2026年计算机视觉与人工智能应用训练题集

2026年计算机视觉与人工智能应用训练题集一、单选题（每题2分，共20题）1.在计算机视觉领域，以下哪种技术最适合用于实时人脸识别系统？A.卷积神经网络（CNN）B.支持向量机（SVM）C.隐马尔可夫模型（HMM）D.决策树2.以下哪个不是常见的图像去噪方法？A.中值滤波B.均值滤波C.K-means聚类D.小波变换3.在自动驾驶系统中，用于检测车道线的计算机视觉技术通常是？A.光流法B.SIFT特征点检测C.范霍夫变换D.热成像技术4.以下哪种算法最适合用于目标跟踪任务？A.决策树B.隐马尔可夫模型（HMM）C.K-means聚类D.线性回归5.在医学影像分析中，用于病灶检测的计算机视觉技术通常是？A.光流法B.SIFT特征点检测C.范霍夫变换D.U-Net网络6.以下哪种技术最适合用于遥感图像中的建筑物检测？A.卷积神经网络（CNN）B.支持向量机（SVM）C.隐马尔可夫模型（HMM）D.决策树7.在无人零售系统中，用于识别顾客购物车的计算机视觉技术通常是？A.光流法B.SIFT特征点检测C.范霍夫变换D.YOLO目标检测8.以下哪种算法最适合用于图像分割任务？A.决策树B.K-means聚类C.支持向量机（SVM）D.线性回归9.在视频监控系统中，用于检测异常行为的计算机视觉技术通常是？A.光流法B.SIFT特征点检测C.范霍夫变换D.热成像技术10.以下哪种技术最适合用于图像增强任务？A.卷积神经网络（CNN）B.支持向量机（SVM）C.隐马尔可夫模型（HMM）D.小波变换二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些是常用的图像预处理方法？A.直方图均衡化B.图像去噪C.特征点检测D.图像增强2.在自动驾驶系统中，以下哪些技术可用于环境感知？A.摄像头视觉B.激光雷达（LiDAR）C.超声波传感器D.热成像技术3.在医学影像分析中，以下哪些技术可用于病灶检测？A.卷积神经网络（CNN）B.支持向量机（SVM）C.范霍夫变换D.U-Net网络4.在遥感图像中，以下哪些技术可用于目标检测？A.光流法B.SIFT特征点检测C.范霍夫变换D.YOLO目标检测5.在无人零售系统中，以下哪些技术可用于商品识别？A.摄像头视觉B.激光雷达（LiDAR）C.毫米波雷达D.热成像技术6.在视频监控系统中，以下哪些技术可用于行为分析？A.光流法B.SIFT特征点检测C.范霍夫变换D.热成像技术7.在图像分割中，以下哪些方法属于监督学习算法？A.K-means聚类B.支持向量机（SVM）C.决策树D.U-Net网络8.在图像增强中，以下哪些方法属于非局部方法？A.直方图均衡化B.小波变换C.总变分（TV）去噪D.均值滤波9.在目标跟踪中，以下哪些方法属于基于模型的方法？A.卡尔曼滤波B.光流法C.粒子滤波D.基于外观模型的方法10.在人脸识别中，以下哪些技术可用于特征提取？A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.卷积神经网络（CNN）D.特征点检测三、判断题（每题1分，共20题）1.卷积神经网络（CNN）最适合用于图像分类任务。（正确）2.支持向量机（SVM）最适合用于图像分割任务。（错误）3.K-means聚类最适合用于目标跟踪任务。（错误）4.U-Net网络最适合用于医学影像分析中的病灶检测。（正确）5.光流法最适合用于视频监控中的行为分析。（正确）6.SIFT特征点检测最适合用于遥感图像中的建筑物检测。（错误）7.YOLO目标检测最适合用于无人零售系统中的商品识别。（正确）8.直方图均衡化最适合用于图像增强任务。（正确）9.小波变换最适合用于图像去噪任务。（正确）10.卡尔曼滤波最适合用于目标跟踪任务。（正确）11.PCA最适合用于人脸识别中的特征提取。（正确）12.LDA最适合用于图像分割任务。（错误）13.K-means聚类最适合用于图像分类任务。（错误）14.卷积神经网络（CNN）最适合用于目标跟踪任务。（错误）15.支持向量机（SVM）最适合用于图像增强任务。（错误）16.U-Net网络最适合用于遥感图像中的目标检测。（错误）17.光流法最适合用于图像分割任务。（错误）18.SIFT特征点检测最适合用于视频监控中的行为分析。（错误）19.YOLO目标检测最适合用于医学影像分析中的病灶检测。（错误）20.