計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別2025年考試試題及答案

計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別2025年考試試題及答案姓名：____________________

一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）

1.下列哪個(gè)不是計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別中常用的特征提取方法？

A.HOG（直方圖歸一化特征）

B.SIFT（尺度不變特征變換）

C.PCA（主成分分析）

D.CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）

2.在圖像識(shí)別中，以下哪種方法不屬于特征匹配技術(shù)？

A.基于距離的匹配

B.基于特征的匹配

C.基于模板的匹配

D.基于概率的匹配

3.下列哪個(gè)不是圖像預(yù)處理中的步驟？

A.降噪

B.轉(zhuǎn)換到灰度圖

C.裁剪

D.邊緣檢測(cè)

4.在圖像識(shí)別中，以下哪種方法不是深度學(xué)習(xí)模型？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

C.支持向量機(jī)（SVM）

D.隨機(jī)森林（RandomForest）

5.在圖像識(shí)別中，以下哪種算法不是基于圖的方法？

A.K-最近鄰（KNN）

B.支持向量機(jī)（SVM）

C.深度學(xué)習(xí)（DeepLearning）

D.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）

6.下列哪個(gè)不是圖像識(shí)別中的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)？

A.準(zhǔn)確率（Accuracy）

B.精確率（Precision）

C.召回率（Recall）

D.F1分?jǐn)?shù)（F1Score）

7.在圖像識(shí)別中，以下哪種方法不是用于分類的任務(wù)？

A.樸素貝葉斯（NaiveBayes）

B.決策樹（DecisionTree）

C.K-最近鄰（KNN）

D.邏輯回歸（LogisticRegression）

8.下列哪個(gè)不是圖像識(shí)別中的目標(biāo)檢測(cè)方法？

A.R-CNN

B.FastR-CNN

C.YOLO

D.KNN

9.在圖像識(shí)別中，以下哪種方法不是用于人臉識(shí)別的技術(shù)？

A.PCA

B.LBP（局部二值模式）

C.SVM

D.CNN

10.下列哪個(gè)不是圖像識(shí)別中的圖像分割方法？

A.基于閾值的分割

B.區(qū)域生長(zhǎng)分割

C.水平集分割

D.機(jī)器學(xué)習(xí)分割

二、填空題（每空2分，共10分）

1.圖像識(shí)別中的預(yù)處理步驟包括：__________、__________、__________等。

2.圖像識(shí)別中的特征提取方法主要包括：__________、__________、__________等。

3.圖像識(shí)別中的分類方法包括：__________、__________、__________等。

4.圖像識(shí)別中的目標(biāo)檢測(cè)方法主要包括：__________、__________、__________等。

5.圖像識(shí)別中的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)主要包括：__________、__________、__________等。

三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共15分）

1.簡(jiǎn)述圖像識(shí)別的基本流程。

2.簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用。

3.簡(jiǎn)述圖像識(shí)別中的目標(biāo)檢測(cè)方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。

四、編程題（共20分）

編寫一個(gè)程序，使用Python的OpenCV庫實(shí)現(xiàn)以下功能：

1.讀取一幅彩色圖像；

2.將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖；

3.對(duì)灰度圖進(jìn)行高斯模糊處理；

4.使用邊緣檢測(cè)算法檢測(cè)圖像邊緣；

5.將檢測(cè)到的邊緣繪制到原圖上并顯示結(jié)果。

二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共10題）

1.以下哪些是圖像識(shí)別中常用的預(yù)處理技術(shù)？

A.降噪

B.歸一化

C.裁剪

D.邊緣檢測(cè)

E.轉(zhuǎn)換到灰度圖

2.在圖像特征提取中，以下哪些方法可以用于描述圖像的紋理信息？

A.LBP（局部二值模式）

B.HOG（直方圖歸一化特征）

C.SIFT（尺度不變特征變換）

D.PCA（主成分分析）

E.HOG（直方圖梯度方向）

3.以下哪些是圖像識(shí)別中常用的特征匹配算法？

A.基于距離的匹配

B.基于特征的匹配

C.基于模板的匹配

D.基于概率的匹配

E.基于模型的匹配

4.在圖像識(shí)別中，以下哪些是常用的分類算法？

A.樸素貝葉斯

B.決策樹

C.支持向量機(jī)

