1. 面试官：介绍一种基于深度学习的特征提取算法，并说明其与传统特征提取方法的优势和劣势。

2. 面试官：如何使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取？请详细解释CNN在特征提取中的作用。

3. 面试官：探讨一种基于稀疏编码的特征提取算法，并说明其在图像处理领域的应用与局限性。

4. 面试官：设计一种结合多尺度和多方向信息的特征提取方法，并说明其在目标检测任务中的作用。

5. 面试官：介绍一种用于图像语义分割的特征提取算法，并说明其在医学图像分析中的应用价值。

6. 面试官：解释特征金字塔在特征提取中的作用，并针对不同尺度的对象检测问题进行讨论。

7. 面试官：探讨一种基于小波变换的特征提取算法，分析其在图像压缩和图像识别任务中的优势和缺陷。

8. 面试官：设计一种基于增强学习的自适应特征提取算法，并说明其在自动驾驶领域中的应用。

9. 面试官：探究一种基于稀疏表示的特征选择算法，分析其在人脸识别和图像去噪任务中的效果。

10. 面试官：介绍一种基于注意力机制的图像特征提取方法，并说明其在图像标注和图像搜索中的实际应用场景。