Abstract
在本文提出了一种基于子监督方式的人脸关键点挖掘的方法。传统方法绝大多数使用原始配对后的面部特征和关键点数据，并假设他们是均匀分布的，然而这个假设在现实世界是hold不住的，而且会导致在浪费了大量训练资源的情况下依然失败。为了解决这个问题，我们的模型实现了对于面部偏移的不变性学习，通过学习特征点锚定分布。具体来讲就是，我们从这些分布中生成面孔，然后根据外貌来源
面部不变性的挖掘
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