D.K-最近鄰

E.邏輯回歸

5.以下哪些是深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用場(chǎng)景？

A.目標(biāo)檢測(cè)

B.圖像分類

C.人臉識(shí)別

D.圖像分割

E.語音識(shí)別

6.在圖像識(shí)別中，以下哪些是常用的目標(biāo)檢測(cè)算法？

A.R-CNN

B.FastR-CNN

C.YOLO

D.SSD

E.KNN

7.以下哪些是圖像識(shí)別中的圖像分割方法？

A.基于閾值的分割

B.區(qū)域生長(zhǎng)分割

C.水平集分割

D.基于圖的分割

E.機(jī)器學(xué)習(xí)分割

8.以下哪些是圖像識(shí)別中的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)？

A.準(zhǔn)確率

B.精確率

C.召回率

D.F1分?jǐn)?shù)

E.ROC曲線

9.在圖像識(shí)別中，以下哪些是常用的圖像增強(qiáng)技術(shù)？

A.對(duì)比度增強(qiáng)

B.色彩增強(qiáng)

C.旋轉(zhuǎn)

D.縮放

E.鏡像

10.以下哪些是圖像識(shí)別中的圖像壓縮技術(shù)？

A.JPEG

B.PNG

C.GIF

D.BMP

E.WebP

三、判斷題（每題2分，共10題）

1.圖像識(shí)別的預(yù)處理步驟中，圖像縮放會(huì)改變圖像的分辨率，但不會(huì)影響圖像的尺寸。（×）

2.SIFT（尺度不變特征變換）算法對(duì)光照變化和視角變化具有較強(qiáng)的魯棒性。（√）

3.在圖像識(shí)別中，深度學(xué)習(xí)模型比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能更好。（×）

4.HOG（直方圖歸一化特征）算法適用于檢測(cè)圖像中的邊緣信息。（√）

5.圖像識(shí)別中的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)通常比圖像分類任務(wù)更復(fù)雜。（√）

6.圖像識(shí)別中的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)F1分?jǐn)?shù)可以同時(shí)衡量精確率和召回率。（√）

7.邏輯回歸是一種有效的圖像識(shí)別分類算法，特別適用于多類別分類問題。（×）

8.圖像分割技術(shù)可以用于圖像識(shí)別中的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)。（√）

9.在圖像識(shí)別中，預(yù)處理步驟的目的是提高模型的泛化能力。（√）

10.圖像識(shí)別中的圖像壓縮技術(shù)可以減少模型的計(jì)算量，提高識(shí)別速度。（√）

四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共6題）

1.簡(jiǎn)述圖像識(shí)別中常見的圖像預(yù)處理步驟及其作用。

2.解釋什么是深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），并說明其在圖像識(shí)別中的應(yīng)用。

3.簡(jiǎn)述圖像識(shí)別中的特征匹配技術(shù)在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用。

4.描述圖像識(shí)別中的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)準(zhǔn)確率、精確率和召回率之間的關(guān)系。

5.解釋什么是圖像識(shí)別中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，并說明其目的和常用方法。

6.簡(jiǎn)述圖像識(shí)別中的目標(biāo)檢測(cè)與圖像分割的區(qū)別。

試卷答案如下

一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）

1.D

解析思路：選項(xiàng)A、B、C均為圖像識(shí)別中常用的特征提取方法，而選項(xiàng)DCNN是一種深度學(xué)習(xí)模型，不屬于特征提取方法。

2.D

解析思路：選項(xiàng)A、B、C均為特征匹配技術(shù)，而選項(xiàng)D基于概率的匹配不屬于特征匹配技術(shù)。

3.D

解析思路：選項(xiàng)A、B、C均為圖像預(yù)處理步驟，而選項(xiàng)D邊緣檢測(cè)屬于圖像處理中的步驟。

4.C

解析思路：選項(xiàng)A、B、D均為機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而選項(xiàng)CCNN是深度學(xué)習(xí)模型。

5.A

解析思路：選項(xiàng)B、C、D均為深度學(xué)習(xí)模型或圖像識(shí)別技術(shù)，而選項(xiàng)AK-最近鄰是一種基于距離的匹配算法。

6.D

解析思路：選項(xiàng)A、B、C均為圖像識(shí)別中的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)，而選項(xiàng)DROC曲線是一種用于評(píng)估分類器性能的曲線。

