1. 计算机视觉的发展历程是怎样的？
A. 从20世纪50年代到2020年 B. 从20世纪60年代到2020年 C. 从20世纪70年代到2020年 D. 从20世纪80年代到2020年
2. 下面哪种图像处理基本方法不属于计算机视觉领域？
A. 边缘检测 B. 形态学操作 C. 直方图均衡化 D. 图像分割
3. 在特征提取与匹配中，以下哪个描述子具有不变性？
A. SIFT B. SURF C. ORB D. All of the above
4. 目标检测技术中，以下哪种方法是一种基于深度学习的方法？
A. 基于皮肤颜色的目标检测 B. 基于形状的目标检测 C. 基于运动目标检测 D. 基于深度学习的目标检测
5. 在SIFT描述子中，以下哪一项是正确的？
A. 局部敏感哈希函数（LSH） B. 尺度空间扩展 C. 高斯分布 D. 旋转不变性
6. SURF算法在图像特征点检测时使用的核函数是？
A. 高斯核 B. Morlet核 C. 圆盘核 D. 线性核
7. ORB算法在图像特征点检测时使用的关键点被称为什么？
A. 角点 B. 边缘 C. 特征点 D. 像素
8. FLANN算法的主要目的是？
A. 快速找到最近邻 B. 计算图像中所有像素之间的距离 C. 执行复杂的图像搜索 D. 所有上述说法都正确
9. 以下哪种算法不是基于深度学习的三维视觉？
A. PointNet B. Frustum PointNets C. DeepLabv3 D. RGB-D point cloud segmentation
10. 在计算机视觉领域，以下哪个任务属于计算机视觉的基本任务之一？
A. 图像识别 B. 物体检测 C. 图像分割 D. 所有上述任务
11. 图像分割的基本方法包括：
A. 阈值分割 B. 区域生长 C. 边缘检测 D. 基于图像分割的方法
12. 目标检测技术中，基于深度学习的方法主要包括：
A. 基于皮肤颜色的目标检测 B. 基于形状的目标检测 C. 基于运动目标检测 D. 基于深度学习的目标检测
13. 在特征提取与匹配中，SIFT的关键特点不包括：
A. 尺度不变性 B. 旋转不变性 C. 亮度不变性 D. pursuit 算法
14. 对于基于特徵匹配的目标检测，以下哪种方法是正确的？
A. 特征点匹配 B. 描述子匹配 C. SIFT 匹配 D. ORB 匹配
15. 在目标跟踪中，以下哪个选项不是一种常用的跟踪算法？
A. 基于运动模型的目标跟踪 B. 基于特徵匹配的目标跟踪 C. 基于深度学习的目标跟踪 D. 基于皮肤颜色的目标跟踪
16. 对于三维视觉，点云处理的主要目的是：
A. 表面重建 B. 点集配准 C. 特征提取 D. 视图生成
17. 在基于深度学习的三维视觉中，以下哪种网络结构是常见的？
A.卷积神经网络（CNN） B.循环神经网络（RNN） C.卷积递归神经网络（CRNN） D.全连接神经网络（FCN）
18. 在计算机视觉应用中，以下哪项不是常见应用领域？
A. 自动驾驶 B. 智能监控 C. 医学诊断 D. 机器人视觉
19. 在计算机视觉中，以下哪种算法主要用于特征提取？
A. SIFT B. SURF C. ORB D. HOG
20. 特征提取与匹配中，哪种特征 extraction 方法是最常用的？
A. SIFT B. SURF C. ORB D. HOG
21. 以下哪种算法可以用于特征匹配？
A. 暴力匹配 B. FLANN C. brute force D. k-d树
22. 在特征匹配过程中，空间距离度量方法有哪两种？
A. 欧氏距离 B. 曼哈顿距离 C. 汉明距离 D. 以上都对
23. 对于ORB特征，在匹配过程中，哪个参数是可选的？
A. 半径 B. 方向 C. Scale D. 所有以上
24. 以下哪种算法不是常见的特征匹配算法？
A. FLANN B. SURF C. ORB D. HOG
25. 在SIFT特征匹配过程中，主特征点通常是哪些尺寸范围内的点？
A. 0-60 B. 60-120 C. 120-180 D. 180-240
26. 在HOG特征匹配过程中，哪个因素对于匹配效果的影响最大？
A. 方向 B. 角度 C. 尺度 D. 所有以上
27. FLANN 算法中，计算两点间距离的方式是？
A. 欧几里得距离 B. 曼哈顿距离 C. 汉明距离 D. 以上都对
28. 在计算机视觉中，什么情况下可以使用布瑞特-福arrhman distance（BFD）作为特征匹配度的度量？
A. 当两幅图像之间存在旋转时 B. 当两幅图像之间存在缩放时 C. 当两幅图像之间存在平移时 D. 所有以上
29. 在特征提取与匹配过程中，以下哪一种算法不需要考虑 rotation 问题？
