Unsupervised Facial Landmark Detection

La tâche de détection non supervisée des points d'intérêt faciaux vise à apprendre des représentations intégrées des caractéristiques faciales à partir de données non étiquetées, puis à utiliser ces représentations pour entraîner des régresseurs simples afin de prédire les positions des points d'intérêt faciaux. Cette méthode commence par apprendre des plongements de faible dimension des images dans un environnement non supervisé, puis utilise un modèle de régression pour récupérer les coordonnées des points d'intérêt à partir de ces plongements, ce qui permet d'atteindre une localisation efficace et précise des points d'intérêt faciaux. Cette technique a une valeur d'application significative dans le domaine de la vision par ordinateur, en particulier pour réduire les coûts d'annotation et améliorer la généralisation du modèle sur des jeux de données à grande échelle.