7.D

解析思路：選項(xiàng)A、B、C均為分類算法，而選項(xiàng)DKNN是一種基于距離的匹配算法，不屬于分類算法。

8.D

解析思路：選項(xiàng)A、B、C均為目標(biāo)檢測(cè)算法，而選項(xiàng)DKNN不屬于目標(biāo)檢測(cè)算法。

9.D

解析思路：選項(xiàng)A、B、C均為人臉識(shí)別技術(shù)，而選項(xiàng)DCNN是深度學(xué)習(xí)模型，不屬于人臉識(shí)別技術(shù)。

10.D

解析思路：選項(xiàng)A、B、C均為圖像分割方法，而選項(xiàng)D機(jī)器學(xué)習(xí)分割不屬于圖像分割方法。

二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共10題）

1.A、B、C、E

解析思路：選項(xiàng)A、B、C、E均為圖像識(shí)別中常用的預(yù)處理技術(shù)，而選項(xiàng)D裁剪不屬于預(yù)處理技術(shù)。

2.A、B、E

解析思路：選項(xiàng)A、B、E均為描述圖像紋理信息的方法，而選項(xiàng)C、D、G、H不屬于紋理描述方法。

3.A、B、C、D

解析思路：選項(xiàng)A、B、C、D均為圖像識(shí)別中常用的特征匹配算法，而選項(xiàng)E不屬于特征匹配算法。

4.A、B、C、D、E

解析思路：選項(xiàng)A、B、C、D、E均為圖像識(shí)別中常用的分類算法。

5.A、B、C、D

解析思路：選項(xiàng)A、B、C、D均為深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用場(chǎng)景，而選項(xiàng)E語音識(shí)別不屬于圖像識(shí)別應(yīng)用。

6.A、B、C、D

解析思路：選項(xiàng)A、B、C、D均為圖像識(shí)別中的目標(biāo)檢測(cè)算法，而選項(xiàng)EKNN不屬于目標(biāo)檢測(cè)算法。

7.A、B、C、D、E

解析思路：選項(xiàng)A、B、C、D、E均為圖像識(shí)別中的圖像分割方法。

8.A、B、C、D、E

解析思路：選項(xiàng)A、B、C、D、E均為圖像識(shí)別中的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)。

9.A、B、C、D、E

解析思路：選項(xiàng)A、B、C、D、E均為圖像識(shí)別中的圖像增強(qiáng)技術(shù)。

10.A、B、C、D、E

解析思路：選項(xiàng)A、B、C、D、E均為圖像識(shí)別中的圖像壓縮技術(shù)。

三、判斷題（每題2分，共10題）

1.×

解析思路：圖像縮放會(huì)改變圖像的分辨率和尺寸。

2.√

解析思路：SIFT算法對(duì)光照變化和視角變化有很強(qiáng)的魯棒性。

3.×

解析思路：深度學(xué)習(xí)模型并不總是比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能更好。

4.√

解析思路：HOG算法可以用于檢測(cè)圖像中的邊緣信息。

5.√

解析思路：目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)通常比圖像分類任務(wù)更復(fù)雜。

6.√

解析思路：F1分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)。

7.×

解析思路：邏輯回歸是一種有效的二分類算法，不適用于多類別分類問題。

8.√

解析思路：圖像分割技術(shù)可以用于目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)。

9.√

解析思路：預(yù)處理步驟的目的是提高模型的泛化能力。

10.√

解析思路：圖像壓縮技術(shù)可以減少模型的計(jì)算量，提高識(shí)別速度。

四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共6題）

1.簡(jiǎn)述圖像識(shí)別中常見的圖像預(yù)處理步驟及其作用。

解析思路：預(yù)處理步驟包括降噪、歸一化、裁剪等，作用是提高圖像質(zhì)量和模型的泛化能力。

2.解釋什么是深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），并說明其在圖像識(shí)別中的應(yīng)用。

解析思路：CNN是一種深度學(xué)習(xí)模型，通過卷積層提取圖像特征，適用于圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)等任務(wù)。

3.簡(jiǎn)述圖像識(shí)別中的特征匹配技術(shù)在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用。

解析思路：特征匹配技術(shù)用于在圖像數(shù)據(jù)庫中查找與目標(biāo)圖像相似的特征，輔助目標(biāo)檢測(cè)。

4.描述圖像識(shí)別中的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)準(zhǔn)確率、精確率和召回率