2025年大学第四学年（计算机视觉）图像识别能力测试试题及答案.doc

2025年大学第四学年（计算机视觉）图像识别能力测试试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题 共40分）
答题要求：本大题共10小题，每小题4分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。

1. 以下哪种算法不属于传统的图像特征提取算法？
A. SIFT
B. SURF
C. CNN
D. Harris角点检测

2. 在图像分类任务中，常用的损失函数不包括以下哪种？
A. 交叉熵损失
B. 均方误差损失
C. 铰链损失
D. 指数损失

3. 对于灰度图像，其像素值范围通常是？
A. 0 - 255
B. 0 - 1
C. -1 - 1
D. 0 - 65535

4. 以下关于卷积神经网络（CNN）的说法错误的是？
A. 卷积层主要用于提取图像特征
B. 池化层用于减少数据维度
C. 全连接层将提取的特征进行分类
D. CNN只能处理彩色图像

5. 图像识别中，常用的数据集不包括？
A. ImageNet
B. CIFAR-10
C. MNIST
D. WordNet

6. 以下哪种技术可以提高图像识别的准确率？
A. 数据增强
B. 减少训练数据
C. 降低模型复杂度
D. 减少卷积层数

7. 在图像识别中，对图像进行归一化处理的目的不包括？
A. 加快模型训练速度
B. 提高模型泛化能力
C. 使图像更美观
D. 防止梯度消失或爆炸

8. 以下哪种图像滤波方法可以保留图像的边缘信息？
A. 均值滤波
B. 中值滤波
C. 高斯滤波
D. 双边滤波

9. 对于图像的二值化处理，常用的阈值选取方法不包括？
A. 全局阈值
B. 局部阈值
C. 自适应阈值
D. 随机阈值

10. 图像识别中的模型评估指标不包括？
A. Accuracy
B. Recall
C. Precision
D. MSE

第II卷（非选择题 共6分）
（一）填空题（共15分）
答题要求：本大题共5小题，每小题3分，请将答案填写在相应的横线上。

1. 图像识别的流程一般包括图像采集、预处理、______、分类或检测等步骤。

2. 常用的图像特征描述符有______、HOG等。

3. 卷积神经网络中的卷积核大小通常是______的。

4. 在图像分割任务中，常用的方法有基于区域的方法、基于______的方法等。

5. 图像识别中，模型的训练通常使用______算法来调整模型参数。

（二）简答题（共20分）
答题要求：本大题共4小题，每小题5分，请简要回答问题。

1. 简述SIFT算法的主要步骤。

2. 说明卷积层中卷积核的作用。

3. 图像识别中数据增强的常用方法有哪些？

4. 解释什么是过拟合和欠拟合，以及如何避免？

（三）计算题（共15分）
答题要求：本大题共3小题，第1、2小题各5分，第3小题5分，请写出计算过程和答案。

1. 已知一幅灰度图像，其尺寸为100×100，对其进行3×3的均值滤波，计算滤波后图像的尺寸。

2. 对于一个简单的二分类问题模型，其预测结果为[0.3, 0.7]，真实标签为1，计算交叉熵损失。

3. 假设一个卷积层有3个输入通道，卷积核大小为3×3，输出通道为5，计算该卷积层的参数数量。

（四）材料分析题（共15分）
材料：在图像识别领域，随着深度学习的发展，卷积神经网络取得了巨大的成功。研究人员不断改进网络结构和算法，以提高图像识别的准确率和效率。例如，一些新的网络结构引入了残差块，能够有效缓解梯度消失问题，使得网络可以训练得更深。同时，在数据处理方面，大规模数据集的使用和数据增强技术的应用也对提升性能起到了重要作用。

答题要求：阅读上述材料，回答以下问题，每小题5分。

1. 简述残差块在卷积神经网络中的作用。

2. 说明大规模数据集对图像识别的重要性。

3. 数据增强技术如何提升图像识别性能？

（五）综合应用题（共15分）
材料：某公司计划开发一个基于图像识别的产品，用于识别特定场景下的物体。该场景下主要有3种物体需要识别，分别为苹果、香蕉和橙子。公司收集了大量的图像数据，并将其划分为训练集、验证集和测试集。

答题要求：请根据上述材料，设计一个简单的图像识别方案，包括使用的模型、训练过程、评估指标等，字数在150 - 200字之间。

答案：1. C 2. B 3. A 4. D 5. D 6. A 7. C 8. B 9. D 10. D；1. 特征提取 2. SIFT 3. 奇数 4. 边缘 5. 梯度下降；1. 尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配、关键点描述、特征匹配。2. 卷积核与输入图像卷积，提取不同位置和尺度的特征。3. 翻转、旋转、缩放、添加噪声等。4. 过拟合是模型在训练集上表现好但在测试集上差；欠拟合是训练和测试集表现都差。避免过拟合可正则化、早停等；避免欠拟合可增加数据、调整模型复杂度等；1. 滤波后图像尺寸不变，仍为100×100。2. 交叉熵损失=-[1×log(0.7)+0×log(0.