본 연구는 얼굴 인식을 위한 효과적인 표현 학습을 위해 랜드마크 기반의 자기지도학습 프레임워크 LAFS를 제안한다. LAFS는 전체 랜드마크와 랜드마크 부분집합 간의 유사성을 최소화하여 얼굴 인식에 중요한 표현을 학습한다. 또한 랜드마크 셔플링과 좌표 교란 등의 새로운 데이터 증강 기법을 도입하여 성능을 향상시킨다.
