计算机视觉技术应用知识题.docx

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姓名所在地区

姓名所在地区身份证号

密封线

注意事项

1.请首先在试卷的标封处填写您的姓名，身份证号和所在地区名称。

2.请仔细阅读各种题目的回答要求，在规定的位置填写您的答案。

3.不要在试卷上乱涂乱画，不要在标封区内填写无关内容。

一、选择题

1.计算机视觉的基本功能包括：

A.图像采集

B.图像处理

C.图像理解

D.以上都是

2.以下哪项不是计算机视觉系统中的预处理步骤？

A.图像去噪

B.图像分割

C.图像增强

D.目标跟踪

3.深度学习在计算机视觉中主要用于：

A.特征提取

B.图像分类

C.目标检测

D.以上都是

4.OpenCV是一个：

A.图像处理库

B.机器学习库

C.数据库

D.以上都不是

5.在图像分类任务中，常用的损失函数是：

A.交叉熵损失

B.均方误差损失

C.逻辑回归损失

D.以上都是

答案及解题思路：

1.答案：D

解题思路：计算机视觉的基本功能涵盖了从图像采集到图像理解的全过程，因此选项D“以上都是”是正确的。

2.答案：D

解题思路：图像去噪、图像分割和图像增强都是预处理步骤，用于提高后续处理的质量。目标跟踪属于图像理解阶段，因此选项D“目标跟踪”不是预处理步骤。

3.答案：D

解题思路：深度学习在计算机视觉中的应用非常广泛，包括特征提取、图像分类和目标检测等，因此选项D“以上都是”是正确的。

4.答案：A

解题思路：OpenCV是一个专注于图像处理和计算机视觉的库，因此选项A“图像处理库”是正确的。

5.答案：A

解题思路：在图像分类任务中，交叉熵损失是常用的损失函数，用于衡量预测概率与真实标签之间的差异。均方误差损失和逻辑回归损失主要用于回归任务，因此选项A“交叉熵损失”是正确的。

二、填空题

1.计算机视觉中的特征提取通常分为特征表示和特征选择两个阶段。

解题思路：特征提取是计算机视觉中的重要环节，特征表示主要涉及将图像数据转换为易于计算机处理的形式，而特征选择则是从大量特征中选择最有用的特征进行进一步处理。

2.在卷积神经网络中，卷积层用于特征提取，池化层用于降维和防止过拟合。

解题思路：卷积层是神经网络的基本单元，用于提取图像中的特征，而池化层（或称下采样层）通过减小特征图的空间尺寸来减少数据量和过拟合风险。

3.目标检测算法中，常用的评估指标有准确率、召回率和F1值。

解题思路：准确率衡量了预测为正类的真实正类占所有预测为正类的比例；召回率衡量了预测为正类的真实正类占所有实际正类的比例；F1值是准确率和召回率的调和平均值，是这两个指标的综合性评估指标。

4.光流法是一种基于像素方法，用于估计视频序列中像素点的运动。

解题思路：光流法通过分析连续视频帧之间的像素移动来估计每个像素点的运动向量。

5.机器学习中的监督学习方法分为分类和回归两种。

解题思路：分类问题是将数据分类为几个预定义的类别，回归问题则是预测一个连续值或类别。两者在处理方式和目标上有本质的不同。

答案及解题思路：

1.特征表示特征选择：特征表示和选择是特征提取的两大步骤。

2.特征提取降维和防止过拟合：卷积层提取特征，池化层减少数据量。

3.准确率召回率F1值：这三个指标综合衡量目标检测算法的效果。

4.基于像素：光流法通过像素运动估计运动。

5.分类回归：监督学习方法按照预测目标不同分类。

三、判断题

1.计算机视觉系统中的预处理步骤包括图像去噪、图像分割和图像增强。（）

答案：√

解题思路：计算机视觉系统中的预处理步骤通常包括图像去噪、图像分割和图像增强等，这些步骤有助于提高后续处理阶段的准确性和效率。图像去噪可以去除图像中的噪声，图像分割可以将图像划分为不同的区域，而图像增强可以改善图像的质量，使其更适合后续的分析。

2.深度学习在计算机视觉中的应用仅限于特征提取和图像分类。（）

答案：×

解题思路：深度学习在计算机视觉中的应用远不止特征提取和图像分类。它还包括目标检测、语义分割、姿态估计、行为识别等多种任务。深度学习模型能够自动学习复杂的数据表示，因此在计算机视觉领域有着广泛的应用。

3.OpenCV库主要用于图像处理和计算机视觉领域。（）

答案：√

解题思路：OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的