摘要
本发明公开一种具有因果效应传递的人脸特征解耦表示方法、装置及介质,涉及因果发现、图像生成与解耦表示学习技术领域。该方法包括:建立变分自编码器,响应于输入的人脸数据,基于所述变分自编码器从潜在空间中学习得到潜在特征分布;将结构因果模型集成至所述变分自编码器中,对因果效应进行建模,以从所述潜在特征分布中提取因果特征;建立图注意力网络,将所述因果特征输入至所述图注意力网络中解耦时传递因果效应;设计损失函数,利用判别器对所述图注意力网络进行训练。该方法能够有效地挖掘并传递人脸特征间的因果关系,提升特征表示的解释性和可迁移性,具有较强的应用潜力,尤其适用于人脸识别、表情分析等任务。
技术关键词
人脸特征
编码器
效应
多头注意力机制
变量
网络
矩阵
重构原始数据
更新解码器
输出特征
节点
非线性
参数
模型训练模块
特征提取模块
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降水预测方法
融合时空特征
BiLSTM模型
记忆单元
膨胀卷积神经网络
电信号
脑电特征
分类卷积神经网络
特征提取模块
识别受试者
任务调度策略
任务调度系统
生成方法
量子退火算法
变量
经济优化调度方法
充放电站
双层优化模型
火电机组碳排放
数学模型