A. SIFT B. SURF C. ORB D. HOG
30. 目标跟踪中，哪种方法是基于特徵匹配的？
A. 光流法 B. 背景减除法 C. 基于运动模型的方法 D. 基于深度学习的目标跟踪
31. 在目标跟踪中，哪种方法可以用于处理点云数据？
A. 光流法 B. 背景减除法 C. 基于运动模型的方法 D. 基于深度学习的目标跟踪
32. 在计算机视觉领域，SIFT是一种什么类型的特征提取算法？
A. 描述子 B. 方向梯度直方图 C. HOG特征 D. 基于深度学习的目标特征提取
33. 下面哪个算法不是基于深度学习的目标跟踪方法？
A. 基于光流法的目标跟踪 B. 基于特徵匹配的目标跟踪 C. 基于背景减除的目标跟踪 D. 基于深度学习的目标跟踪
34. 对于动态场景下的目标跟踪，以下哪种方法最为有效？
A. 光流法 B. 背景减除法 C. 基于运动模型的方法 D. 基于深度学习的目标跟踪
35. 在目标跟踪中，如何应对目标的移动或变形？
A. 通过背景减除来检测目标 B. 使用光流法预测目标的运动 C. 利用目标的运动模型进行跟踪 D. 基于深度学习的目标跟踪
36. 以下哪种特征提取算法最适合处理二维图像？
A. SIFT B. ORB C. HOG D. 基于深度学习的目标特征提取
37. 在目标跟踪中，如何缓解光照变化对跟踪性能的影响？
A. 使用 adaptive thresholding 进行 pre-processing B. 采用多尺度模板匹配 C. 利用深度神经网络进行目标检测 D. 以上都不正确
38. 在计算机视觉领域，什么是一种常见的特征表示方式？
A. 局部特征 B. 全局特征 C. 上下文特征 D. 端到端特征
39. 目标跟踪中的滑动窗口是什么？
A. 一种用于目标检测的算法 B. 用于在图像上定位目标的一种技术 C. 一种用于实时目标追蹤的框架 D. 一种图像分割的方法
40. 在三维重建过程中，为了减少计算复杂度，通常会采用以下哪种策略？
A. Level of Detail (LOD) B. 视锥剔除法 C. 光线投射法 D. 表面细节优化
41. 下面哪种算法不是基于点云的处理方法？
A. 点云滤波 B. 点云分割 C. 点云配准 D. 点云重建
42. 对于大规模点云数据，下列哪种方法可以有效提高渲染速度？
A. 仅渲染可见物体 B. 使用三角形网格表示点云 C. 对点云进行降采样 D. 使用GPU加速渲染
43. 在三维视觉领域，关于光线的处理方法，下列哪种方法是正确的？
A. 光线投射到平面国上 B. 光线追踪 C. 光线投射到曲面上 D. 光线反射
44. 针对点云数据，下列哪种算法可以有效实现点云的配准？
A. 最近邻搜索法 B. 兰伯特相似性度量 C. 动态时间规整法 D. 盐水算法
45. 在三维视觉中，为了减少计算复杂度，通常会选择较低精度的相机参数。关于这一说法，下列选项正确的是：
A. 准确度越高，计算复杂度越大 B. 准确度越低，计算复杂度越大 C. 准确度与计算复杂度呈线性关系 D. 准确度与计算复杂度无关
46. 在三维视觉中，对于同一个场景，使用不同分辨率的相机拍摄，得到的点云数据：
A. 一定包含更多的细节信息 B. 一定包含更少的细节信息 C. 信息量不变 D. 无法确定
47. 在三维视觉中，为了减少内存占用，通常会选择较低精度的几何表示方法。关于这一说法，下列选项正确的是：
A. 面简化 B. 线简化 C. 体简化 D. 体素分解
48. 在三维视觉中，为了提高渲染速度，通常会选择以下哪种光照模型？
A. Phong光照模型 B. Blinn-Phong光照模型 C. Shadows/Reflection光照模型 D. Global illumination光照模型
49. 在计算机视觉领域，以下哪项技术不涉及到深度学习？
A. 目标检测 B. 特征提取 C. 图像分割 D. 物体跟踪
50. 下面哪种算法不属于SIFT特征提取算法？
A. 尺度不变性 B. 方向不变性 C. 亮度不变性 D. 时间不变性
51. ORB是一种什么类型的特征点提取算法？
A. 基于颜色 B. 基于形状 C. 基于纹理 D. 基于运动
52. FLANN是一种用于目标跟踪的算法，它主要依赖于以下哪个方面的信息来进行匹配？
A. 颜色 B. 形状 C. 纹理 D. 运动
53. 以下哪种计算机视觉应用不涉及物体检测？
A. 自动驾驶 B. 智能监控 C. 医学诊断 D. 机器人视觉
54. 对于一个给定的目标，在SIFT算法中，下列哪个选项是正确的？
A. 目标可以在任何方向上移动，但不会改变其大小或形狀 B. 目标可以在任何方向上移动，但会改变其大小或形狀 C. 目标只有在垂直于相机轴线上才能改变其大小 D. 目标只有在平行于相机轴线上才能改变其大小
