1. 关于大数据的定义，以下哪些说法是正确的？
A. 大数据是指数据量超过传统数据库处理能力范围的数据集合。 B. 大数据具有海量性、多样性和时效性等特点。 C. 大数据可以通过简单的方式进行处理和分析。 D. 大数据的所有特征都是未知的。
2. 计算机视觉的定义是什么？
A. 计算机视觉是研究如何让计算机“看”的技术。 B. 计算机视觉是研究如何让计算机理解图像和视频的技术。 C. 计算机视觉是研究如何让计算机模仿人类视觉技术的技术。 D. 计算机视觉是研究如何让计算机获取和处理图像和视频数据的科学。
3. 图像处理在大数据计算机视觉中的作用和价值是什么？
A. 图像处理在大数据计算机视觉中主要用于提高数据量和计算效率。 B. 图像处理在大数据计算机视觉中主要用于降低数据维度和计算复杂度。 C. 图像处理在大数据计算机视觉中主要用于实现实时性和准确性。 D. 图像处理在大数据计算机视觉中没有作用和价值。
4. 在大数据时代下，图像处理面临的主要挑战有哪些？
A. 数据量的增大和多样性。 B. 计算能力的提升和算法的创新。 C. 云计算和大数据技术的发展为图像处理带来的新机遇。 D. 数据采集和存储的挑战。
5. 云计算和大数据技术发展给图像处理带来了哪些新的机遇？
A. 提供了更强大的计算能力和更高的计算效率。 B. 提供了更多的数据存储和管理空间。 C. 促进了图像处理算法的创新和发展。 D. 使图像处理更加普及和实用。
6. 图像处理的基本概念和方法包括哪些？
A. 基本概念：图像、像素、灰度、颜色模型等。 B. 基本方法：滤波、直方图均衡化、边缘检测等。 C. 基本概念：图像分割、目标识别、特征提取等。 D. 基本方法：卷积神经网络、支持向量机、决策树等。
7. 图像处理在大数据计算机视觉中的作用和价值包括哪些？
A. 用于提高数据量和计算效率。 B. 用于降低数据维度和计算复杂度。 C. 用于实现实时性和准确性。 D. 用于促进图像处理算法的创新和发展。
8. 常用的图像处理算法在大数据计算机视觉中包括哪些？
A. 卷积神经网络（CNN）。 B. 支持向量机（SVM）。 C. 决策树（DT）。 D. 以上都是。
9. 图像分割在大数据计算机视觉中的应用是什么？
A. 用于目标识别和特征提取。 B. 用于图像分类和目标跟踪。 C. 用于目标检测和三维重建。 D. 用于图像压缩和特征提取。
10. 目标识别在大数据计算机视觉中的应用是什么？
A. 用于图像分割和特征提取。 B. 用于目标跟踪和目标检测。 C. 用于图像分类和物体识别。 D. 用于图像压缩和降噪。
11. 大数据时代下，图像处理面临的挑战有哪些？
A. 数据量的增大和多样性。 B. 计算能力的提升和算法的创新。 C. 云计算和大数据技术的发展为图像处理带来的新机遇。 D. 数据采集和存储的挑战。
12. 计算能力的提升和算法的创新对图像处理的影响是什么？
A. 使得图像处理速度更快。 B. 使得图像处理的精度更高。 C. 使得图像处理的需求更大。 D. 使得图像处理更加普及和实用。
13. 云计算和大数据技术发展给图像处理带来的新机遇包括哪些？
A. 提供了更大的数据存储和管理空间。 B. 促进了图像处理算法的创新和发展。 C. 使图像处理更加普及和实用。 D. 使图像处理的需求更大。
14. 以下哪个技术不是云计算和大数据技术发展给图像处理带来的新机遇？
A. 分布式计算。 B. 深度学习。 C. 传统计算。 D. 数据采集和存储技术。
15. 云计算和大数据技术发展给图像处理带来的机遇主要体现在哪些方面？
A. 数据存储和管理。 B. 计算能力和算法的创新。 C. 应用场景的拓展。 D. 所有的上述内容。
16. 卷积神经网络（CNN）是什么？
A. 一种图像处理算法。 B. 一种目标识别算法。 C. 一种深度学习算法。 D. 一种图像压缩算法。
17. 卷积神经网络（CNN）在大数据计算机视觉中的应用是什么？
A. 用于图像分类和目标识别。 B. 用于目标跟踪和图像分割。 C. 用于特征提取和图像识别。 D. 用于图像压缩和降噪。
18. 数据增强和样本筛选在大数据计算机视觉中的应用是什么？
A. 用于提高数据集的质量。 B. 用于增加数据集的数量。 C. 用于优化模型的训练效果。 D. 用于降低模型的过拟合风险。
