通过学习统一的面部表示实现通用的面部识别系统
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。FaceX 是一种新颖的面部通用模型,能够同时处理多样化的面部任务,通过 Facial Omni-Representation Decomposing (FORD) 实现对各种面部组件的无缝操作,并利用 StableDiffusion 的先验来增强生成质量和加速训练,在这基础上通过 Facial Omni-Representation Steering (FORS) 和 Facial...
本文提出了一种基于对比学习的面部表情识别框架ViewFX,能够准确分类面部表情,无论观察角度如何。该方法利用自监督对比损失学习视角不变特征,并引入有监督对比损失区分不同表情。实验证明该方法在多视角面部表情识别数据集上表现优于以往方法,并对模型不同部分和参数进行了敏感度和消融实验。