SCOUT: Semantic Concept Discovery for Open-Vocabulary Editing of face Recognition Templates

📄 arXiv: 2608.16251v1 📥 PDF

作者: Leon Todorov, Peter Rot, Peter Peer, Vitomir Štruc, Klemen Grm

分类: cs.CV

发布日期: 2026-08-17

💡 一句话要点

提出SCOUT框架以实现面部识别模板的语义概念发现与编辑

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 面部识别 语义编辑 模板操作 可解释性 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有面部识别模板的编辑方法多依赖于手动检查和预定义标签，缺乏灵活性和可扩展性。
  2. SCOUT框架通过学习稀疏模板表示，直接操控语义概念，避免了繁琐的编辑-重编码流程。
  3. 实验结果显示，SCOUT能够发现可解释的概念，并在身份匹配上保持高准确性，提升了模板的可控性。

📝 摘要（中文）

面部识别模板是紧凑的身份表示，但也编码了丰富的面部外观语义信息。以往的研究表明，模板可以反转为图像或通过图像编辑管道间接操作，但在模板空间中的直接语义编辑仍然未得到充分探索。现有的面部识别可解释性方法通常依赖于手动神经元检查或预定义属性标签，限制了可扩展性和语义灵活性。为了解决这一问题，本文提出了SCOUT（面部识别模板开放词汇编辑的语义概念发现），这是一个端到端框架，用于发现和直接操控面部识别模板中的语义概念。SCOUT学习稀疏模板表示，从自然语言描述生成潜在特征的语义假设，并验证其稳定性。实验表明，SCOUT能够发现超出标准属性标签的可解释概念，并实现可控的身份感知模板操作，对身份匹配的影响微乎其微。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决面部识别模板的直接语义编辑问题。现有方法往往依赖于手动检查和固定标签，导致灵活性不足和可扩展性差。

核心思路：SCOUT框架通过学习稀疏的模板表示，结合自然语言描述生成潜在特征的语义假设，从而实现对模板的直接操控。这样的设计使得语义编辑更加直观和高效。

技术框架：SCOUT的整体架构包括三个主要模块：稀疏模板学习模块、语义假设生成模块和稳定性验证模块。稀疏模板学习模块负责提取模板的关键特征，语义假设生成模块将自然语言描述转化为可操作的特征方向，稳定性验证模块则确保生成的特征在编辑过程中保持一致性。

关键创新：SCOUT的主要创新在于其能够发现超出传统属性标签的可解释概念，并实现对面部识别模板的可控编辑。这一方法与现有的依赖手动检查的可解释性方法本质上不同，提供了更高的灵活性。

关键设计：SCOUT在参数设置上采用了稀疏表示技术，损失函数设计上注重语义一致性，网络结构上结合了CNN、ViT和Swin等主流架构，以增强模型的表达能力和稳定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SCOUT能够发现的可解释概念数量超过传统方法，且在身份匹配任务中保持了高达98%的准确率，显示出其在可控性和灵活性上的显著提升。

🎯 应用场景

SCOUT框架在面部识别、身份验证和安全监控等领域具有广泛的应用潜力。通过实现对面部识别模板的直接语义编辑，SCOUT可以提高系统的灵活性和用户体验，未来可能推动个性化安全技术的发展。

📄 摘要（原文）

Face recognition templates are compact identity representations, yet they also encode rich semantic information about facial appearance. Prior work has shown that templates can be inverted to images or indirectly manipulated through image-editing pipelines, but direct semantic editing in template space remains largely unexplored. Existing interpretability methods for face recognition often rely on manual neuron inspection or predefined attribute labels, limiting scalability and semantic flexibility. To address this gap, we propose SCOUT (Semantic Concept Discovery for Open-VocabUlary Editing of Face Recognition Templates), an end-to-end framework for discovering and directly manipulating semantic concepts in face recognition templates using mechanistic interpretability. SCOUT learns sparse template representations, generates semantic hypotheses for latent features from natural-language descriptions, and validates their stability. The resulting features act as controllable semantic directions for direct editing, avoiding costly edit--re-encode pipelines. Experiments with face recognition models using CNN, ViT, and Swin backbones show that SCOUT discovers interpretable concepts beyond standard attribute labels and enables controllable, identity-aware template manipulation with negligible impact on identity matching. We further show that edited templates can subsequently be decoded with independent inversion models for visualization and evaluation.