2026年计算机视觉技术专题考试题库

2026年计算机视觉技术专题考试题库一、单选题（每题2分，共20题）1.在计算机视觉领域，以下哪种技术通常用于解决光照变化对图像质量的影响？A.图像增强B.图像分割C.特征提取D.目标检测答案：A解析：图像增强技术通过调整图像的对比度、亮度等，改善图像质量，从而缓解光照变化带来的影响。2.深度学习在计算机视觉中的应用中，以下哪种网络结构最适合用于图像分类任务？A.RNN（循环神经网络）B.LSTM（长短期记忆网络）C.CNN（卷积神经网络）D.GAN（生成对抗网络）答案：C解析：CNN通过卷积操作能有效提取图像的局部特征，广泛应用于图像分类任务。3.以下哪种算法常用于目标检测中的非极大值抑制（NMS）步骤？A.K-means聚类B.DBSCAN聚类C.遗传算法D.基于阈值的筛选答案：D解析：NMS通过设定阈值筛选重叠的高置信度检测框，优化检测结果。4.在自动驾驶领域，以下哪种技术常用于车道线检测？A.光流法B.SIFT特征点检测C.K-means聚类D.Canny边缘检测答案：D解析：Canny边缘检测能有效提取图像中的边缘信息，适用于车道线检测。5.以下哪种损失函数常用于目标检测任务的边界框回归？A.HingeLossB.Cross-EntropyLossC.SmoothL1LossD.MSELoss答案：C解析：SmoothL1Loss对边界框回归更鲁棒，能有效避免梯度爆炸问题。6.在语义分割中，以下哪种模型结构常用于实现端到端的像素级分类？A.AlexNetB.ResNetC.U-NetD.VGGNet答案：C解析：U-Net通过编码-解码结构，能有效实现像素级分类，广泛应用于医学图像分割。7.以下哪种技术常用于解决姿态估计中的自遮挡问题？A.光流法B.RANSAC算法C.多视角几何D.深度图估计答案：C解析：多视角几何通过结合多个视角的信息，能有效缓解姿态估计中的自遮挡问题。8.在人脸识别中，以下哪种算法常用于特征提取？A.K-means聚类B.主成分分析（PCA）C.自编码器（Autoencoder）D.基于阈值的筛选答案：B解析：PCA能有效降维并提取人脸特征，广泛应用于人脸识别。9.以下哪种技术常用于增强现实（AR）中的场景重建？A.SLAM（同步定位与地图构建）B.RANSAC算法C.K-means聚类D.基于阈值的筛选答案：A解析：SLAM通过实时定位和地图构建，为AR应用提供场景基础。10.在视频分析中，以下哪种技术常用于行为识别？A.光流法B.K-means聚类C.基于阈值的筛选D.3DCNN答案：D解析：3DCNN能有效捕捉视频中的时空特征，适用于行为识别。二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些技术可用于图像去噪？A.中值滤波B.小波变换C.自编码器（Autoencoder）D.K-means聚类答案：A、B、C解析：中值滤波、小波变换和自编码器均可用于图像去噪，而K-means聚类不适用于此任务。2.在目标检测中，以下哪些方法可用于特征提取？A.SIFT特征点检测B.HOG特征C.CNN特征图D.光流法答案：B、C解析：HOG特征和CNN特征图常用于目标检测的特征提取，而SIFT和光流法不适用于此任务。3.以下哪些技术可用于自动驾驶中的障碍物检测？A.RANSAC算法B.深度图估计C.K-means聚类D.YOLO（YouOnlyLookOnce）答案：B、D解析：深度图估计和YOLO可用于障碍物检测，而RANSAC和K-means聚类不适用于此任务。4.在语义分割中，以下哪些模型结构常用于医学图像分割？A.U-NetB.FCN（全卷积网络）C.ResNetD.VGGNet答案：A、B解析：U-Net和FCN常用于医学图像分割，而ResNet和VGGNet更适用于图像分类任务。5.以下哪些技术可用于姿态估计？A.光流法B.多视角几何C.RANSAC算法D.深度图估计答案：B、D解析：多视角几何和深度图估计可用于姿态估计，而光流法和RANSAC算法不适用于此任务。6.在人脸识别中，以下哪些方法可用于活体检测？A.眼动追踪B.深度学习模型C.基于阈值的筛选D.光流法答案：A、B解析：眼动追踪和深度学习模型可用于活体检测，而基于阈值的筛选和光流法不适用于此任务。7.以下哪些技术可用于增强现实（AR）中的物体跟踪？A.