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文檔簡介
2025全國計算機視覺算法工程師應(yīng)用能力認證考核試卷一、單項選擇題(每題1分,共30題)1.在計算機視覺中,以下哪種技術(shù)主要用于圖像的邊緣檢測?A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.SIFT算法C.K-means聚類D.主成分分析2.以下哪個不是常用的圖像增強方法?A.直方圖均衡化B.銳化C.腐蝕D.中值濾波3.在目標(biāo)檢測中,YOLO算法屬于以下哪種類型?A.基于模板匹配B.基于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)C.基于深度學(xué)習(xí)D.基于統(tǒng)計模型4.以下哪種方法可以用于圖像的語義分割?A.K近鄰算法B.U-NetC.決策樹D.樸素貝葉斯5.在人臉識別中,以下哪種特征提取方法最為常用?A.主成分分析B.線性判別分析C.特征點檢測D.深度學(xué)習(xí)特征提取6.以下哪種算法不屬于聚類算法?A.K-meansB.DBSCANC.層次聚類D.支持向量機7.在圖像配準(zhǔn)中,以下哪種方法可以用于特征匹配?A.RANSACB.K近鄰C.Dijkstra算法D.貝葉斯估計8.以下哪種技術(shù)可以用于圖像的壓縮?A.分形編碼B.小波變換C.主成分分析D.K-means聚類9.在視頻分析中,以下哪種方法可以用于行為識別?A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)C.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)D.K近鄰算法10.以下哪種方法可以用于圖像的幾何變換?A.卷積B.仿射變換C.DFTD.PCA11.在圖像處理中,以下哪種方法可以用于去噪?A.高斯濾波B.中值濾波C.K-means聚類D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)12.以下哪種算法不屬于深度學(xué)習(xí)算法?A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.隱馬爾可夫模型C.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.支持向量機13.在目標(biāo)跟蹤中,以下哪種方法可以用于狀態(tài)估計?A.卡爾曼濾波B.K近鄰算法C.決策樹D.樸素貝葉斯14.以下哪種方法可以用于圖像的邊緣檢測?A.Sobel算子B.K-means聚類C.主成分分析D.決策樹15.在圖像增強中,以下哪種方法可以用于對比度增強?A.直方圖均衡化B.中值濾波C.腐蝕D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)16.在目標(biāo)檢測中,以下哪種算法可以用于非極大值抑制?A.YOLOB.SSDC.R-CNND.K近鄰算法17.在語義分割中,以下哪種方法可以用于深度學(xué)習(xí)模型?A.U-NetB.K-means聚類C.決策樹D.樸素貝葉斯18.在人臉識別中,以下哪種方法可以用于特征降維?A.主成分分析B.線性判別分析C.K近鄰算法D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)19.在圖像配準(zhǔn)中,以下哪種方法可以用于相似性度量?A.RANSACB.K近鄰C.Dijkstra算法D.貝葉斯估計20.在視頻分析中,以下哪種方法可以用于場景分類?A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)C.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)D.K近鄰算法21.在圖像處理中,以下哪種方法可以用于圖像復(fù)原?A.反卷積B.中值濾波C.K-means聚類D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)22.在目標(biāo)跟蹤中,以下哪種方法可以用于模型更新?A.卡爾曼濾波B.K近鄰算法C.決策樹D.樸素貝葉斯23.在圖像增強中,以下哪種方法可以用于銳化?A.高斯濾波B.銳化濾波C.腐蝕D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)24.在目標(biāo)檢測中,以下哪種算法可以用于特征提???A.YOLOB.SSDC.R-CNND.K近鄰算法25.在語義分割中,以下哪種方法可以用于多類別分割?A.U-NetB.K-means聚類C.決策樹D.樸素貝葉斯26.在人臉識別中,以下哪種方法可以用于活體檢測?A.主成分分析B.線性判別分析C.人臉關(guān)鍵點檢測D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)27.在圖像配準(zhǔn)中,以下哪種方法可以用于變換模型估計?A.RANSACB.K近鄰C.Dijkstra算法D.貝葉斯估計28.在視頻分析中,以下哪種方法可以用于動作識別?A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)C.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)D.K近鄰算法29.在圖像處理中,以下哪種方法可以用于圖像去模糊?A.Wiener濾波B.中值濾波C.K-means聚類D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30.在目標(biāo)跟蹤中,以下哪種方法可以用于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)?A.