1. 面试官：介绍一种图像特征点检测算法，并阐述其原理和优缺点。

2. 面试官：如何利用特征点描述子进行图像配准与拼接？请详细描述流程，并说明其中的关键步骤。

3. 面试官：比较SIFT和SURF算法在特征点检测与描述方面的异同点。

4. 面试官：讲解图像金字塔的概念，并说明其在特征点检测与描述中的作用。

5. 面试官：什么是ORB特征点描述算法？它与传统的特征点描述算法有何区别？

6. 面试官：如何处理图像中的尺度不变性问题以及光照变化对特征点检测和描述的影响？

7. 面试官：介绍一种基于深度学习的图像特征点检测方法，以及与传统方法相比的优势和局限性。

8. 面试官：如何评估两幅图像之间特征点匹配的质量？请列举出常用的评价指标和其含义。

9. 面试官：说明直方图方向梯度直方图（HOG）在图像特征点检测中的应用，以及其在人脸识别中的性能。

10. 面试官：探讨近年来在图像特征点检测和描述领域的热点研究方向，并分析其应用前景和挑战。