- 每张人脸图片被分成了60个patch（5个全局5个局部，共十个区域，每个区域三个尺度，每个尺度还有一张对应的水平flipping）。
- 60个patch每个都对应训练一个CNN，每个CNN输出的特征维数为160。
- 为了能有效地训练CNN，训练数据比测试的数据大，每个人对应的图片多。
- 分类器，并没有直接使用CNN的分类结果，而是结合joint-bayesian
- 关于借鉴这个方法到Person Re-ID 上，Person怎么去切分区域？Person的变化应该更多，能不能利用这样的网络训练得到有效的信息？
Created
January 15, 2015 06:16
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