计算机视觉应用知识汇总.docxVIP

综合试卷第=PAGE1*2-11页（共=NUMPAGES1*22页） 综合试卷第=PAGE1*22页（共=NUMPAGES1*22页）

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①

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.计算机视觉中，以下哪个是常用的图像分割方法？

a)主成分分析（PCA）

b)支持向量机（SVM）

c)深度学习（DeepLearning）

d)K最近邻（KNN）

2.以下哪个算法常用于目标检测？

a)梯度下降法

b)卡尔曼滤波

c)区域提议算法（RPN）

d)最大似然估计

3.以下哪个是常用的特征描述符？

a)HOG（方向梯度直方图）

b)SIFT（尺度不变特征变换）

c)SURF（加速稳健特征）

d)ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）

4.以下哪个是常用的图像处理库？

a)OpenCV

b)TensorFlow

c)PyTorch

d)Keras

5.以下哪个是常用的目标跟踪算法？

a)光流法

b)基于卡尔曼滤波的跟踪

c)基于深度学习的跟踪

d)基于模板匹配的跟踪

答案及解题思路：

1.答案：c)深度学习（DeepLearning）

解题思路：深度学习在计算机视觉领域得到了广泛应用，特别是在图像分割任务中，深度学习模型如卷积神经网络（CNN）能够自动提取图像特征，进行图像分割。

2.答案：c)区域提议算法（RPN）

解题思路：区域提议算法（RPN）是目标检测任务中常用的算法，它通过快速候选区域，结合深度学习模型进行目标检测。

3.答案：a)HOG（方向梯度直方图）

解题思路：HOG（方向梯度直方图）是一种常用的特征描述符，它能够有效地描述图像中的边缘和方向信息，在目标检测和图像分类任务中得到广泛应用。

4.答案：a)OpenCV

解题思路：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。

5.答案：c)基于深度学习的跟踪

解题思路：基于深度学习的跟踪算法在目标跟踪任务中取得了显著成果，通过训练深度学习模型，能够实现鲁棒的目标跟踪。

二、填空题

1.计算机视觉中的图像预处理步骤包括：____色彩校正____、____去噪____、____归一化____。

2.目标检测中的两阶段检测方法包括：____区域提议网络（RPN）____和____滑动窗口____。

3.机器学习中的监督学习方法包括：____支持向量机（SVM）____、____决策树____、____神经网络____。

4.以下哪个是深度学习中的卷积神经网络（CNN）常用的激活函数：____ReLU____。

5.在图像处理中，为了降低噪声影响，常采用____中值滤波____方法。

答案及解题思路：

答案：

1.色彩校正、去噪、归一化

2.区域提议网络（RPN）、滑动窗口

3.支持向量机（SVM）、决策树、神经网络

4.ReLU

5.中值滤波

解题思路：

1.图像预处理是计算机视觉中重要的一环，色彩校正可以调整图像色彩至一致，去噪用于去除图像中的噪声，归一化则将图像数据缩放到相同的范围，以便后续处理。

2.两阶段检测方法中的区域提议网络（RPN）先从图像中候选区域，然后对这些区域进行分类和边界框回归；滑动窗口则是遍历图像的每一个窗口，计算窗口内的目标，并对其进行分类和定位。

3.机器学习中的监督学习方法包括分类、回归和序列预测。支持向量机通过寻找最佳的超平面来进行分类；决策树基于特征进行分割，并递归地对分割后的数据集进行同样的处理；神经网络则通过调整权值来逼近复杂的非线性关系。

4.ReLU（RectifiedLinearUnit）是一种常用的激活函数，它可以增加网络的非线性，并且可以加速训练过程。

5.中值滤波是一种简单的图像处理技术，用于减少图像中的椒盐噪声，它通过取像素邻域内的中值来替代当前像素值，从而平滑图像。

三、判断题

1.计算机视觉中的图像分割是指将图像分割成若干个互不相交的区域。

答案：正确

解题思路：图像分割是计算机视觉中的一项基本任务，其目的是将图像中的不同部分区分开来，通常这些部分代表不同的物体或区域。分割后的区域是互不相交的，即每个像素