1. 面试官：解释图像特征描述算法的基本原理和流程。

2. 面试官：比较SURF和BRIEF算法的优缺点，并分析适用场景。

3. 面试官：使用数学模型解释如何实现基于ORB特征的图像匹配算法。

4. 面试官：探讨在不同光照条件下，Harris角点检测算法的鲁棒性表现及其影响因素。

5. 面试官：设计一种新型的特征描述算法，能够在低功耗设备上高效运行并具有较强的对抗攻击能力。

6. 面试官：讨论尺度不变特征变换（SIFT）算法在地理空间数据中的应用潜力和局限性，并提出优化方案。

7. 面试官：阐述如何使用深度学习模型（如CNN）结合传统特征描述算法进行图像特征提取和匹配。

8. 面试官：推演LBP特征描述算法的数学推导过程，分析其对图像纹理特征的敏感性和不变性。

9. 面试官：对特征描述算法的效率和准确性进行定量评估，并讨论评估方法的设计原则。

10. 面试官：解释RANSAC算法在特征匹配中的作用和原理，分析其在多视图SLAM中的应用价值。