2026年计算机视觉技术专业认证题库

2026年计算机视觉技术专业认证题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在计算机视觉中，以下哪种方法通常用于解决光照变化对图像质量的影响？A.图像滤波B.直方图均衡化C.SIFT特征提取D.深度学习迁移学习2.关于语义分割，以下说法错误的是？A.语义分割将图像中的每个像素分配到一个类别B.语义分割可以用于自动驾驶中的道路识别C.语义分割与实例分割是同一个概念D.U-Net是常用的语义分割模型之一3.在目标检测中，YOLOv5相较于YOLOv4的主要改进是什么？A.更高的检测精度B.更低的计算复杂度C.更好的多尺度检测能力D.以上都是4.以下哪种算法常用于图像的边缘检测？A.K-means聚类B.Canny边缘检测C.主成分分析（PCA）D.K近邻（KNN）5.关于深度学习在计算机视觉中的应用，以下说法正确的是？A.深度学习模型需要大量标注数据B.深度学习模型在小数据集上表现优于传统方法C.深度学习模型计算效率低D.以上都是6.在人脸识别中，以下哪种技术常用于提高识别精度？A.活体检测B.特征脸（Eigenface）C.深度学习嵌入（Embedding）D.以上都是7.关于光流法，以下说法错误的是？A.光流法可以用于视频运动估计B.光流法假设像素亮度不变C.光流法可以用于3D重建D.Lucas-Kanade算法是光流法的一种实现8.在3D重建中，以下哪种方法常用于点云配准？A.RANSACB.ICP（迭代最近点）C.K-means聚类D.主成分分析（PCA）9.关于图像增强，以下说法正确的是？A.图像增强会改变图像的原始信息B.直方图均衡化可以增强图像对比度C.图像增强主要用于提高图像分辨率D.以上都是10.在自动驾驶中，以下哪种技术常用于车道线检测？A.传统边缘检测B.深度学习目标检测C.光流法D.以上都是二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些技术属于传统计算机视觉范畴？A.SIFT特征提取B.K近邻（KNN）分类C.深度学习嵌入D.RANSAC配准2.在目标检测中，以下哪些是常用的评价指标？A.精确率（Precision）B.召回率（Recall）C.mAP（平均精度均值）D.F1分数3.以下哪些方法可以用于图像去噪？A.中值滤波B.小波变换C.深度学习去噪网络D.自适应直方图均衡化4.在语义分割中，以下哪些模型是常用的深度学习模型？A.U-NetB.VGG16C.FasterR-CNND.DeepLab5.以下哪些技术可以用于人脸识别中的活体检测？A.纹理分析B.活体检测模型C.光学字符识别（OCR）D.融合深度学习嵌入6.在3D重建中，以下哪些方法可以用于相机标定？A.准标定板B.摄影测量法C.自标定D.深度学习相机标定7.以下哪些技术可以用于图像的几何变换？A.仿射变换B.透视变换C.缩放变换D.深度学习变形网络8.在自动驾驶中，以下哪些技术可以用于障碍物检测？A.深度学习目标检测B.传统边缘检测C.光流法D.LiDAR点云分析9.以下哪些方法可以用于图像的语义分割优化？A.数据增强B.多尺度训练C.迁移学习D.损失函数优化10.以下哪些技术可以用于视频分析？A.光流法B.时序特征提取C.目标跟踪D.深度学习时序模型三、判断题（每题1分，共10题）1.语义分割和实例分割是同一个概念。（×）2.深度学习模型在小数据集上表现优于传统方法。（×）3.光流法假设像素亮度不变。（√）4.K近邻（KNN）分类属于传统计算机视觉范畴。（√）5.图像增强会改变图像的原始信息。（√）6.U-Net是常用的语义分割模型之一。（√）7.深度学习模型计算效率低。（×）8.RANSAC可以用于点云配准。