2025年人工智能視覺工程師認(rèn)證考試預(yù)測(cè)題集一、單選題（每題2分，共20題）1.在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，以下哪種損失函數(shù)通常用于處理類別不平衡問題？A.均方誤差（MSE）B.交叉熵?fù)p失（Cross-EntropyLoss）C.FocalLossD.HingeLoss2.以下哪種圖像增強(qiáng)技術(shù)主要用于提高圖像的對(duì)比度？A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.高斯模糊3.在圖像分割中，以下哪種算法屬于基于邊界的分割方法？A.K-means聚類B.區(qū)域生長(zhǎng)C.基于邊界的活動(dòng)輪廓模型（ActiveContours）D.超像素分割4.以下哪種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)常用于圖像生成任務(wù)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）5.在人臉識(shí)別系統(tǒng)中，以下哪種特征提取方法常用于提取人臉特征？A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.深度學(xué)習(xí)特征提?。ㄈ鏥GGFace）D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自編碼器6.以下哪種技術(shù)常用于減少圖像噪聲？A.高斯濾波B.中值濾波C.卡爾曼濾波D.粒子濾波7.在語(yǔ)義分割任務(wù)中，以下哪種損失函數(shù)常用于衡量預(yù)測(cè)像素與真實(shí)像素之間的差異？A.均方誤差（MSE）B.交叉熵?fù)p失（Cross-EntropyLoss）C.DiceLossD.HingeLoss8.以下哪種算法常用于圖像配準(zhǔn)任務(wù)？A.SIFTB.SURFC.RANSACD.以上都是9.在目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，以下哪種方法常用于處理目標(biāo)遮擋問題？A.光流法B.卡爾曼濾波C.多目標(biāo)跟蹤（MHT）D.目標(biāo)重識(shí)別（ReID）10.以下哪種技術(shù)常用于提高圖像的分辨率？A.雙三次插值B.超分辨率重建（Super-Resolution）C.圖像壓縮D.圖像去噪二、多選題（每題3分，共10題）1.以下哪些技術(shù)可用于圖像增強(qiáng)？A.直方圖均衡化B.銳化濾波C.中值濾波D.高斯模糊2.以下哪些算法可用于目標(biāo)檢測(cè)？A.YOLOB.FasterR-CNNC.SSDD.R-CNN3.以下哪些方法可用于圖像分割？A.K-means聚類B.區(qū)域生長(zhǎng)C.基于邊界的活動(dòng)輪廓模型（ActiveContours）D.超像素分割4.以下哪些技術(shù)可用于圖像生成？A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）B.變分自編碼器（VAE）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）D.生成流（GenerativeFlow）5.以下哪些方法可用于特征提?。緼.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.深度學(xué)習(xí)特征提?。ㄈ鏥GGFace）D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自編碼器6.以下哪些技術(shù)可用于圖像配準(zhǔn)？A.SIFTB.SURFC.RANSACD.ICP7.以下哪些方法可用于目標(biāo)跟蹤？A.光流法B.卡爾曼濾波C.多目標(biāo)跟蹤（MHT）D.目標(biāo)重識(shí)別（ReID）8.以下哪些技術(shù)可用于圖像去噪？A.高斯濾波B.中值濾波C.卡爾曼濾波D.粒子濾波9.以下哪些方法可用于超分辨率重建？A.雙三次插值B.超分辨率重建（Super-Resolution）C.圖像壓縮D.圖像去噪10.以下哪些技術(shù)可用于人臉識(shí)別？A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.深度學(xué)習(xí)特征提?。ㄈ鏥GGFace）D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自編碼器三、判斷題（每題1分，共10題）1.圖像增強(qiáng)和圖像去噪是同一概念。（×）2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）常用于圖像分類任務(wù)。（√）3.圖像分割和目標(biāo)檢測(cè)是同一概念。（×）4.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）常用于圖像生成任務(wù)。（√）5.特征提取和圖像增強(qiáng)是同一概念。