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文档简介

小组成员：无约束人脸识别方法无约束人脸识别的任务检测并提取人脸区域对人脸区域进行预处理提取人脸特征在数据库或模型中匹配识别传统方法基于全局特征的方法Eigenface,Fisherface…基于局部特征的方法几何特征,Gabor,LBP,基于模型基于神经网络的方法基于SVM的方法光照年龄姿态表情遮挡……影响人脸识别的新发展近年来，基于度量学习的人脸识别方法逐渐成为人脸识别领域中的研究热点，不断有新的方法提出。LDMLMatthieuGuillaumin等@2009ICCV识别率：79.27%CSMLHieuV.Nguyen等@2010ACCV识别率：88.00%PMMLZhenCui等@2013CVPR识别率：89.35%DDMLJunlinHu等@2014CVPR识别率：90.68%新方法介绍：2013IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognitionFusingRobustFaceRegionDescriptorsviaMultipleMetricLearningforFaceRecognitionintheWild[ZhenCui,WenLi,DongXu,ShiguangShan,XilinChen]提出了一种新的特征描述子（SFRD/STFRD）提出了一种成对约束多度量学习方法（PMML）在LFW,YTF这两个数据集上是当时最好的方法方法流程图获得人脸图像将人脸图像分区域抽取块特征提取PMML方法提取特征非负稀疏编码

用k-means聚类学习得到一个过完备的视觉词典D。把所有的样本块p作为稀疏编码的输入，得到他们的编码c。Sumpooling

第k个区域的TF特征可以通过下式得到提取特征白化PCA

我们把所有训练图像的第k个区域的TF特征的协方差矩阵记作.协方差矩阵的特征分解为

白化PCA就是取前m个最大的特征值组成，目的是为了降低特征的维数。(m<M)

为第k个区域的SFRD/STFRDPMML度量学习一对训练样本之间的距离定义为：Informationtheoreticmetriclearning采用theLogDetdivergencePMML则我们要求解的问题就转化为：它的优点在于联合地学习了每个区域的，隐含了全局的信息。实验结果DDML

实验结果DDML算法在LFW和YTF上都表现了很好的性能。总结新方

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