病床边的计算机视觉+大数据应用技术专题答案.doc

在计算机视觉和大数据应用技术的领域中，这些题目涉及到的核心概念和知识点主要包括： 1. **欧氏距离**：这是在图像处理中计算像素之间距离的一种基本方法，公式为 \( \sqrt{(x-s)^2 + (y-t)^2} \)，在给定的文档中，两像素间欧氏距离的答案是 B。 2. **旋转变换**：在图像处理中，通过特定的矩阵可以对图像进行旋转。题目中的变换矩阵代表了旋转操作，正确答案是 C。 3. **机器学习分类**：根据数据是否有标签，机器学习分为监视学习和无监视学习。聚类任务属于无标签的无监视学习，答案是 B。而分类和回归任务则属于有标签的监视学习，答案是 A。 4. **CT成像**：CT（Computed Tomography）是一种利用X射线进行断层扫描的医学影像技术，提供了多角度的二维切片影像。选项D提到“没有辐射量”是不正确的，因为CT扫描确实会产生辐射。 5. **K-means算法**：这是一种无监督学习的聚类方法，但题目中提到的分类方式并不正确。K-means算法是基于距离的，找到最近的K个邻居，但其分类决策基于的是邻居的平均特征，而不是多数类别，因此答案是B。 6. **像素间的距离计算**：除了欧氏距离，还提到了城市街区距离（曼哈顿距离）和棋盘距离。城市街区距离为 \( |x-s| + |y-t| \)，答案是B；棋盘距离是两个像素的坐标差的最大绝对值，答案是D。 7. **K近邻（KNN）算法**：KNN是监督学习中的分类方法，它基于实例学习。题目中，当K=3时，圆形点会被分类为与最近的3个邻居相同的类别，即正方形；当K=5时，如果三角形占多数，则圆形点被分类为三角形，因此答案是A。 8. **像素邻域**：在图像处理中，像素的邻域定义了与其相邻的像素集合。8-邻域包括上、下、左、右以及对角线上的像素，题目中的图形显示了这种邻域结构，答案是C。 9. **池化操作**：在深度学习中，池化层用于减小图像尺寸并提取关键特征。2*2的均值池化层意味着将2*2区域内的像素灰度值求平均，以此来减少数据维度。 这些知识点都是计算机视觉和大数据应用技术领域基础课程中常见的内容，涵盖图像处理的基本操作、机器学习的基本概念以及这些技术在医学影像分析中的应用。理解和掌握这些知识点对于深入学习相关领域至关重要。