shuzfan的专栏

本次介绍的是一种传统的人脸识别方法《2013-BMVC-Fisher Vector Faces in the Wild》.文章给出了数据和代码http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/face_desc/.我自己的验证的时候使用的是VLfeat开源工具包，很好用：http://www.vlfeat.org/index.html先来一个整个方法的流程图，然后再分

本次介绍的人脸识别方法，其核心贡献就是如何加快相似度的学习速度，这里所谓的相似度和一般意义上的Triplet Loss很像，即：相同身份的人脸距离较近，不同身份的人脸距离较远。方法来源于： 《arxiv：Learning a Metric Embedding for Face Recognition using the Multibatch Method》 Introduction 很多人脸识别

一篇讲Person Re-ID的论文，与人脸识别(认证)有很多相通的地方。 《In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification》

一篇讲Person Re-ID的论文，来自CVPR2017，同样是改进了Triplet Loss。《Beyond triplet loss: a deep quadruplet network for person re-identification》 减小类内方差 和 增加类间方差

本次介绍一种传统的人脸认证模型：PLDA。 该模型最早出现在《2007 ICCV：Probabilistic Linear Discriminant Analysis for Inferences About Identity》，经过几年发展PLDA出现了很多改进版本，但主要思想基本一致。 因此，本文主要结合这篇文章和《2013 TPAMI：A Scalable Formulation of Pr