7、人脸识别中的解纠缠表示学习与3D可变形模型

秃然暴富

于 2025-08-29 10:27:34 发布

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分类专栏：深度学习解锁人脸奥秘文章标签：人脸识别解纠缠表示学习 CR-GAN

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人脸识别中的解纠缠表示学习与3D可变形模型

1. 解纠缠表示学习

1.1 CR - GAN与DR - GAN对比

在人脸识别领域，CR - GAN和DR - GAN是两种重要的生成对抗网络模型。通过t - SNE可视化嵌入空间（以IJB - A中的10个对象为例），可以发现CR - GAN能更好地保留身份信息，同一对象的多视图图像在嵌入空间中彼此靠近。

模型	Multi - PIE	CelebA	IJB - A
DR - GAN	1.073 ± 0.013	1.281 ± 0.007	1.295 ± 0.008
CR - GAN	1.018 ± 0.019	1.214 ± 0.009	1.217 ± 0.010

从表格中的身份相似度数据可以看出，CR - GAN在不同数据集上的表现与DR - GAN有所差异。

当利用这两个模型从随机噪声生成图像时，DR - GAN生成的结果模糊且有许多伪影，而CR - GAN能生成不同风格的逼真图像。这是因为DR - GAN的单路径生成器在嵌入空间中学习到的表示不完整，无法处理随机输入，而CR

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