2025年高职（人工智能应用）图像识别应用试题及解析.doc

2025年高职（人工智能应用）图像识别应用试题及解析

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题，共30分）
（总共6题，每题5分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）
w1. 以下哪种算法不是图像识别中常用的分类算法？（ ）
A. 支持向量机
B. 决策树
C. 傅里叶变换
D. 卷积神经网络

w2. 在图像识别中，用于提取图像特征的是（ ）。
A. 分类器
B. 特征提取器
C. 数据集
D. 损失函数

w3. 图像识别中，灰度图像的像素值范围是（ ）。
A. 0 - 255
B. 0 - 1
C. -1 - 1
D. 0 - 100

w4. 以下关于卷积神经网络的说法错误的是（ ）。
A. 包含卷积层
B. 包含池化层
C. 全连接层可有可无
D. 不包含非线性激活函数

w5. 图像识别中，数据增强的目的不包括（ ）。
A. 增加数据量
B. 提高模型泛化能力
C. 减少模型训练时间
D. 防止模型过拟合

w6. 用于评估图像识别模型性能的指标不包括（ ）。
A. 准确率
B. 召回率
C. F1值
D. 均方误差

第II卷（非选择题，共70分）

w7. 简述图像识别的基本流程。（10分）

w8. 请说明卷积层在卷积神经网络中的作用。（15分）

w9. 材料：有一批医学图像数据，用于识别肿瘤细胞。现要建立一个图像识别模型来区分肿瘤细胞图像和正常细胞图像。已知数据中肿瘤细胞图像和正常细胞图像数量不均衡。
问题：针对数据不均衡问题，你有哪些解决方法？（15分）

w10. 材料：在一个图像识别项目中，使用了卷积神经网络进行图像分类，模型训练完成后，在测试集上的准确率较低。
问题：请分析可能导致准确率低的原因，并提出相应的解决措施。（20分）

w11. 材料：随着人工智能技术的发展，图像识别在安防领域得到了广泛应用。例如在监控摄像头中，通过图像识别技术可以实时检测人员的行为、动作以及面部特征等。但同时也引发了一些隐私和安全方面的担忧。
问题：请从隐私和安全角度，谈谈图像识别技术在安防领域应用时可能存在的问题及应对策略。（20分）

答案：
w1. C
w2. B
w3. A
w4. D
w5. C
w6. D
w7. 图像识别基本流程：首先是图像采集，获取待识别的图像数据。接着进行图像预处理，包括去噪、归一化等操作，提高图像质量。然后提取图像特征，将图像转换为计算机能够理解的特征向量。再选择合适的分类算法，根据提取的特征进行分类判断。最后对分类结果进行评估和优化。
w8. 卷积层在卷积神经网络中的作用：它通过卷积核与图像进行卷积操作，能够自动提取图像的局部特征。不同的卷积核可以捕捉到不同类型的特征，如边缘、纹理等。卷积层大大减少了模型的参数数量，降低计算量，提高了训练效率。同时，它还可以对图像进行特征的逐层提取和抽象，为后续的分类或其他任务提供有效的特征表示。
w9. 解决数据不均衡问题的方法：可以采用过采样技术，对数量少的肿瘤细胞图像进行复制、合成等操作，增加其数量。也可以使用欠采样技术，减少数量多的正常细胞图像。还可以采用基于代价敏感学习的方法，对不同类别的样本设置不同的权重，在训练时更关注数量少的肿瘤细胞图像。
w10. 可能导致准确率低的原因及解决措施：原因可能是数据量不足，应增加更多的训练数据。也可能是模型结构不合理，需要调整卷积神经网络的层数、卷积核大小等参数进行优化。还可能是训练过程中参数设置不当，如学习率不合适等，要重新调整参数并进行多次试验找到最优值。另外，数据预处理不当也可能影响准确率，需重新审视预处理步骤。
w11. 在隐私方面，图像识别技术可能存在未经授权采集和存储大量个人图像数据的风险，一旦数据泄露，会侵犯个人隐私。应对策略是加强数据管理和安全防护，确保数据存储和传输安全，严格限制对数据的访问权限。在安全方面，可能存在误识别导致安全漏洞，如错误地将正常行为识别为异常。解决策略是不断优化图像识别算法，提高识别准确率，同时结合多模态识别技术进行验证，降低安全风险。