提升自监督面部表征学习的姿势感知能力 研究背景与问题提出 在计算机视觉领域，面部表征学习（Facial Representation Learning）是一项重要的研究任务。通过分析面部图像，我们可以提取身份、情绪和姿态等信息，从而为面部表情识别（Facial Expression Recognition, FER）、人脸识别（Face Recognition, FR）、头部姿态估计（Head Pose Estimation, HPE）等下游任务提供支持。近年来，深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks, DCNNs）在面部理解任务中取得了显著成果，但这些方法通常依赖于大规模标注数据集进行监督学习，而标注数据需要大量人工成本，且可能无法很好地泛化...