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2025年超星尔雅学习通《计算机视觉与模式识别》章节测试题库及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.计算机视觉的最终目的是（）

A.生成图像

B.分析和处理图像信息

C.存储图像

D.显示图像

答案：B

解析：计算机视觉的核心在于对图像进行分析和处理，提取其中的信息和特征，从而实现各种应用。生成、存储和显示图像只是其中的某些环节或工具，而非最终目的。

2.以下哪项不属于计算机视觉的基本任务？（）

A.图像分割

B.目标检测

C.物体识别

D.预测天气

答案：D

解析：图像分割、目标检测和物体识别都是计算机视觉领域的核心任务，涉及对图像内容的理解和分析。预测天气属于气象学范畴，与计算机视觉无直接关系。

3.模式识别中的“模式”通常指的是（）

A.数据点

B.特征向量

C.数据集

D.规则集

答案：B

解析：在模式识别中，“模式”通常指输入数据的特征向量，它是从原始数据中提取的有代表性的描述，用于后续的分类或识别任务。

4.下面哪种方法不属于监督学习方法？（）

A.决策树

B.支持向量机

C.K-近邻

D.主成分分析

答案：D

解析：决策树、支持向量机和K-近邻都是经典的监督学习方法，用于分类或回归任务。主成分分析是一种降维方法，属于无监督学习范畴。

5.在图像处理中，滤波器的主要作用是（）

A.改变图像的尺寸

B.压缩图像数据

C.去除图像噪声

D.调整图像颜色

答案：C

解析：滤波器在图像处理中主要用于去除噪声，平滑图像或增强图像边缘等。改变图像尺寸、压缩数据和支持颜色调整都有其他专门的技术或方法。

6.色彩空间中的RGB模型是一种（）

A.加色模型

B.减色模型

C.灰度模型

D.索引模型

答案：A

解析：RGB色彩空间通过红、绿、蓝三原色的加法混合来产生各种颜色，因此属于加色模型。减色模型通常指CMYK等用于印刷的颜色模型。

7.以下哪种算法不属于深度学习框架？（）

A.卷积神经网络

B.循环神经网络

C.k-均值聚类

D.生成对抗网络

答案：C

解析：卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络都是深度学习中的典型算法框架。k-均值聚类是一种无监督学习算法，属于模式识别的传统方法。

8.在目标检测任务中，以下哪个指标通常用于评估检测效果？（）

A.准确率

B.召回率

C.平均精度

D.相关系数

答案：C

解析：在目标检测任务中，平均精度（AveragePrecision）是常用的评估指标，它综合考虑了精确率和召回率，反映了检测模型的综合性能。

9.以下哪种技术不属于图像增强方法？（）

A.直方图均衡化

B.锐化处理

C.图像滤波

D.图像压缩

答案：D

解析：直方图均衡化、锐化处理和图像滤波都属于图像增强的范畴，目的是改善图像质量或突出特定信息。图像压缩属于数据压缩领域，主要目的是减小数据规模，而非增强视觉效果。

10.修改计算机视觉中的“尺度不变性”是指（）

A.图像在不同光照下的稳定性

B.图像在不同分辨率下的稳定性

C.图像在不同视角下的稳定性

D.图像在不同噪声下的稳定性

答案：B

解析：尺度不变性是指图像识别或特征提取结果不受图像分辨率或缩放比例变化的影响，是许多视觉算法需要具备的重要性质。

11.模式识别中，将数据映射到低维空间以便于分析的技术是（）

A.主成分分析

B.K-近邻分类

C.支持向量回归

D.决策树构建

答案：A

解析：主成分分析（PCA）是一种通过正交变换将数据投影到低维子空间的技术，其目的是减少数据的维度，同时保留尽可能多的方差信息。K-近邻、支持向量回归和决策树是用于分类或回归的机器学习方法，而非降维技术。

12.在图像处理中，边缘检测算子Sobel算子的主要特点是什么？（）

A.对噪声不敏感

B.计算量较小

C.能有效检测任意方向的边缘

D.只能检测水平或垂直边缘

答案：B

解析：Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，它通过计算图像灰度梯度的分量来检测边缘。相比其他算子（如Canny算子），Sobel算子的计算量较小，但可能对噪声更敏感，且在检测斜向边缘时效果不如某些专门设计的算子。它并非只能检测水平或垂直边缘，但常用的实现形式是基于梯度幅值的，对任意方向边缘的检测能力依赖于梯度计算。

13.下面哪种方法通常用于评估分类模型的泛化能力？（）

A.过拟合

B.损失函数

C.交叉验证

D.决策边界

答案：C

解析：泛化能力是指模型在未见过的新数据上的表现能力。交叉验证是一种通过将数据集分成多个子集，轮流使用部分数据训练和验证模型，从而评估模型泛化能力的常用方法。过拟合是指模型