根据给定文件信息，本文的知识点主要集中在以下几个方面：
1. 面部图像超分辨率（SR）技术：该技术的目标是从低分辨率（LR）图像重建出高分辨率（HR）图像，尤其针对的是人脸图像。面部超分辨率技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它对于监控视频中的人脸识别、视频会议、图像增强等应用具有重要的意义。
2. 邻居嵌入（NE）方法：在面部SR技术中，NE方法被认为是解决此类问题的一种较为先进和有效的方法。NE技术的基本思想是通过在高维空间中找到与低分辨率图像最相似的高分辨率图像的邻居，利用这些邻居的信息来重建或估计待处理的低分辨率图像的高分辨率版本。
3. 联合特征空间：文章介绍了一种基于联合学习的人脸幻觉方法，该方法通过扩展学习空间到联合特征空间，结合图像强度特征和轮廓模型。在监控场景下，传统的NE方法由于环境因素和相机与物体之间较大的距离导致的噪声影响，无法提供直观的结果。该方法通过增加轮廓模型，强化了高分辨率和低分辨率图像之间的一致性，因为轮廓模型描述了从原始低分辨率图像中生成的人脸轮廓信息。
4. 模拟实验：该方法在模拟实验中表现出色，在主观和客观质量上都提供了竞争性的结果。特别地，在监控场景下，该方法相较于传统方法有更好的表现。这意味着该技术可以应用于实际的监控系统中，提高识别和分析的准确性和效率。
5. 研究支持：研究得到了多个国家级的科学和技术专项支持，包括国家基础研究计划（973计划）、国家自然科学基金、湖北省自然科学基金等。这些资金的投入表明该研究在国内外学术界及工程应用领域具有一定的前瞻性和重要性。
6. 术语解释：
- 面部幻觉（face hallucination）：指的是从低质量的面部图像中重建出高质量图像的过程。
- 先验知识（prior knowledge）：在机器学习和计算机视觉中，先验知识指的是关于数据分布或模式的预先知识，有助于改进学习算法或提高泛化能力。
- 图形特征（s-ketch feature）：可能是指图形轮廓特征，这些特征用于描述和表达图像中对象的形状和轮廓。
- 流形学习（manifold learning）：一种统计和机器学习的方法，用于提取高维数据中的低维结构，常用于非线性降维。
- 邻居嵌入（neighborembedding）：一种机器学习方法，用于在高维空间中发现数据点的内在结构，通过嵌入低维空间以揭示数据的几何性质。
该文件详细介绍了基于联合学习的低质量人脸图像幻觉方法，该方法通过联合特征空间的学习和图像强度特征与轮廓模型的结合，解决了传统NE方法在监控场景下因噪声干扰导致的图像不一致问题，并通过模拟实验验证了方法的有效性。此研究不仅丰富了面部超分辨率技术的理论基础，也具有潜在的应用价值。