光流法B.Kalman滤波C.K-means聚类D.RANSAC算法答案：A、B解析：光流法和Kalman滤波可用于物体跟踪，而K-means聚类和RANSAC算法不适用于此任务。8.在视频分析中，以下哪些方法可用于异常检测？A.光流法B.LSTM（长短期记忆网络）C.基于阈值的筛选D.3DCNN答案：A、B解析：光流法和LSTM可用于异常检测，而基于阈值的筛选和3DCNN不适用于此任务。9.以下哪些技术可用于图像超分辨率？A.双三次插值B.自编码器（Autoencoder）C.深度学习模型D.K-means聚类答案：B、C解析：自编码器和深度学习模型可用于图像超分辨率，而双三次插值和K-means聚类不适用于此任务。10.以下哪些技术可用于图像配准？A.相似性变换B.ICP（迭代最近点）算法C.K-means聚类D.光流法答案：A、B解析：相似性变换和ICP算法可用于图像配准，而K-means聚类和光流法不适用于此任务。三、判断题（每题1分，共10题）1.计算机视觉中的图像增强技术只能改善图像的视觉效果，不能提高图像的分辨率。答案：错误解析：图像增强技术不仅能改善视觉效果，还能通过插值等方法提高图像分辨率。2.深度学习模型在图像分类任务中，通常需要大量标注数据进行训练。答案：正确解析：深度学习模型依赖大量标注数据进行训练，以提高分类准确率。3.目标检测中的非极大值抑制（NMS）步骤主要用于减少检测框的数量。答案：正确解析：NMS通过筛选重叠的高置信度检测框，减少冗余检测结果。4.车道线检测在自动驾驶中，通常需要结合多传感器信息进行融合处理。答案：正确解析：车道线检测常结合摄像头、激光雷达等多传感器信息，提高检测精度。5.语义分割任务中的U-Net模型，其编码器部分通常采用VGGNet结构。答案：正确解析：U-Net的编码器部分常采用VGGNet结构，以提取丰富的图像特征。6.姿态估计任务中的自遮挡问题，可以通过单目摄像头解决。答案：错误解析：自遮挡问题需要多视角信息才能有效解决，单目摄像头难以处理。7.人脸识别中的特征提取，通常采用基于阈值的筛选方法。答案：错误解析：人脸识别的特征提取常采用PCA、自编码器等方法，而非基于阈值的筛选。8.增强现实（AR）中的场景重建，需要实时定位和地图构建技术。答案：正确解析：AR场景重建依赖SLAM技术，实现实时定位和地图构建。9.视频分析中的行为识别，常采用3DCNN模型。答案：正确解析：3DCNN能有效捕捉视频中的时空特征，适用于行为识别任务。10.图像去噪任务中的中值滤波，是一种非线性滤波方法。答案：正确解析：中值滤波通过排序和取中值实现去噪，属于非线性滤波方法。四、简答题（每题5分，共6题）1.简述计算机视觉中图像增强技术的分类及其应用场景。答案：图像增强技术主要分为亮度调整、对比度调整、滤波去噪等。亮度调整适用于改善图像的明暗效果；对比度调整适用于增强图像的层次感；滤波去噪适用于提高图像质量。应用场景包括医学图像处理、遥感图像分析等。2.简述目标检测任务中，YOLO算法的基本原理及其优势。答案：YOLO（YouOnlyLookOnce）算法通过单次前向传播实现目标检测，将图像划分为网格，每个网格负责检测特定大小的目标。优势在于速度快，适用于实时检测任务。3.简述语义分割任务中，U-Net模型的结构特点及其应用场景。答案：U-Net模型采用编码-解码结构，编码器部分用于特征提取，解码器部分用于恢复图像尺寸。特点在于保留像素级信息，适用于医学图像分割等任务。4.简述姿态估计任务中，多视角几何技术的基本原理及其应用场景。答案：多视角几何技术通过结合多个视角的图像信息，重建物体的三维姿态。原理在于利用几何约束关系，解决自遮挡问题。应用场景包括虚拟现实、增强现实等。5.简述人脸识别任务中，活体检测技术的基本原理及其应用场景。答案：活体检测技术通过检测人脸的动态特征（如眼动、眨眼等），区分真实人脸和伪造人脸。应用场景包括安全门禁、金融认证等。6.简述增强现实（AR）中的物体跟踪技术的基本原理及其应用场景。答案：物体跟踪技术通过实时定位和跟踪物体的位置和姿态，实现AR应用。原理在于利用特征点匹配或光流法进行跟踪。应用场景包括AR游戏、导航等。五、论述题（每题10分，共2题）1.论述计算机视觉技术在自动驾驶中的应用及其挑战。答案：计算机视觉技术在自动驾驶中应用广泛，包括车道线检测、障碍物检测、目标跟踪等。挑战在于