-U-Net、MaskR-CNN、FCN、DeepLab均属于监督分割方法。2.A,B,C,E-GPS主要用于定位，不直接参与感知融合。3.A,B,C-FLANN是快速最近邻搜索库，不属于基于距离的匹配。4.C,D-活体检测通常结合深度学习技术。5.B,C,D-情感分析不属于行为识别范畴。三、判断题1.√2.×（FasterR-CNN使用RPN）3.√4.×（车道线检测需抗光照）5.√6.√7.√8.×（精度优先）9.×（遮挡场景挑战更大）10.√四、简答题1.图像增强方法及场景-直方图均衡化：改善图像对比度，适用于医学影像分析。-锐化滤波：增强边缘，适用于遥感图像细节提取。-颜色空间转换：如HSV增强光照不变性，适用于自动驾驶场景。2.锚框的作用-锚框是预定义的候选框尺寸，用于加速目标检测，减少回归计算量。3.点云滤波方法-体素网格滤波：去除离群点，适用于大规模点云去噪。-范围滤波：剔除过近点，提高点云质量。4.活体检测必要性-防止使用照片或视频进行攻击，提升系统安全性。5.视频跟踪与检测区别-跟踪是连续帧关联，检测是单帧识别，跟踪需处理时序一致性。五、论述题多传感器融合优势与挑战-