对于人脸的民族特征研究目前主要集中体现在代数特征和几何特征研究上,但是由于它们的局限性,无法实现对人脸部件的准确表达。随着语义网的广泛应用,人们逐渐将其引入到面部特征的研究中,本文正是通过构建的多层语义网模型实现对人脸部件的语义描述,从而达到对民族特征进行深入探讨和研究的目的。本文主要以维吾尔族、藏族和壮族等少数民族为研究对象,提出了一种人脸部件多层语义网模型。它不仅包含单部件语义之间的关联,又能对多部件复合语义进行描述,这样就更全面地表达人脸部件之间的语义关联关系。本文利用人脸面部的几何特征,结合SVM和HMM混合模型对人脸部件进行语义识别,将数据样本进行部件定位、分割和识别,将人脸信息表达为部件集合向量,同时利用贝叶斯网络描述同一民族的人脸部件集合,并通过多层语义网模型分析族群之间的差异性和共同性。本文的研究不仅丰富和扩展了计算机视觉对民族面部特征的描述和刻画手段,同时也利用现代信息技术深化了人类学的相关研究成果,对开展族群间相互关系与同源性研究提供了数据支持和辅证,而且对于传承民族非物质文化遗产等方面也具有重要的现实意义。