卡爾曼濾波B.K近鄰算法C.決策樹D.樸素貝葉斯二、多項選擇題(每題2分,共20題)1.以下哪些屬于圖像增強方法?A.直方圖均衡化B.銳化C.腐蝕D.中值濾波2.以下哪些可以用于目標(biāo)檢測?A.YOLOB.SSDC.R-CNND.K近鄰算法3.以下哪些可以用于圖像的語義分割?A.U-NetB.K-means聚類C.決策樹D.樸素貝葉斯4.以下哪些可以用于圖像的幾何變換?A.仿射變換B.透視變換C.DFTD.PCA5.以下哪些可以用于圖像的去噪?A.高斯濾波B.中值濾波C.K-means聚類D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.以下哪些屬于深度學(xué)習(xí)算法?A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.隱馬爾可夫模型C.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.支持向量機7.以下哪些可以用于目標(biāo)跟蹤?A.卡爾曼濾波B.K近鄰算法C.決策樹D.樸素貝葉斯8.以下哪些可以用于圖像的邊緣檢測?A.Sobel算子B.K-means聚類C.主成分分析D.決策樹9.以下哪些可以用于圖像的對比度增強?A.直方圖均衡化B.中值濾波C.腐蝕D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)10.以下哪些可以用于非極大值抑制?A.YOLOB.SSDC.R-CNND.K近鄰算法11.以下哪些可以用于特征降維?A.主成分分析B.線性判別分析C.K近鄰算法D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)12.以下哪些可以用于相似性度量?A.RANSACB.K近鄰C.Dijkstra算法D.貝葉斯估計13.以下哪些可以用于場景分類?A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)C.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)D.K近鄰算法14.以下哪些可以用于圖像復(fù)原?A.反卷積B.中值濾波C.K-means聚類D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)15.以下哪些可以用于模型更新?A.卡爾曼濾波B.K近鄰算法C.決策樹D.樸素貝葉斯16.以下哪些可以用于銳化?A.高斯濾波B.銳化濾波C.腐蝕D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)17.以下哪些可以用于特征提???A.YOLOB.SSDC.R-CNND.K近鄰算法18.以下哪些可以用于多類別分割?A.U-NetB.K-means聚類C.決策樹D.樸素貝葉斯19.以下哪些可以用于活體檢測?A.主成分分析B.線性判別分析C.人臉關(guān)鍵點檢測D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)20.以下哪些可以用于動作識別?A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)C.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)D.K近鄰算法三、判斷題(每題1分,共20題)1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于圖像分類。2.K-means聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。3.YOLO算法可以用于目標(biāo)檢測。4.U-Net可以用于圖像分割。5.主成分分析可以用于特征降維。6.卡爾曼濾波可以用于目標(biāo)跟蹤。7.直方圖均衡化可以用于對比度增強。8.RANSAC可以用于圖像配準(zhǔn)。9.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于視頻分析。10.反卷積可以用于圖像去模糊。11.隱馬爾可夫模型是一種深度學(xué)習(xí)算法。12.Dijkstra算法可以用于圖像配準(zhǔn)。13.貝葉斯估計可以用于相似性度量。14.傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)可以用于場景分類。15.中值濾波可以用于圖像去噪。16.K近鄰算法可以用于目標(biāo)跟蹤。17.銳化濾波可以用于圖像增強。18.SSD可以用于特征提取。19.線性判別分析可以用于特征降維。20.樸素貝葉斯可以用于人臉識別。四、簡答題(每題5分,共2題)1.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類中的應(yīng)用。2.簡述目標(biāo)檢測中非極大值抑制的作用。附標(biāo)準(zhǔn)答案:一、單項選擇題1.B2.C3.C4.B5.D6.D7.B8.B9.A10.B11.B12.B13.A14.A15.A16.C17.A18.A19.A20.A21.A22.A23.B24.B25.A26.C27.A28.A29.A30.A二、多項選擇題1.A,B,D2.A,B,C3.A,B,D4.A,B,D5.A,B,D6.A,C7.A,B8.A,C9.A,D10.B,C11.A,B12.A,B,D13.A,B14.A,D15.A,D16.B,C17.B,C18.A,D19.B,C20.A,B三、判斷題1.√2.√3.√4.√5.√6.√7.√8.√9.√10.√11.×12.√13.√14.√15.√16.√17
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