5、解纠缠表示学习及其在人脸分析中的应用

解纠缠表示学习及其在人脸分析中的应用

在当今的识别领域，学习强大且无歧义的对象表示是每个现代识别方法的核心目标。这些经过学习得到的解纠缠表示，能够助力构建高效的分类器，在人脸分析等众多领域成为了热门的研究话题。

1. 解纠缠表示学习基础

大多数表示学习问题采用编码器/解码器方法，以在表示空间中实现强大的特征嵌入。具体来说，编码器 (f(\cdot)) 将图像空间中的像素投影到表示空间，得到低维特征嵌入，这些嵌入可以是一维向量、二维映射或多维流形。随后，解码器 (g(\cdot)) 将嵌入的特征表示重新映射到目标空间，完成分类标签、检测位置和分割边界等任务。

在不同的人脸分析任务中，编码器和解码器有着不同的应用方式：
- 人脸识别 ：编码器提取图像特征，然后将其投影到一个独热向量中，以表示面部类别标签。
- 人脸检测 ：编码器学习与空间相关的特征图，解码器根据这些特征图生成感兴趣区域，用于人脸定位。
- 人脸生成 ：编码器对图像进行处理，得到低维嵌入，再由解码器恢复出呈现逐像素面部信息的图像。

表示空间通常设计为低维且变化受限的，其中的嵌入信息要丰富、简洁，并能对最终目标具有可解释性。然而，学习鲁棒的表示面临诸多挑战，主要体现在以下两个方面：
- 数据标注成本高 ：以三个近期提出的人脸识别系统为例，训练所需的标注数据量巨大，不仅成本高昂，而且耗时费力。具体数据如下表所示：
| 方法 | 训练数据集 | 图像数量 | 主体数量 |
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