小波变换最适合用于目标跟踪任务。（错误）四、简答题（每题5分，共10题）1.简述卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中的应用原理。2.简述光流法在视频监控中的行为分析中的应用原理。3.简述K-means聚类在图像分割中的应用原理。4.简述U-Net网络在医学影像分析中的病灶检测中的应用原理。5.简述SIFT特征点检测在遥感图像中的建筑物检测中的应用原理。6.简述YOLO目标检测在无人零售系统中的商品识别中的应用原理。7.简述直方图均衡化在图像增强中的应用原理。8.简述小波变换在图像去噪中的应用原理。9.简述卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用原理。10.简述PCA在人脸识别中的特征提取中的应用原理。五、论述题（每题10分，共5题）1.论述卷积神经网络（CNN）在自动驾驶系统中的应用及其优势。2.论述光流法在视频监控中的行为分析中的应用及其优势。3.论述K-means聚类在图像分割中的应用及其局限性。4.论述U-Net网络在医学影像分析中的病灶检测中的应用及其优势。5.论述SIFT特征点检测在遥感图像中的建筑物检测中的应用及其局限性。答案与解析一、单选题1.A卷积神经网络（CNN）最适合用于实时人脸识别系统，因其具有强大的特征提取能力和并行计算能力。2.CK-means聚类不是常见的图像去噪方法，其他选项均为常用的图像去噪方法。3.C范霍夫变换（Hough变换）最适合用于检测车道线，因其能将图像空间中的曲线转换为参数空间中的点，便于检测。4.B隐马尔可夫模型（HMM）最适合用于目标跟踪任务，因其能建模目标的时序变化。5.DU-Net网络最适合用于医学影像分析中的病灶检测，因其能有效地处理医学影像的二维结构。6.A卷积神经网络（CNN）最适合用于遥感图像中的建筑物检测，因其能有效地提取建筑物特征。7.DYOLO目标检测最适合用于识别顾客购物车，因其具有实时性高、精度好的特点。8.BK-means聚类最适合用于图像分割任务，因其能将图像分割成多个不同的区域。9.A光流法最适合用于视频监控中的行为分析，因其能检测视频中的运动物体。10.D小波变换最适合用于图像增强任务，因其能有效地处理图像的局部细节。二、多选题1.A,B,D直方图均衡化、图像去噪、图像增强是常用的图像预处理方法。2.A,B,C,D摄像头视觉、激光雷达（LiDAR）、超声波传感器、热成像技术均可用于自动驾驶系统的环境感知。3.A,B,D卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）、U-Net网络均可用于医学影像分析中的病灶检测。4.A,B,D光流法、SIFT特征点检测、YOLO目标检测均可用于遥感图像中的目标检测。5.A,D摄像头视觉、热成像技术均可用于无人零售系统中的商品识别。6.A,B,C,D光流法、SIFT特征点检测、范霍夫变换、热成像技术均可用于视频监控中的行为分析。7.B,C,D支持向量机（SVM）、决策树、U-Net网络均属于监督学习算法。8.C,D总变分（TV）去噪、均值滤波均属于非局部方法。9.A,C,D卡尔曼滤波、粒子滤波、基于外观模型的方法均属于基于模型的目标跟踪方法。10.A,B,C,D主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、卷积神经网络（CNN）、特征点检测均可用于人脸识别中的特征提取。三、判断题1.正确卷积神经网络（CNN）最适合用于图像分类任务，因其具有强大的特征提取能力和并行计算能力。2.错误支持向量机（SVM）更适合用于图像分类任务，而非图像分割任务。3.错误K-means聚类更适合用于图像分割任务，而非目标跟踪任务。4.正确U-Net网络最适合用于医学影像分析中的病灶检测，因其能有效地处理医学影像的二维结构。5.正确光流法最适合用于视频监控中的行为分析，因其能检测视频中的运动物体。6.错误SIFT特征点检测更适合用于图像匹配任务，而非遥感图像中的建筑物检测。7.正确YOLO目标检测最适合用于无人零售系统中的商品识别，因其具有实时性高、精度好的特点。8.正确直方图均衡化最适合用于图像增强任务，因其能有效地改善图像的对比度。9.正确小波变换最适合用于图像去噪任务，因其能有效地处理图像的局部细节。10.