1. 面试官：在图像分类与识别中，支持向量机 (SVM) 是如何应用的？

2. 面试官：解释支持向量机 (SVM) 的工作原理，并说明在图像分类中的应用。

3. 面试官：描述一种高效的图像特征提取方法，并说明如何与支持向量机 (SVM) 结合用于图像分类。

4. 面试官：介绍支持向量机 (SVM) 在图像检测中的作用以及优势。

5. 面试官：探讨在图像识别中，选择不同的核函数对支持向量机 (SVM) 的影响。

6. 面试官：如何解决在图像分类问题中支持向量机 (SVM) 对大规模数据集的处理问题？

7. 面试官：对比支持向量机 (SVM) 和卷积神经网络 (CNN) 在图像分类任务中的优缺点。

8. 面试官：讨论在实际图像分类任务中使用多类别支持向量机 (SVM) 的挑战和解决方案。

9. 面试官：提出一种创新的图像分类方法，基于支持向量机 (SVM) 和深度学习的结合。

10. 面试官：为什么支持向量机 (SVM) 在图像分类与识别中仍然被广泛应用？