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2025-07-17 更新
Attributes Shape the Embedding Space of Face Recognition Models
Authors:Pierrick Leroy, Antonio Mastropietro, Marco Nurisso, Francesco Vaccarino
Face Recognition (FR) tasks have made significant progress with the advent of Deep Neural Networks, particularly through margin-based triplet losses that embed facial images into high-dimensional feature spaces. During training, these contrastive losses focus exclusively on identity information as labels. However, we observe a multiscale geometric structure emerging in the embedding space, influenced by interpretable facial (e.g., hair color) and image attributes (e.g., contrast). We propose a geometric approach to describe the dependence or invariance of FR models to these attributes and introduce a physics-inspired alignment metric. We evaluate the proposed metric on controlled, simplified models and widely used FR models fine-tuned with synthetic data for targeted attribute augmentation. Our findings reveal that the models exhibit varying degrees of invariance across different attributes, providing insight into their strengths and weaknesses and enabling deeper interpretability. Code available here: https://github.com/mantonios107/attrs-fr-embs}{https://github.com/mantonios107/attrs-fr-embs
随着深度神经网络的出现，人脸识别（FR）任务取得了重大进展，特别是通过基于边距的三元组损失，将面部图像嵌入到高维特征空间中。在训练过程中，这些对比损失专注于身份信息的标签。然而，我们观察到嵌入空间中出现了多尺度几何结构，这受到可解释的面部（例如，发色）和图像属性（例如，对比度）的影响。我们提出了一种几何方法来描述人脸识别模型对这些属性的依赖或不变性，并引入了一个受物理学启发的对齐度量标准。我们在受控的简化模型和对具有针对性属性增强的广泛使用的人脸识别模型上进行评估。我们的研究结果表明，模型在不同的属性上表现出不同程度的不变性，这揭示了它们的优点和缺点，并实现了更深层次的解释性。相关代码可在以下网址找到：https://github.com/mantonios107/attrs-fr-embs
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Summary
随着深度神经网络的发展，人脸识别（FR）任务通过基于边际的三重损失技术取得了显著进步，该技术将面部图像嵌入高维特征空间。在训练过程中，对比损失专注于身份信息的标签。研究观察到嵌入空间中出现了多尺度几何结构，受到可解释的面部（如发色）和图像属性（如对比度）的影响。研究提出一种几何方法描述FR模型对这些属性的依赖或不变性，并引入一个受物理学启发的对齐度量。评估发现，模型在不同属性上表现出不同程度的不变性，这有助于了解模型的优缺点并提高其可解释性。
Key Takeaways
- 深度神经网络使人脸识别任务取得显著进步，尤其是通过基于边际的三重损失技术。
- 训练过程中，对比损失主要关注身份信息的标签。
- 面部图像嵌入高维特征空间时，会出现多尺度几何结构。
- 面部和图像属性（如发色、对比度）对几何结构产生影响。
- 提出一种几何方法描述人脸识别模型对属性的依赖或不变性。
- 引入受物理学启发的对齐度量，以评估模型对不同属性的不变性。
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