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计算机视觉与图像识别考试

（答案见尾页）

一、选择题

1.计算机视觉中，哪种算法可以用于物体检测和定位？

A.卷积神经网络（CNN）

B.循环神经网络（RNN）

C.长短期记忆网络（LSTM）

D.支持向量机（SVM）

2.在计算机视觉中，以下哪种技术可以用于图像分割和目标识别？

A.主成分分析（PCA）

B.图像分割算法如阈值分割、区域生长等

C.阈值分割算法

D.生成对抗网络（GAN）

3.计算机视觉中的目标跟踪算法中，哪种算法是基于特征匹配的？

A.K均值聚类

B.梯度下降法

C.基于特征的跟踪算法，如光流法、均值漂移等

D.粒子滤波器

4.在计算机视觉中，哪种技术可以用于测量和识别图像中的距离和尺寸？

A.相机标定

B.三维重建

C.手眼协调（EHR）

D.图像分割

5.计算机视觉中的图像识别技术中，哪种技术可以用于识别图像中的物体和场景？

A.特征提取和匹配

B.深度学习中的卷积神经网络（CNN）

C.阈值分割

D.图像分割算法如区域生长等

6.在计算机视觉中，哪种技术可以用于从视频中提取关键帧？

A.光流法

B.运动估计

C.基于颜色的方法

D.人脸检测算法

7.计算机视觉中的图像恢复技术中，哪种技术可以用于去除图像中的噪声和干扰？

A.图像平滑滤波

B.图像锐化

C.图像变换

D.图像编码和解码

8.在计算机视觉中，哪种技术可以用于实现图像的超分辨率（提高图像的分辨率）？

A.双线性插值

B.高斯模糊

C.卷积神经网络（CNN）

D.实现图像超分辨率的技术通常不直接依赖于这些方法

9.计算机视觉中的场景理解技术中，哪种技术可以用于分析和理解图像中的内容及其上下

文关系？

A.语义分割

B.实例分割

C.人脸识别

D.目标检测和识别

10.在计算机视觉中，哪种技术可以用于将二维图像转换为三维立体信息？

A.图像增强

B.图像变换

C.立体视觉技术

D.图像配准

11.计算机视觉中，以下哪个选项不是特征提取的方法？

A.边缘检测

B.SIFT特征提取

C.HOG特征提取

D.K均值聚类

12.在图像识别中，以下哪个算法可以用于物体检测？

A.SVM

B.随机森林

C.YOLO

D.深度学习中的FasterR-CNN

13.在计算机视觉中，以下哪种方法可以用于图像分割？

A.K-means聚类

B.基于深度学习的方法，如FCN

C.图像处理技术，如阈值分割

D.阈值分割

14.计算机视觉中，以下哪个选项不是模式识别的方法？

A.支持向量机（SVM）

B.决策树

C.随机森林

D.神经网络

15.在图像识别中，以下哪种技术可以用于分类和回归？

A.支持向量机（SVM）

B.决策树

C.随机森林

D.深度学习中的神经网络

16.在计算机视觉中，以下哪种方法可以用于三维重建？

A.单目相机

B.双目相机

C.三目相机

D.RGB-D相机

17.在图像识别中，以下哪种算法可以用于语义分割？

A.聚类算法，如K-means

B.基于深度学习的方法，如U-Net

C.图像处理技术，如阈值分割

D.阈值分割

18.计算机视觉中，以下哪个选项不是图像恢复的方法？

A.伽马校正

B.直方图均衡化

C.噪点消除

D.局部修复

19.在计算机视觉中，以下哪种方法可以用于运动估计？

A.光流法

B.词袋模型（BoW）

C.HOG特征

D.基于深度学习的方法，如OpticalFlow

20.在图像识别中，以下哪种技术可以用于实时检测？

A.支持向量机（SVM）

B.决策树

C.随机森林

D.深度学习中的YOLO

21.计算机视觉中的图像处理技术主要包括哪些方法？

A.图像缩放

B.图像旋转

C.图像滤波

D.图像增强

22.在计算机视觉中，以下哪种算法可以用于目