人脸识别

可以简单的分为如下两类：

face verification：人脸验证时将人脸分类到某个ID，比如给定两张人脸，判断是否是同一个人(ID)
face identification：给定一张人脸，判断他是人脸库中的哪个人

close-set(闭集)

close-set就是用来测试的人脸全部都是train set 里的人，不会出现训练集之外的人。这种情况下，训练人脸识别模型就相当于训练分类模型，我们只需要能够很好的对训练集中的每个人进行分类就可以了。但是在大多数应用场景中，很大可能会出现训练集之外的人，比如，公司的人脸识别不一定只是公司的人会出现在这，那么分类器还是会把他识别成公司的人，因为分类器肯定会把一张人脸分类为训练集中的某个人。这个时候就需要open-set了。

open-set(开集)

open-set就是用于测试的人不在train-set里。这个时候训练模型其实是相当于训练一个特征提取器，训练好这个特征提取器之后这个train-set就没用了。举例：还是公司人脸识别，我们训练的时候不一定要使用公司的人的照片，因为我们只是需要训练一个特征提取器。所以可以用网上的训练集来训练模型。测试的时候我们才需要公司的人的照片。接下来会用到两个术语，probe face 和gallery。

人脸识别中的probe face 和gallery

人脸识别中用train set训练好一个特征提取器以后，probe face 和gallery用于测试。
我们先给训练好的特征提取器输入gallery里的人脸，这样我们就得到gallery中每个人脸对应的特征向量，这就是我们的特征向量库。
我们现在要识别一张人脸，这个人脸就叫probe face，输入特征提取器，得到它的特征向量，然后跟特征向量库里的每一个特征向量来比较，就可以判断这个probe face 是gallery里的哪个face，或者判断它不在gallery中。

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人脸识别

close-set(闭集)

open-set(开集)

人脸识别中的probe face 和gallery

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