GeneFace++如何提升识别准确率

GeneFace++可从以下方面提升识别准确率：

• 算法优化：采用音高感知的音频到运动模型，结合HuBERT提取音频特征，提升唇部动作与语音的同步性；引入地标局部线性嵌入（Landmark LLE）方法，优化面部动作预测，减少视觉伪影。
• 数据增强：通过增加多样化训练数据（如不同光照、角度、表情的样本），提升模型泛化能力。
• 模型调优：使用交叉验证和正则化技术控制模型复杂度，避免过拟合；通过网格搜索、贝叶斯优化等方法调整超参数，提高模型性能。
• 硬件与计算优化：利用GPU/TPU加速计算，缩短训练和推理时间；采用分布式计算框架分散负载，提升整体效率。
• 训练策略：采用自监督预训练，利用大规模无标签数据提升模型对生物序列数据的理解能力。