1. 面试官：请解释图像特征是什么，以及为什么特征提取与描述符匹配对于图像内容识别与检索是如此重要。

2. 面试官：讨论一下图像特征提取算法中的SIFT和SURF的主要区别以及各自的优点。

3. 面试官：介绍一种基于特征提取与描述符匹配的图像相似度度量方法，并讨论其适用性和局限性。

4. 面试官：讨论一下图像特征匹配中常见的问题和挑战，以及可能的解决方法。

5. 面试官：实时图像检索是一项具有挑战性的任务，你认为如何利用特征提取与描述符匹配来解决这一问题？

6. 面试官：特征提取与描述符匹配在大规模图像数据集上的处理效率是一个关键问题，你有什么建议来提高处理效率？

7. 面试官：使用OpenCV实现一个图像匹配的程序，可以识别图像中的多个目标并标记出它们的位置。描述你会采取的方法和实现步骤。

8. 面试官：讨论一下图像特征提取与描述符匹配在不同图像尺度下的稳定性和准确性。

9. 面试官：图像中的旋转、缩放和变形等变换会对特征提取与描述符匹配造成影响，你认为如何解决这些问题？

10. 面试官：以实际案例为例，描述一下特征提取与描述符匹配在实际图像内容识别中的应用并讨论效果与应用场景。