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基于图嵌入的特征抽取与人脸识别研究的综述报告
人脸识别是计算机视觉领域的重要应用之一，它在社交网络、人脸支付、监控安防等领域都有着广泛的应用。随着深度学习的发展，深度神经网络已经成为主流的人脸识别方法，具有着优秀的识别率和鲁棒性。然而，深度神经网络所依赖的大量标注数据需要大量的人力投入，这在实际应用中制约了它们的使用。因此，基于图嵌入的特征抽取在人脸识别中的应用具有潜在的优势。本文将围绕基于图嵌入的特征抽取与人脸识别的研究，展开一番综述。
一、图嵌入基础知识
图嵌入是将图中节点转化为低维向量的过程，旨在保留图的结构和节点的信息，在较小的维度上表达全局、本地的信息。目前，广泛应用的图嵌入方法包括随机游走（RandomWalk）、图卷积网络（GraphConvolutionalNetwork，GCN）、节点嵌入等。
其中，随机游走的过程是从一个节点出发，随机选取其邻居进行跳转的行为。通过多次迭代随机游走，生成的路径序列可以作为结构化的语义信息用于图嵌入。
GCN是近期较为成熟的图卷积神经网络结构，它是卷积神经网络在无规律的图中的扩展。在GCN中，节点的特征与其相邻节点的特征卷积运算生成当前节点的特征，最终输出一个低维向量。这个低维向量就是节点的嵌入表示。
节点嵌入是将每个节点映射到一个低维向量空间中。相对于随机游走和GCN，节点嵌入通常更关注每个节点的特征和关系，而不是全局的信息。
二、基于图嵌入的人脸识别
在人脸识别中，传统的深度学习模型可能面临着数据不足和过拟合等问题。而相比之下，基于图嵌入的人脸识别方法则充分利用了数据的拓扑结构和语义信息，提高了识别率和鲁棒性，同时也能够在一定程度上减少标注数据量。
以GCN为例，该方法将人脸图片作为图像形式呈现，并计算出每个节点（也就是像素点）与其周围节点之间的关系。利用GCN的卷积操作，在原始的像素点的特征基础上，将周围节点的特征也考虑在内，从而生成更具表征性的节点嵌入。最终，可以将图的嵌入表示作为样本特征输入到分类器中，实现人脸识别的任务。
另外，基于图嵌入的方法也可用于检测人脸的关键点。通过将人脸棋盘网格的控制点作为节点，对周围节点的特征进行GCN卷积，可以将棋盘网格内的关键点作为节点嵌入提取出来。这种方法在侧脸和倾斜脸的关键点检测上有很好的效果。
三、总结
综上所述，基于图嵌入的方法在人脸识别领域中有着潜在优势，它可以从图层面上综合考虑样本的结构和特征信息，进一步提高了识别的准确性和鲁棒性。但是，基于图嵌入的方法需要更多的计算和存储资源，所以其快速和实用性仍然是需要解决的问题。