来自：CVPR 2014 作者：Yi Sun ，Xiaogang Wang，Xiaoao Tang
题目：Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes
主要内容:通过深度学习来进行图像高级特征表示（DeepID），进而进行人脸的分类。
优点：在人脸验证上面做，可以很好的扩展到其他的应用，并且夸数据库有效性；在数据库中的类别越多时，其泛化能力越强，特征比较少，不像其他特征好几K甚至上M，好的泛化能力+不过拟合于小的子训练集。
主要过程：采用卷积神经网络（CNN）方法，并且采用CNN最后一层的激活值输出作为features，不同的人脸区域放入CNN中提取特征，形成了互补、过完全的特征表示。（form complementary and over-complete representations）。
通过深度卷积网络来学习高级的过完全特征（有监督），CNN的最后一层激活值作为输出，
具体细节：
采用3个尺度，10个人脸region，60个patch，训练60个CNN网络，每个提取两个160维的特征（两个是因为： extracts two 160-dimensional DeepID vectors from a particular patch and its horizontally flipped counterpart.），所以最后一张人脸图像的特征的维度是：160*2*60=19200维。
CNN的结构如下：
说明：共5层网络，越往上的神经元的个数就越少，到最后就剩下160个神经元的输出，上面的Face patches 是进过对齐过后的的人脸块，也就是说已左（右）眼为中心的人脸区域块，嘴角为中心的人脸区域块等等，这样就有多个不同的输入块输入到CNN中，文章采用了把倒数第二层的输出+倒数第一层的输出作为特征（这应该是采用12年的Le Cun 那篇文章的track）。最后再把不同的块所输出的特征连接起来，就形成了一个最终一张人脸的特征。然后再用各种分类器对其特征进行分类。
采用Max-Pooling，softmax；
输入图像：39*31*k 个人矩形脸图像块+31*31*k （这里k在彩色图像时为3，灰度时k为1）个人脸正方形块（因为后面要考虑到是全局图像还是局部图像，且需要考虑到尺度问题），使用ReLU非线性处理；
注意到【Weights in higher convolutional layers of our ConvNets are locally shared to learn different mid- or high-level features in different regions [18]. r in Equation 1 indicates a local region where weights are shared. In the third convolutional layer, weights are locally shared in every 2 2 regions, while weights in the fourth convolutional layer are totally unshared.】
不同的输入图像：
其中局部图像是关键点（每个图像一个关键点）居中，不同的区域大小和不同的尺度图像输入到CNN中，其CNN的结构可能会不相同，但是最后的特征的都是160维度，最后将所有的特征级联起来。
最后一层的特征是第三层和第四层全相连（比较特殊的地方），因为这样可以加入尺度特征，因为第三层和第四层学习到的特征的尺度是不一样的。
特点：提取的特征很Compact，只有160*k，k不大。自然就具有判别力了。
在训练CNN中，训练数据的类别越多，其性能越好，但是会在训练模型中出现问题，也就是太慢。
CNN的输出是特征，而不是输出类别，
分类：
采用Joint Bayesian 来进行人脸的verification；也采用了神经网络来比较，但是联合贝叶斯的效果比较好；
实验：
因为在LFW中大部分人的图像个数是有限的，很多人只有一张图片；所以采用了新的数据库来训练模型：CelebFaces :八万多幅，五千多人，每个人差不多16张图片，
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方法比较：
当前的人脸识别方法：过完全的低级别特征+浅层模型。
ConvNet 能够有效地提取高级视觉特征。
已有的DL方法：
1. Huang【CVPR2012】的生成模型+非监督；
2. Cai 【2012】的深度非线性度量学习；
3 Sun【CVPR2013】的监督学习+二类分类（人脸校验 verfication），是作者去年写的。而这一篇文章是多类分类问题（identification），而且这篇文章中，有10000类的人脸类别。
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结果：在有对齐人脸的情况下，能够在LFW数据库上识别率达到97.5%。（其训练数据不是LFW，有其他的训练数据来训练模型）。
不理解的地方：