55. 在ORB算法中，下列哪个选项是正确的？
A. 可以在任意范围内检测到物体 B. 只能检测到静止的物体 C. 可以在任意范围内检测到物体，但需要考虑运动因素 D. 只能检测到运动中的物体
56. 以下哪种算法不适用于处理多目标和复杂场景？
A. 基于皮肤颜色的目标检测 B. 基于运动的目标检测 C. 基于特徵匹配的目标检测 D. 基于深度学习的目标检测
57. 在FLANN算法中，下列哪个选项是正确的？
A. 算法会在所有可能的匹配点中选择最优秀的点 B. 算法只会在最近邻的匹配点中选择最优秀的点 C. 算法会遍历所有可能的匹配点 D. 算法不会进行匹配，只会记录所有的匹配点二、问答题
1. 什么是计算机视觉？
2. 图像处理的基本方法有哪些？
3. 什么是特征提取？
4. 什么是SIFT？
5. 什么是目标检测？
6. 什么是深度学习？
7. 什么是卷积神经网络（CNN）？
8. 什么是目标跟踪？
9. 什么是三维视觉？
10. 什么是强化学习？
参考答案
选择题：
1. B 2. C 3. D 4. D 5. D 6. B 7. A 8. D 9. C 10. D
11. D 12. D 13. D 14. A 15. D 16. A 17. A 18. D 19. D 20. D
21. B 22. D 23. B 24. B 25. A 26. D 27. D 28. D 29. D 30. D
31. D 32. A 33. C 34. D 35. B 36. A 37. A 38. A 39. B 40. B
41. A 42. A 43. B 44. B 45. A 46. B 47. D 48. A 49. B 50. D
51. B 52. D 53. C 54. A 55. C 56. A 57. C
问答题：
1. 什么是计算机视觉？
计算机视觉是一种人工智能领域，通过让计算机从图像或视频中获取有价值的信息和理解能力。主要任务是让计算机“看”到物体的存在、位置、形状、颜色、运动等视觉信息。
思路
：首先解释计算机视觉的定义，然后简要介绍计算机视觉的任务和重要性。
2. 图像处理的基本方法有哪些？
图像处理的基本方法包括滤波、直方图均衡化、锐化、边缘检测、形态学操作等。
思路
：列举几种常见的图像处理方法，并简要介绍它们的作用和原理。
3. 什么是特征提取？
特征提取是从图像中提取一些具有代表性的、有助于区分不同物体或场景的属性，如颜色、纹理、形状等。
思路
：解释特征提取的概念，并简要说明其在计算机视觉中的重要性。
4. 什么是SIFT？
SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种用于提取图像特征点的算法，它能够保持图像缩放不变性，并且对光照变化具有鲁棒性。
思路
：简要介绍SIFT的特点和作用，以及它在计算机视觉中的重要地位。
5. 什么是目标检测？
目标检测是指在图像或视频中自动识别出物体的过程，其目的是定位物体的位置和范围，以及判断物体是否属于某个特定的类别。
思路
：解释目标检测的定义和任务，并简要介绍几种常见的目标检测算法。
6. 什么是深度学习？
深度学习是一种机器学习方法，它利用多层神经网络模型自动学习数据的特征表示，以实现图像分类、目标检测、语义分割等任务。
思路
：简要介绍深度学习的概念和特点，以及它在计算机视觉领域的应用和优势。
7. 什么是卷积神经网络（CNN）？
卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，它采用卷积层、池化层和全连接层等层次结构进行特征提取和分类，广泛应用于计算机视觉任务。
思路
：解释卷积神经网络的结构和工作原理，并简要介绍它在计算机视觉领域的应用和成功案例。
8. 什么是目标跟踪？
目标跟踪是指在连续的图像序列中追寻和识别某个特定目标的过程，其目的是实现目标的位置和范围的实时估计。
思路
：解释目标跟踪的概念和任务，并简要介绍几种常见的目标跟踪算法。
9. 什么是三维视觉？
三维视觉是一种计算机视觉技术，通过使用深度相机、三维扫描仪等设备获取物体的三维信息，实现对物体的形状、大小、位置等属性的分析和理解。
思路
：简要介绍三维视觉的概念和作用，以及它在计算机视觉领域中的应用和挑战。
10. 什么是强化学习？
强化学习是一种机器学习方法，通过让智能体在与环境的交互中获得最大化的累积奖励来学习任务的策略和行为。它在计算机视觉领域中有广泛的应用，例如自动驾驶和机器人视觉等。
思路
：解释强化学习的概念和特点，以及它在计算机视觉领域的应用和前景。