19. 图像分割在大数据计算机视觉中的应用是什么？
A. 用于目标识别和目标跟踪。 B. 用于目标检测和特征提取。 C. 用于图像分类和物体识别。 D. 用于图像压缩和降噪。
20. 常用的图像分割算法在大数据计算机视觉中包括哪些？
A. 阈值分割。 B. 区域生长。 C. edge检测。 D. 以上的都正确。
21. 目标识别在大数据计算机视觉中的应用是什么？
A. 用于图像分类和物体识别。 B. 用于目标跟踪和图像分割。 C. 用于目标检测和特征提取。 D. 用于图像压缩和降噪。
22. 常用的目标识别算法在大数据计算机视觉中包括哪些？
A. 基于规则的方法。 B. 基于机器学习的方法。 C. 基于深度学习的方法。 D. 以上的都正确。二、问答题
1. 什么是大数据？
2. 计算机视觉是什么？它在哪些领域有应用？
3. 什么是图像处理？
4. 图像处理在大数据计算机视觉中有什么作用和价值？
5. 大数据时代下图像处理面临哪些挑战？
6. 计算能力的提升和算法的创新对图像处理有哪些影响？
7. 卷积神经网络（CNN）是什么？
8. 数据增强和样本筛选在大数据计算机视觉中起什么作用？
9. 图像分割和目标识别在大数据计算机视觉中有什么应用？
参考答案
选择题：
1. AB 2. B 3. ABC 4. ABD 5. AC 6. AB 7. ABCD 8. D 9. A 10. C
11. ABD 12. AB 13. AB 14. C 15. D 16. C 17. A 18. C 19. B 20. D
21. A 22. D
问答题：
1. 什么是大数据？
大数据是指数据量超出了传统数据库处理能力范围的数据集合。它具有三个主要特征：数据量巨大、数据类型多样、数据生成速度快。在大数据计算机视觉领域，大数据可以帮助分析和处理大量的图像信息，从而提高图像识别和分析的准确性。
思路
：首先解释大数据的定义，然后说明大数据在计算机视觉领域的应用。
2. 计算机视觉是什么？它在哪些领域有应用？
计算机视觉是一种通过让计算机模拟人眼视觉功能，从图像或视频中获取信息的技术。它在众多领域有应用，如无人驾驶、智能监控、医疗诊断等。
思路
：直接回答问题，简要解释计算机视觉的定义及应用领域。
3. 什么是图像处理？
图像处理是指用计算机对图像进行分析、处理和优化的一门学科。它包括图像基本概念、图像表示、图像压缩、图像滤波等方面。
思路
：先解释图像处理的概念，然后说明图像处理在大数据计算机视觉中的重要性。
4. 图像处理在大数据计算机视觉中有什么作用和价值？
图像处理在大数据计算机视觉中起到关键作用，它可以提高图像识别、目标检测的准确率，降低错误率，从而提高大数据处理的效果。
思路
：分析图像处理在大数据计算机视觉中的作用和价值，结合理论知识给出解答。
5. 大数据时代下图像处理面临哪些挑战？
大数据时代下图像处理面临的挑战主要包括数据量大、数据多样性、实时性要求高等。
思路
：根据问题直接回答，描述大数据时代下图像处理所面临的挑战。
6. 计算能力的提升和算法的创新对图像处理有哪些影响？
计算能力的提升使得图像处理速度更快，算法创新推动了图像处理技术的进步，提高了图像识别和分析的精度。
思路
：分析计算能力和算法创新对图像处理的影响，结合理论知识给出解答。
7. 卷积神经网络（CNN）是什么？
卷积神经网络（CNN）是一种模拟人眼神经系统的神经网络，用于图像分类、目标识别、物体检测等任务。
思路
：解释卷积神经网络（CNN）的概念，并指出其在图像处理中的重要作用。
8. 数据增强和样本筛选在大数据计算机视觉中起什么作用？
数据增强是通过变换图像等方法增加训练样本数量，提高模型泛化能力；样本筛选则是挑选出具有代表性的样本进行训练，减少模型过拟合现象。
思路
：分别解释数据增强和样本筛选的作用，并结合实际应用进行说明。
9. 图像分割和目标识别在大数据计算机视觉中有什么应用？
图像分割是将一幅图像划分成若干个互不重叠的区域的过程，目标识别是判断图像中某个特定目标是否存在的任务。它们在大数据计算机视觉中有广泛应用，如自动驾驶汽车需要进行环境感知，医学影像中需要进行病变检测等。
思路
：直接回答问题，并详细说明图像分割和目标识别在大数据计算机视觉中的应用场景。
