人臉特征提取是人臉識(shí)別、表情分析、身份驗(yàn)證等計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的核心環(huán)節(jié)，而人臉在實(shí)際場(chǎng)景中普遍存在的尺度變化（如遠(yuǎn)距離小人臉、近距離大人臉）、姿態(tài)偏移、表情干擾及遮擋等問題，導(dǎo)致單尺度特征提取難以兼顧精度與魯棒性。多尺度人臉特征提取通過構(gòu)建覆蓋不同尺度的特征表達(dá)體系，融合細(xì)粒度細(xì)節(jié)信息與高層語義信息，有效解決了單尺度方法對(duì)尺度變化敏感的局限，成為提升復(fù)雜場(chǎng)景下人臉相關(guān)任務(wù)性能的關(guān)鍵技術(shù)。本文系統(tǒng)闡述多尺度人臉特征提取的核心邏輯、技術(shù)演進(jìn)路徑、典型實(shí)現(xiàn)方法及應(yīng)用場(chǎng)景，分析當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)，并展望未來發(fā)展方向，為相關(guān)研究與工程實(shí)踐提供參考。

人臉作為生物識(shí)別中最自然、最易獲取的模態(tài)，其特征提取的準(zhǔn)確性直接決定了后續(xù)任務(wù)的性能 —— 從手機(jī)解鎖的人臉識(shí)別，到金融風(fēng)控的人臉驗(yàn)證，再到安防監(jiān)控的人臉追蹤，均依賴穩(wěn)定、魯棒的人臉特征。然而，實(shí)際場(chǎng)景中的人臉常面臨顯著的尺度差異：例如，監(jiān)控畫面中遠(yuǎn)處行人的人臉僅占數(shù)十像素（小尺度），而近距離拍攝的人臉可占據(jù)數(shù)百像素（大尺度）；同時(shí)，小尺度人臉易丟失細(xì)節(jié)信息（如眼角、嘴角紋理），大尺度人臉則可能因局部特征冗余（如面部陰影）導(dǎo)致特征混淆。傳統(tǒng)單尺度特征提取方法（如固定尺寸裁剪后提取 HOG 或 LBP 特征）僅能適配特定尺度的人臉，面對(duì)尺度變化時(shí)易出現(xiàn)漏檢、誤判，難以滿足復(fù)雜場(chǎng)景需求。

多尺度人臉特征提取的核心思想是 “通過多層次特征表達(dá)覆蓋不同尺度人臉，通過融合策略平衡細(xì)節(jié)與語義”—— 對(duì)小尺度人臉，重點(diǎn)捕捉其關(guān)鍵局部細(xì)節(jié)（如五官輪廓）以實(shí)現(xiàn)定位與區(qū)分；對(duì)大尺度人臉，側(cè)重提取全局語義特征（如面部整體結(jié)構(gòu)、膚色分布）以提升類別判別能力；同時(shí)通過跨尺度信息融合，使不同尺度的特征相互補(bǔ)充，最終形成對(duì)尺度變化魯棒的特征表示。這一技術(shù)不僅解決了尺度適配問題，還能間接提升對(duì)表情、遮擋、光照變化的魯棒性，成為近年來人臉計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

多尺度人臉特征提取的實(shí)現(xiàn)依賴兩大核心支柱：一是 “多尺度圖像表征”，即通過構(gòu)建不同分辨率的人臉圖像集合，為后續(xù)特征提取提供多尺度輸入；二是 “多尺度特征融合”，即通過策略性整合不同尺度的特征，形成兼具細(xì)節(jié)與語義的綜合特征。兩者協(xié)同作用，共同實(shí)現(xiàn)對(duì)尺度變化的魯棒性。