計算機視覺與機器學習設(shè)計考核試卷

計算機視覺與機器學習設(shè)計考核試卷考生姓名：__________答題日期：______年__月__日得分：____________判卷人：__________

一、單項選擇題（本題共20小題，每小題1分，共20分，在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的）

1.計算機視覺的主要任務是（）

A.圖像識別

B.圖像處理

C.圖像傳輸

D.圖像壓縮

2.以下哪種算法不屬于機器學習算法？（）

A.支持向量機

B.決策樹

C.快速排序

D.神經(jīng)網(wǎng)絡

3.在計算機視覺中，SIFT算法主要應用于（）

A.圖像分類

B.特征提取

C.目標跟蹤

D.光流估計

4.以下哪種方法不常用于圖像去噪？（）

A.中值濾波

B.高斯濾波

C.索引濾波

D.雙邊濾波

5.下列哪種算法不屬于監(jiān)督學習？（）

A.線性回歸

B.邏輯回歸

C.K-近鄰

D.聚類分析

6.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，卷積核的主要作用是（）

A.提取特征

B.模糊圖像

C.增強圖像

D.色彩轉(zhuǎn)換

7.以下哪個庫是Python中用于數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的？（）

A.OpenCV

B.TensorFlow

C.Scikit-learn

D.Matplotlib

8.在機器學習中，過擬合是指（）

A.模型在訓練集上的表現(xiàn)優(yōu)于驗證集

B.模型在驗證集上的表現(xiàn)優(yōu)于訓練集

C.模型在訓練集和驗證集上的表現(xiàn)相近

D.模型在訓練集和驗證集上的表現(xiàn)均較差

9.以下哪個算法常用于圖像分割？（）

A.馬爾可夫隨機場

B.決策樹

C.支持向量機

D.邏輯回歸

10.在計算機視覺中，以下哪個概念用于描述圖像中的關(guān)鍵點？（）

A.角點

B.邊緣

C.紋理

D.顏色

11.以下哪個庫是Python中用于深度學習的？（）

A.NumPy

B.Pandas

C.Keras

D.Scipy

12.在機器學習中，以下哪個方法用于降低數(shù)據(jù)的維度？（）

A.決策樹

B.主成分分析

C.邏輯回歸

D.支持向量機

13.以下哪個算法不屬于無監(jiān)督學習？（）

A.K-均值聚類

B.層次聚類

C.DBSCAN

D.線性回歸

14.在計算機視覺中，以下哪個概念用于描述圖像的局部特征？（）

A.角點

B.邊緣

C.像素

D.通道

15.以下哪個算法常用于目標檢測？（）

A.R-CNN

B.SVM

C.K-近鄰

D.決策樹

16.在機器學習中，以下哪個參數(shù)用于控制決策樹的深度？（）

A.學習率

B.最大深度

C.最小樣本分裂

D.特征選擇

17.以下哪個算法常用于圖像風格轉(zhuǎn)換？（）

A.神經(jīng)風格遷移

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

C.支持向量機

D.圖像金字塔

18.在計算機視覺中，以下哪個概念用于描述圖像的顏色空間？（）

A.HSV

B.RGB

C.YUV

D.所有以上選項

19.以下哪個庫是Python中用于圖像顯示的？（）

A.OpenCV

B.Matplotlib

C.TensorFlow

D.Scikit-learn

20.在機器學習中，以下哪個方法用于處理類別不平衡問題？（）

A.梯度提升

B.隨機過采樣

C.主成分分析

D.邏輯回歸

二、多選題（本題共20小題，每小題1.5分，共30分，在每小題給出的四個選項中，至少有一項是符合題目要求的）

1.計算機視覺的主要應用包括以下哪些？（）

A.人臉識別

B.車牌識別

C.圖像壓縮

D.視頻監(jiān)控

2.以下哪些屬于機器學習中的監(jiān)督學習算法？（）

A.線性回歸

B.支持向量機

C.K-近鄰

D.聚類分析

3.以下哪些方法可以用于圖像的特征提?。浚ǎ?/p>

A.SIFT

B.HOG

C.LBP

D.PCA

4.以下哪些技術(shù)可以用于提升神經(jīng)網(wǎng)絡性能？（）

A.損失函數(shù)優(yōu)化

B.批量歸一化

C.滑動平均模型

D.數(shù)據(jù)增強

5.以下哪些算法可以用于圖像分割？（）

A.區(qū)域生長

B.閾值分割

C.邊緣檢測

D.深度學習

6.以下哪些是深度學習中的激活函數(shù)？（）

A.ReLU

B.Sigmoid

C.Tanh

D.Softmax

7.以下哪些庫支持Python進行科學計算和數(shù)據(jù)分析？（）

A.NumPy

B.Pandas

C.Matplotlib

D.Scikit-learn

8.以下哪些方法可以用來避免機器學習中的過擬合？（）

A.增加訓練數(shù)據(jù)

B.提前停止

C.正則化

D.數(shù)據(jù)增強

9.以下哪些是常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)？（）

A.LeNet

B.AlexNet

C.VGG

D.ResNet

10.以下哪些算法可以用于目標跟蹤？（）

A.Mean-Shift

B.Kalman濾波器

C.光流法

D.深度學習

11.以下哪些是常用的圖像增強技術(shù)？（）

A.灰度化

B.縮放

C.旋轉(zhuǎn)

