1. 面试官：设计一种新颖的特征匹配算法，并描述其原理。

2. 面试官：介绍基于深度学习的特征提取方法，并比较其优缺点。

3. 面试官：设计一个在复杂背景下鲁棒的视觉测量算法。

4. 面试官：详细说明SIFT算法的原理及其在图像匹配中的应用。

5. 面试官：探讨特征点匹配中的局部不变性和抗噪声能力。

6. 面试官：解释Harris角点检测算法的工作原理，并提出对其改进的方法。

7. 面试官：探讨特征点匹配中的尺度不变性和旋转不变性。

8. 面试官：详细描述基于描述子的特征匹配方法，并分析其在实际场景中的性能。

9. 面试官：介绍基于深度学习的端到端的目标检测与识别方法，以及其在实际应用中的挑战。

10. 面试官：设计一个基于卷积神经网络的图像匹配算法，并说明其对图像变化的鲁棒性。