（√）9.车道线检测属于目标检测任务。（√）10.活体检测可以防止人脸识别中的欺骗攻击。（√）四、简答题（每题5分，共5题）1.简述语义分割与实例分割的区别。答：语义分割将图像中的每个像素分配到一个类别，而实例分割则将每个实例（如每个车辆）单独分割出来。2.简述光流法的原理及其应用。答：光流法通过计算像素在视频中的运动矢量来估计场景运动，常用于视频分析、运动估计等。3.简述深度学习在目标检测中的优势。答：深度学习模型可以自动学习特征，对小数据集有较好的泛化能力，且检测精度高。4.简述图像增强的目的与方法。答：图像增强的目的是改善图像质量，常用方法包括直方图均衡化、滤波等。5.简述自动驾驶中车道线检测的重要性。答：车道线检测可以帮助车辆保持车道，提高行驶安全性。五、论述题（每题10分，共2题）1.论述深度学习在计算机视觉中的发展趋势。答：深度学习在计算机视觉中正朝着小样本学习、自监督学习、可解释性方向发展，且与多模态融合、边缘计算等技术结合更紧密。2.论述计算机视觉技术在智慧城市中的应用前景。答：计算机视觉技术在智慧城市中可用于交通管理、安防监控、自动驾驶等，未来将更加智能化、自动化。答案与解析一、单选题答案与解析1.B解析：直方图均衡化可以增强图像对比度，适应不同光照变化。2.C解析：语义分割与实例分割是不同的概念，实例分割更精细。3.D解析：YOLOv5在检测精度、计算复杂度和多尺度检测方面均有改进。4.B解析：Canny边缘检测是常用的边缘检测算法。5.A解析：深度学习模型需要大量标注数据才能有效训练。6.D解析：活体检测、特征脸和深度学习嵌入均可以用于提高人脸识别精度。7.C解析：光流法主要用于2D运动估计，3D重建需要额外技术。8.B解析：ICP是常用的点云配准算法。9.A解析：图像增强会改变图像的原始信息。10.D解析：车道线检测可以结合传统方法、深度学习和光流法。二、多选题答案与解析1.A,B解析：SIFT特征提取和KNN分类属于传统方法。2.A,B,C,D解析：这些都是目标检测的常用评价指标。3.A,B,C解析：中值滤波、小波变换和深度学习去噪网络可以用于图像去噪。4.A,D解析：U-Net和DeepLab是常用的语义分割模型。5.A,B,D解析：纹理分析、活体检测模型和深度学习嵌入可以用于活体检测。6.A,B,C,D解析：这些都是相机标定方法。7.A,B,C,D解析：这些方法可以用于图像的几何变换。8.A,D解析：深度学习目标检测和LiDAR点云分析可以用于障碍物检测。9.A,B,C,D解析：这些方法可以优化语义分割效果。10.A,B,C,D解析：这些都是视频分析技术。三、判断题答案与解析1.×解析：语义分割和实例分割是不同的概念。2.×解析：深度学习模型在数据量少时表现可能不如传统方法。3.√解析：光流法基于像素亮度不变假设。4.√解析：KNN分类属于传统方法。5.√解析：图像增强会改变原始信息。6.√解析：U-Net是常用的语义分割模型。7.×解析：深度学习模型计算效率较高。8.√解析：RANSAC可以用于点云配准。9.√解析：车道线检测属于目标检测任务。10.√解析：活体检测可以防止欺骗攻击。四、简答题答案与解析1.语义分割与实例分割的区别答：语义分割将图像中的每个像素分配到一个类别，而实例分割则将每个实例（如每个车辆）单独分割出来。2.光流法的原理及其应用答：光流法通过计算像素在视频中的运动矢量来估计场景运动，常用于视频分析、运动估计等。3.深度学习在目标检测中的优势答：深度学习模型可以自动学习特征，对小数据集有较好的泛化能力，且检测精度高。4.图像增强的目的与方法答：图像增强的目的是改善图像质量，常用方法包括直方图均衡化、滤波等。5.自动驾驶中车道线检测的重要性答：车道线检测可以帮助车辆保持车道，提高行驶安全性。五、论述题答案与解析1.深