D.翻轉(zhuǎn)

12.以下哪些方法可以用于評估機器學習模型的性能？（）

A.精確率

B.召回率

C.F1分數(shù)

D.ROC曲線

13.以下哪些是機器學習中的集成學習方法？（）

A.隨機森林

B.梯度提升樹

C.Adaboost

D.K-均值聚類

14.以下哪些顏色空間常用于計算機視覺任務？（）

A.RGB

B.HSV

C.YUV

D.CIELab

15.以下哪些方法可以用于圖像去噪？（）

A.均值濾波

B.中值濾波

C.高斯濾波

D.雙邊濾波

16.以下哪些是機器學習中的特征選擇方法？（")

A.逐步回歸

B.主成分分析

C.互信息

D.卡方檢驗

17.以下哪些方法可以用于圖像配準？（）

A.基于特征的配準

B.基于互信息的配準

C.基于強度的配準

D.深度學習方法

18.以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化機器學習模型？（）

A.梯度下降

B.牛頓法

C.擬牛頓法

D.隨機梯度下降

19.以下哪些是機器學習中的數(shù)據(jù)預處理方法？（）

A.缺失值填充

B.數(shù)據(jù)標準化

C.數(shù)據(jù)歸一化

D.特征編碼

20.以下哪些方法可以用于圖像識別任務？（）

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

B.支持向量機

C.決策樹

D.K-近鄰

三、填空題（本題共10小題，每小題2分，共20分，請將正確答案填到題目空白處）

1.在計算機視覺中，圖像的基本組成單位是______。

2.機器學習中，用于評估分類模型性能的指標之一是______。

3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，池化層的主要作用是______。

4.在監(jiān)督學習中，將數(shù)據(jù)集分為訓練集和測試集的比例通常是______。

5.圖像處理中，提高圖像對比度的常用方法是______。

6.機器學習中，線性回歸模型的損失函數(shù)通常是______。

7.在計算機視覺中，常用的數(shù)據(jù)增強方法包括旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和______。

8.深度學習中，Dropout技術(shù)可以用來防止模型的______。

9.常用的圖像分割算法中，基于閾值的分割方法依賴于______的選擇。

10.在機器學習中，用于處理類別不平衡問題的一種方法是______。

四、判斷題（本題共10小題，每題1分，共10分，正確的請在答題括號中畫√，錯誤的畫×）

1.在機器學習中，正則化是為了防止模型過擬合。（）

2.與傳統(tǒng)圖像處理方法相比，深度學習在圖像識別任務上效果較差。（）

3.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，卷積層和全連接層可以互換使用。（）

4.支持向量機（SVM）是一種無監(jiān)督學習算法。（）

5.在機器學習中，增加訓練數(shù)據(jù)總是能夠提升模型性能。（）

6.K-均值聚類算法中，簇的數(shù)量需要事先指定。（）

7.在計算機視覺中，直方圖均衡化是一種用于增加圖像對比度的方法。（）

8.深度學習中，ReLU激活函數(shù)可以解決梯度消失的問題。（）

9.在機器學習中，精確率和召回率總是呈正相關(guān)關(guān)系。（）

10.圖像的邊緣檢測通常使用Sobel算子或Canny算子來實現(xiàn)。（）

五、主觀題（本題共4小題，每題10分，共40分）

1.請簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在圖像識別任務中的優(yōu)勢，并列舉至少三種常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。

2.請解釋什么是過擬合和欠擬合，以及它們在機器學習中分別代表什么問題。同時，請?zhí)峁┲辽偃N避免過擬合和欠擬合的方法。

3.在計算機視覺中，特征提取是一個關(guān)鍵步驟。請描述兩種常用的特征提取方法，并解釋它們各自的特點和適用場景。

4.請闡述如何使用機器學習中的集成學習方法來提高模型的性能，并舉例說明至少兩種集成學習策略。

標準答案

一、單項選擇題

1.A

2.C

3.B

4.C

5.D

6.A

7.C

8.A

9.A

10.A

11.C

12.B

13.D

14.A

15.A

16.B

17.A

18.D

19.B

20.B

二、多選題

1.ABD

2.ABC

3.ABC

4.ABCD

5.ABCD

6.ABCD

7.ABC

8.ABCD

9.ABCD

10.ABC

11.ABCD

12.ABCD

13.ABC

14.ABCD

15.ABCD

16.ABCD

17.ABCD

18.ABCD

19.ABCD

20.ABCD

三、填空題

1.像素

2.精確率

3.降維

4.7:3或70:30

5.直方圖均衡化

6.均方誤差

7.縮放

8.梯度消失

9.閾值

10.過采樣/欠采樣

四、判斷題

1.√

2.×

3.×

4.×

5.×

6.√

7.√

8.√

9.×

10.√

五、主觀題（參考）

1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在圖像識別任務中的優(yōu)勢在于能夠自動學習特征，減少對人工特征提取的依賴。常用的結(jié)構(gòu)有LeNet、