1. 面试官：如何利用深度学习和卷积神经网络实现实时对象识别？

2. 面试官：讨论一下在处理不同尺度和角度的物体时，对象检测算法的挑战和解决方案。

3. 面试官：介绍一种利用 Haar 级联分类器进行人脸识别的方法，以及该方法的局限性和改进方向。

4. 面试官：为什么说基于特征点的对象识别方法在复杂背景下的性能有限？提出一种更加鲁棒的替代方案。

5. 面试官：探讨目标跟踪算法在多目标、遮挡和运动模糊情况下的应用和局限性。

6. 面试官：介绍一种适用于实时视频流的快速人脸检测算法，以及该算法的准确性和实时性能。

7. 面试官：如何利用深度学习方法实现精准的图像语义分割和对象边界检测？

8. 面试官：讨论在无监督学习背景下目标检测算法的发展现状和未来趋势。

9. 面试官：提出一种可实现快速和准确物体识别的实时目标检测算法，并阐述其原理和优势。

10. 面试官：探讨利用深度神经网络进行实时人脸表情识别的方法，并讨论该方法在情感识别中的挑战。