2026年教育计算机视觉应用认证试题及答案

2026年教育计算机视觉应用认证试题及答案考试时长：120分钟满分：100分一、单选题（总共10题，每题2分，总分20分）1.在计算机视觉中，以下哪种技术主要用于从图像中提取关键特征点？A.卷积神经网络（CNN）B.SIFT（尺度不变特征变换）C.K-means聚类D.决策树分类器2.以下哪个不是常见的图像预处理方法？A.灰度化B.高斯滤波C.PCA降维D.直方图均衡化3.在目标检测任务中，YOLOv5模型相较于FasterR-CNN的主要优势是？A.更高的精度B.更快的速度C.更少的参数量D.更强的泛化能力4.以下哪种损失函数常用于图像分割任务？A.HingeLossB.Cross-EntropyLossC.MSELossD.AdamLoss5.在人脸识别系统中，以下哪种算法常用于特征提取？A.LDA（线性判别分析）B.KNN（K近邻）C.SVM（支持向量机）D.Dropout6.以下哪种技术可用于解决图像中的光照变化问题？A.数据增强B.光照归一化C.图像拼接D.超分辨率7.在自动驾驶领域，以下哪种模型常用于车道线检测？A.RNN（循环神经网络）B.GAN（生成对抗网络）C.U-NetD.SSD（单阶段检测器）8.以下哪种算法可用于图像的语义分割？A.K-means聚类B.MaskR-CNNC.DBSCAND.Apriori9.在视频分析中，以下哪种技术用于检测视频中的动作？A.时域特征提取B.空域特征提取C.光流法D.图像金字塔10.以下哪种方法可用于提高模型的鲁棒性？A.正则化B.数据清洗C.特征选择D.交叉验证二、填空题（总共10题，每题2分，总分20分）1.计算机视觉中，用于描述图像局部特征的算法是__________。2.图像的噪声去除常使用__________滤波器。3.目标检测模型中，__________是一种常见的边界框回归方法。4.图像分割中，__________算法基于像素相似性进行聚类。5.人脸识别中，__________用于提取和比较人脸特征。6.计算机视觉中，__________是一种常用的数据增强技术。7.自动驾驶中，__________模型用于检测交通标志。8.语义分割中，__________网络结合了分类和分割任务。9.视频分析中，__________算法通过计算像素运动来检测动作。10.模型鲁棒性提升中，__________通过限制权重大小来防止过拟合。三、判断题（总共10题，每题2分，总分20分）1.SIFT算法对旋转和尺度变化具有不变性。（√）2.图像的灰度化会降低图像的分辨率。（√）3.YOLOv5模型是一种多阶段检测器。（×）4.图像分割和目标检测是同一个概念。（×）5.人脸识别中，LDA算法用于降维。（√）6.数据增强可以提高模型的泛化能力。（√）7.车道线检测常使用RNN模型。（×）8.语义分割中，U-Net是一种常用的算法。（√）9.光流法主要用于图像的语义分割。（×）10.正则化通过增加数据量来提高模型性能。（×）四、简答题（总共3题，每题4分，总分12分）1.简述SIFT算法的主要步骤及其应用场景。2.比较目标检测和语义分割的区别。3.解释图像预处理在计算机视觉中的重要性。五、应用题（总共2题，每题9分，总分18分）1.假设你正在开发一个自动驾驶系统，需要检测图像中的交通标志。请简述如何使用计算机视觉技术实现这一目标，并说明可能遇到的问题及解决方案。2.设计一个基于深度学习的图像分割模型，用于将图像分割为前景和背景。请说明模型结构、损失函数选择及训练策略。【标准答案及解析】一、单选题1.B（SIFT算法用于提取图像局部特征点）2.C（PCA降维属于特征工程，不属于图像预处理）3.B（YOLOv5速度快，适合实时检测）4.B（交叉熵损失函数常用于分类任务，如图像分割）5.A（LDA用于降维，提取人脸特征）6.B（光照归一化处理光照变化）7.D（SSD模型适合实时检测任务）8.B（MaskR-CNN用于语义分割）9.C（光流法检测视频中的运动）10.A（正则化防止过拟合，提高鲁棒性）二、填空题1.SIFT（尺度不变特征变换）2.高斯（高斯滤波器用于平滑图像）3.RPN（区域提议网络）4.K-means（基于像素相似性聚类）5.Fisher（Fisher线性判别器）6.随机裁剪（随机裁剪是常用数据增强方法）7.FasterR-CNN（用于检测交通标志）8.U-Net（结合分类和分割）9.光流（光流算法检测运动）10.L2（L2正则化限制权重大小）三、判断题1.√（SIFT对旋转和尺度不变）2.√（灰度化降低分辨率）3.×（YOLOv5是单阶段检测器）4.×（目标检测和分割不同）5.√（LDA用于降维）6.√（数据增强提高泛化能力）7.×（车道线检测用CNN）8.√（U-Net用于语义分割）9.×（光流法用于运动检测）10.×（正则化限制权重，非增加数据）四、简答题1.SIFT算法的主要步骤：-关键点检测：使用高斯差分金字塔检测关键点。-特征描述：计算关键点周围的梯度方向直方图。-特征匹配：通过欧氏距离匹配特征点。应用场景：图像检索、目标跟踪等。2.目标检测和语义分割的区别：-目标检测：定位并分类图像中的目标（如boundingbox）。-语义分割：将图像每个像素分类（如前景/背景）。目标检测输出位置和类别，语义分割输出像素级分类。3.图像预处理的重要性：-去除噪声（如高斯滤波）。-增强对比度（如直方图均衡化）。-降低维度（如灰度化）。预处理提高后续算法的准确性和效率。五、应用题1.交通标志检测方案：-使用YOLOv5模型，因其速度快适合实时检测。-数据集：收集标注好的交通标志图像。-预处理：图像归一化、数据增强（旋转、翻转）。-训练：调整超参数（学习率、批大小）。可能问题及解决方案：-小目标检测：使用锚框调整或FPN结构。