盡管多尺度人臉特征提取已取得顯著進(jìn)展，但在極端場(chǎng)景、效率平衡、跨域適配等方面仍面臨挑戰(zhàn)，這些問(wèn)題限制了其在更復(fù)雜場(chǎng)景中的應(yīng)用，也是未來(lái)研究的重點(diǎn)方向。

極端尺度人臉的特征提取難題

當(dāng)前方法對(duì) “超小尺度”（如 < 16×16 像素）與 “超大尺度”（如 > 512×512 像素）人臉的處理仍存在局限。超小尺度人臉的像素信息極度有限，即使通過(guò) FPN 融合深層語(yǔ)義，也難以彌補(bǔ)細(xì)節(jié)丟失，導(dǎo)致特征判別能力不足 —— 例如，監(jiān)控中 10 像素的人臉，僅能分辨大致輪廓，無(wú)法提取穩(wěn)定的身份特征，識(shí)別準(zhǔn)確率不足 50%。超大尺度人臉則面臨局部特征冗余與計(jì)算量激增的問(wèn)題：超大尺度人臉的特征圖分辨率高，需處理大量局部細(xì)節(jié)（如面部瑕疵、毛發(fā)），這些冗余信息可能干擾核心特征提??；同時(shí)，多尺度融合的計(jì)算量隨尺度增大呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，在嵌入式設(shè)備上難以實(shí)時(shí)處理。

復(fù)雜干擾下的多尺度融合魯棒性不足

實(shí)際場(chǎng)景中，人臉常伴隨嚴(yán)重遮擋（如口罩、墨鏡）、極端光照（如逆光、強(qiáng)光）、模糊（如運(yùn)動(dòng)模糊）等干擾，這些干擾會(huì)破壞不同尺度的特征一致性 —— 例如，口罩遮擋導(dǎo)致小尺度人臉的關(guān)鍵區(qū)域（如嘴巴）丟失，多尺度融合時(shí)缺乏有效細(xì)節(jié)支撐；逆光場(chǎng)景下，大尺度人臉的局部區(qū)域過(guò)曝，深層語(yǔ)義特征出現(xiàn)偏差。當(dāng)前多尺度融合方法雖結(jié)合注意力機(jī)制降低干擾，但對(duì)多重干擾疊加（如遮擋 + 逆光）的魯棒性仍不足，特征提取準(zhǔn)確率較無(wú)干擾場(chǎng)景下降 30%-40%。

實(shí)時(shí)性與精度的平衡困境

多尺度特征提取的計(jì)算量顯著高于單尺度方法，尤其是深度融合策略（如 FPN+Transformer），需處理多尺度特征圖與復(fù)雜融合邏輯，導(dǎo)致實(shí)時(shí)性難以滿足部分場(chǎng)景需求。例如，在無(wú)人機(jī)航拍的實(shí)時(shí)人臉追蹤中，需同時(shí)處理數(shù)十個(gè)不同尺度的人臉，傳統(tǒng)多尺度方法的幀率不足 10fps，無(wú)法滿足實(shí)時(shí)追蹤需求；若通過(guò)簡(jiǎn)化融合策略提升速度，又會(huì)導(dǎo)致精度下降，形成 “精度 - 速度” 的兩難困境。

跨域場(chǎng)景的尺度適配泛化差

當(dāng)前多尺度方法多在特定數(shù)據(jù)集（如實(shí)驗(yàn)室采集的正面人臉）上訓(xùn)練，對(duì)跨域場(chǎng)景（如從實(shí)驗(yàn)室到野外、從正面到側(cè)臉）的尺度適配泛化能力差。不同場(chǎng)景的人臉尺度分布、干擾類型存在顯著差異 —— 例如，實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)的人臉尺度集中在 128-256 像素，而野外數(shù)據(jù)的尺度分布更分散（20-512 像素）；模型在實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的多尺度策略，在野外場(chǎng)景中可能因尺度覆蓋不足或融合權(quán)重不當(dāng)，導(dǎo)致性能大幅下降，跨域識(shí)別準(zhǔn)確率降低 20%-30%。