正确卡尔曼滤波最适合用于目标跟踪任务，因其能建模目标的时序变化。11.正确PCA最适合用于人脸识别中的特征提取，因其能有效地降维。12.错误LDA更适合用于图像分类任务，而非图像分割任务。13.错误K-means聚类更适合用于图像分割任务，而非图像分类任务。14.错误卷积神经网络（CNN）更适合用于图像分类任务，而非目标跟踪任务。15.错误支持向量机（SVM）更适合用于图像分类任务，而非图像增强任务。16.错误U-Net网络更适合用于医学影像分析中的病灶检测，而非遥感图像中的目标检测。17.错误光流法更适合用于视频监控中的行为分析，而非图像分割任务。18.错误SIFT特征点检测更适合用于图像匹配任务，而非视频监控中的行为分析。19.错误YOLO目标检测更适合用于无人零售系统中的商品识别，而非医学影像分析中的病灶检测。20.错误小波变换更适合用于图像去噪任务，而非目标跟踪任务。四、简答题1.卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中的应用原理卷积神经网络（CNN）通过卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征，并进行分类。卷积层通过卷积核提取图像的局部特征，池化层通过下采样减少特征维度，全连接层通过分类器输出分类结果。2.光流法在视频监控中的行为分析中的应用原理光流法通过计算视频帧之间的像素运动来检测运动物体，并分析其运动轨迹。通过分析运动物体的运动速度、方向和加速度，可以识别出异常行为，如跌倒、奔跑等。3.K-means聚类在图像分割中的应用原理K-means聚类通过将图像像素分成K个簇来分割图像。通过计算像素之间的距离，将像素分配到最近的簇中，并通过迭代更新簇中心，直到收敛。4.U-Net网络在医学影像分析中的病灶检测中的应用原理U-Net网络通过编码器-解码器结构来提取医学影像特征，并进行病灶检测。编码器部分通过卷积层和池化层提取图像特征，解码器部分通过上采样层和卷积层恢复图像细节，最终输出病灶检测结果。5.SIFT特征点检测在遥感图像中的建筑物检测中的应用原理SIFT特征点检测通过提取图像中的关键点，并计算其描述子，来检测建筑物。通过匹配特征点描述子，可以识别出建筑物边界，并进行建筑物检测。6.YOLO目标检测在无人零售系统中的商品识别中的应用原理YOLO目标检测通过将图像分割成网格，并在每个网格中预测目标类别和位置，来识别商品。通过多尺度预测和交并比（IoU）计算，可以提高商品识别的精度和速度。7.直方图均衡化在图像增强中的应用原理直方图均衡化通过调整图像的像素分布，来改善图像的对比度。通过计算图像的直方图，并重新分配像素值，可以使图像的像素分布更均匀，从而提高图像的对比度。8.小波变换在图像去噪中的应用原理小波变换通过将图像分解成不同频率的小波系数，来去除噪声。通过设置阈值，可以保留图像的主要特征，去除噪声系数，从而实现图像去噪。9.卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用原理卡尔曼滤波通过建立目标的运动模型和观测模型，来预测目标的位置和速度。通过迭代更新目标状态，可以实现对目标的实时跟踪。10.PCA在人脸识别中的特征提取中的应用原理PCA通过将人脸图像投影到低维特征空间，来提取特征。通过计算人脸图像的均值和协方差矩阵，并求解特征向量，可以得到主成分，从而提取人脸特征。五、论述题1.卷积神经网络（CNN）在自动驾驶系统中的应用及其优势卷积神经网络（CNN）在自动驾驶系统中主要用于图像分类、目标检测和车道线检测等任务。通过CNN，可以实时处理摄像头采集的图像，识别行人、车辆、交通信号等，并做出决策。CNN的优势在于其强大的特征提取能力和并行计算能力，可以有效地处理复杂的图像信息，提高自动驾驶系统的安全性。2.光流法在视频监控中的行为分析中的应用及其优势光流法在视频监控中主要用于检测运动物体和行为分析。通过光流法，可以实时分析视频中的运动物体，识别异常行为，如跌倒、奔跑等。光流法的优势在于其计算效率高，可以实时处理视频数据，并具有较高的准确性。3.K-means聚类在图像分割中的应用及其局限性K-means聚类在图像分割中主要用于将图像像素分成多个簇，从而实现图像分割。其优势在于算法简单、计算效率高。但其局限性在于需要预先设定簇的数量，对初始值敏感，且不适合处理复杂背景的图像。4.