（×）6.圖像配準(zhǔn)和圖像融合是同一概念。（×）7.目標(biāo)跟蹤和目標(biāo)檢測(cè)是同一概念。（×）8.圖像去噪和圖像增強(qiáng)是同一概念。（×）9.超分辨率重建和圖像壓縮是同一概念。（×）10.人臉識(shí)別和特征提取是同一概念。（×）四、簡(jiǎn)答題（每題5分，共5題）1.簡(jiǎn)述圖像增強(qiáng)的常用方法及其作用。2.簡(jiǎn)述目標(biāo)檢測(cè)的常用算法及其優(yōu)缺點(diǎn)。3.簡(jiǎn)述圖像分割的常用方法及其適用場(chǎng)景。4.簡(jiǎn)述圖像生成的常用技術(shù)及其應(yīng)用。5.簡(jiǎn)述特征提取的常用方法及其應(yīng)用。五、論述題（每題10分，共2題）1.論述深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的應(yīng)用及其優(yōu)勢(shì)。2.論述多目標(biāo)跟蹤的常用方法和挑戰(zhàn)。答案單選題答案1.C2.A3.C4.B5.C6.B7.C8.D9.C10.B多選題答案1.A,B,C2.A,B,C,D3.A,B,C,D4.A,B,D5.A,B,C,D6.A,B,C,D7.A,B,C,D8.A,B,C9.A,B10.A,B,C,D判斷題答案1.×2.√3.×4.√5.×6.×7.×8.×9.×10.×簡(jiǎn)答題答案1.圖像增強(qiáng)的常用方法包括直方圖均衡化、銳化濾波、中值濾波等。直方圖均衡化主要用于提高圖像的對(duì)比度；銳化濾波主要用于增強(qiáng)圖像的邊緣和細(xì)節(jié)；中值濾波主要用于去除圖像的噪聲。2.目標(biāo)檢測(cè)的常用算法包括YOLO、FasterR-CNN、SSD、R-CNN等。YOLO的優(yōu)點(diǎn)是速度快，但精度相對(duì)較低；FasterR-CNN的優(yōu)點(diǎn)是精度高，但速度相對(duì)較慢；SSD的優(yōu)點(diǎn)是速度快且精度較高；R-CNN的優(yōu)點(diǎn)是精度高，但速度較慢。3.圖像分割的常用方法包括K-means聚類、區(qū)域生長(zhǎng)、基于邊界的活動(dòng)輪廓模型（ActiveContours）、超像素分割等。K-means聚類適用于均勻分布的圖像分割；區(qū)域生長(zhǎng)適用于具有相似特征的圖像分割；基于邊界的活動(dòng)輪廓模型適用于具有清晰邊界的圖像分割；超像素分割適用于復(fù)雜背景的圖像分割。4.圖像生成的常用技術(shù)包括生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、變分自編碼器（VAE）、生成流（GenerativeFlow）等。GAN的優(yōu)點(diǎn)是生成的圖像質(zhì)量高，但訓(xùn)練難度較大；VAE的優(yōu)點(diǎn)是訓(xùn)練簡(jiǎn)單，但生成的圖像質(zhì)量相對(duì)較低；生成流的優(yōu)點(diǎn)是生成的圖像質(zhì)量高，但計(jì)算復(fù)雜度較高。5.特征提取的常用方法包括主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）、深度學(xué)習(xí)特征提?。ㄈ鏥GGFace）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自編碼器等。PCA的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單，但提取的特征維度較高；LDA的優(yōu)點(diǎn)是提取的特征具有較好的類間差異，但計(jì)算復(fù)雜度較高；深度學(xué)習(xí)特征提取的優(yōu)點(diǎn)是提取的特征具有較好的區(qū)分能力，但計(jì)算復(fù)雜度較高；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自編碼器的優(yōu)點(diǎn)是提取的特征具有較好的魯棒性，但訓(xùn)練難度較大。論述題答案1.深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的應(yīng)用及其優(yōu)勢(shì)：深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的應(yīng)用非常廣泛，包括圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、圖像生成等。深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)在于能夠自動(dòng)提取圖像特征，無(wú)需人工設(shè)計(jì)特征；能夠處理復(fù)雜非線性關(guān)系，提高圖像處理的精度；能夠泛化到新的數(shù)據(jù)集，提高圖像處理的魯棒性。2.多目標(biāo)跟蹤的常用方法和挑戰(zhàn)：多目標(biāo)跟蹤的常用方法包括光流法、卡爾曼濾波、多目標(biāo)跟蹤（MHT）、目標(biāo)重識(shí)別（ReID）等。多目標(biāo)跟蹤