2025年人工智能工程师专业知识考核试卷：人工智能在图像识别与处理中的应用试题.docxVIP

2025年人工智能工程师专业知识考核试卷：人工智能在图像识别与处理中的应用试题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项的字母填在括号内）

1.在图像处理中，将图像灰度值限制在某个特定范围内，以突出该范围内的细节而抑制其他区域的方法称为？

A.滤波

B.阈值化

C.边缘检测

D.归一化

2.下列哪种图像特征通常具有旋转不变性？

A.灰度共生矩阵（GLCM）特征

B.主成分分析（PCA）特征

C.SIFT（尺度不变特征变换）特征

D.HOG（方向梯度直方图）特征

3.决策树、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等属于哪种类型的图像识别方法？

A.基于深度学习的方法

B.基于传统机器学习的方法

C.基于物理模型的方法

D.基于统计模型的方法

4.卷积神经网络（CNN）中，主要承担特征提取层次的是？

A.输入层

B.全连接层

C.卷积层和池化层

D.输出层

5.在目标检测任务中，通常使用哪个指标来衡量检测到目标的位置与真实目标位置的重合程度？

A.精确率（Precision）

B.召回率（Recall）

C.平均精度均值（mAP）

D.F1分数

6.下列哪个模型不是卷积神经网络（CNN）的典型架构？

A.AlexNet

B.ResNet

C.LSTM

D.VGG

7.用于生成逼真图像数据的技术是？

A.图像增强

B.图像重建

C.图像生成对抗网络（GAN）

D.图像压缩

8.在医学影像分析中，区分正常组织和病变区域的关键技术通常涉及？

A.图像分类

B.目标检测

C.图像分割

D.图像配准

9.造成深度学习模型过拟合的主要原因之一是？

A.数据量不足

B.模型复杂度过低

C.学习率设置过高

D.数据标准化未做好

10.将图像转换为灰度图像的过程称为？

A.色彩空间转换

B.灰度化

C.图像二值化

D.图像采样

二、填空题（每空1分，共15分。请将答案填在横线上）

1.图像的分辨率通常用________和________两个参数来描述。

2.在CNN中，________层负责对输入数据进行加权求和和激活操作，而________层则用于降低特征维度并提取更高级特征。

3.图像分割的目标是将图像划分为若干个具有特定语义或视觉属性的子区域。常用的分割方法包括________分割和________分割。

4.支持向量机（SVM）在图像分类中，通过寻找一个最优的________，将不同类别的数据点尽可能分开。

5.数据增强是提高深度学习模型泛化能力的一种常用技术，常用的方法包括________、________和旋转等。

6.图像压缩的目的是在尽可能保留图像质量的前提下，减小图像的________或________。

7.人脸识别系统中，除了检测人脸，还需要进行人脸________、特征提取和人脸比对等步骤。

8.图像的噪声会降低图像的信噪比，常见的图像去噪方法有________去噪和基于模型的去噪等。

9.深度学习模型训练过程中，常用的优化算法包括梯度下降（GD）及其变种如________和________。

10.灰度共生矩阵（GLCM）可以通过计算图像局部区域的________、对比度、相关性等统计量来描述图像的纹理特征。

三、简答题（每题5分，共20分）

1.简述图像金字塔在图像处理中的作用。

2.简述过拟合现象及其常见的解决方法。

3.简述目标检测任务与图像分类任务的主要区别。

4.简述图像增强与图像恢复的区别与联系。

四、论述题（每题10分，共20分）

1.论述卷积神经网络（CNN）为何能够有效地处理图像数据，并分析其在图像识别任务中的优势。

2.结合一个具体的应用场景（如自动驾驶、医学诊断、安防监控等），论述人工智能在图像识别与处理中的应用流程，并说明其中涉及的关键技术。

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试卷答案

一、选择题

1.B

2.C

3.B

4.C

5.C

6.C

7.C

8.C

9.A

10.B

二、填空题

1.高度宽度

2.卷积池化

3.基于像素基于区域

4.分隔超平面

5.随机裁剪颜色抖动

6.数据量存储空