GALLERY SET、PROBE SET

最新推荐文章于 2020-11-28 17:29:32 发布

niepengpeng333

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分类专栏： face recognition

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本文深入探讨了人脸识别系统中关键集合的概念：训练集、参考图像集（gallery set）与测试图像集（probeset）。通过引用相关论文，解释了这些集合在评估协议中的角色与作用，强调了训练过程与测试阶段的分离，以及系统参数的不可调整性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Deng Cai的Learning a Spatially Smooth Subspace for Face Recognition 4.1节也有,和朱师弟讨论此处 gallery set等同于训练集,Probe set等同于测试集; Graph Embedding and Extensions A General Framework for Dimensionality Reduction的4.1.1节的前一段最后意义与前相同
该论文的19页有如下描述：在FERET 评估协议中，算法设计者需要区分三个不同的集合：训练集，参考图像集（或者
原型图像集，gallery set）、测试图像集合（Probe set），其中gallery 集和probe 集供测试时使用。“ 训
练必须在测试开始之前完成”暗示训练是离线完成的，算法不能根据Gallery 集来调整系统参数。

具体见 http://parnec.nuaa.edu.cn/xtan/paper/TanXY-thesis-final.pdf
该论文的19页有如下描述：在FERET 评估协议中，算法设计者需要区分三个不同的集合：训练集，参考图像集（或者
原型图像集，gallery set）、测试图像集合（Probe set=test set），其中gallery 集和probe 集供测试时使用。“训
练必须在测试开始之前完成”暗示训练是离线完成的，算法不能根据Gallery 集来调整系统参数。

通过和Ran He老师讨论已经彻底搞清楚了：

比如他的CVPR 2012论文，用PCA+NN。人脸识别是一个开集问题，人脸验证verification是一个闭集问题。训练样本可能是甲乙，测试样本可能是丙丁。通过训练样本来学习PCA的投影向量。gallery相当于新的训练集，在Probe上测试。在The CAS-PEAL large-scale Chinese face database and baseline evaluations (TSMCA 2008)P155也有Training set、 gallery set、Probe set定义

摘自：http://www.cppblog.com/guijie/archive/2008/09/16/61952.html