人臉特征提取是人臉識別、表情分析、身份驗證等計算機視覺任務(wù)的核心環(huán)節(jié)，而人臉在實際場景中普遍存在的尺度變化（如遠距離小人臉、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體系，融合細粒度細節(jié)信息與高層語義信息，有效解決了單尺度方法對尺度變化敏感的局限，成為提升復(fù)雜場景下人臉相關(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)演進路徑、典型實現(xiàn)方法及應(yīng)用場景，分析當前面臨的挑戰(zhàn)，并展望未來發(fā)展方向，為相關(guān)研究與工程實踐提供參考。

人臉作為生物識別中最自然、最易獲取的模態(tài)，其特征提取的準確性直接決定了后續(xù)任務(wù)的性能 —— 從手機解鎖的人臉識別，到金融風控的人臉驗證，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，實際場景中的人臉常面臨顯著的尺度差異：例如，監(jiān)控畫面中遠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，小尺度人臉易丟失細節(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，面對尺度變化時易出現(xiàn)漏檢、誤判，難以滿足復(fù)雜場景需求。

多尺度人臉特征提取的核心思想是 “通過多層次特征表達覆蓋不同尺度人臉，通過融合策略平衡細節(jié)與語義”—— 對小尺度人臉，重點捕捉其關(guān)鍵局部細節(jié)（如五官輪廓）以實現(xiàn)定位與區(qū)分；對大尺度人臉，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；同時通過跨尺度信息融合，使不同尺度的特征相互補充，最終形成對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，還能間接提升對表情、遮擋、光照變化的魯棒性，成為近年來人臉計算機視覺領(lǐng)域的研究熱點。

多尺度人臉特征提取的實現(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，形成兼具細節(jié)與語義的綜合特征。兩者協(xié)同作用，共同實現(xiàn)對尺度變化的魯棒性。