假设我有一组人脸的照片。我试图回答的问题是：“这两张照片是否代表同一个人？”
像往常一样，我有一个包含若干个人多个照片的训练集。算法需要处理的个人和照片当然不在训练集中。
我的问题不是关于图像处理算法或我应该使用的特定特征，而是关于分类的问题。我不明白如何在这种情况下使用传统的分类器算法，例如SVM或Adaboost。我应该如何使用它们？我应该使用其他分类器吗？哪些分类器？
注意：我的实际应用不是人脸（我不想透露），但它足够接近。
注意：训练数据集不是很大，最多几千个。但是，即使它没有包含很多真实信息，每个数据集都相当大（几兆字节）。
回答：
您可能应该看看以下方法：
- P. Jonathon Phillips: Support Vector Machines Applied to Face Recognition. NIPS 1998: 803-809
- Haibin Ling, Stefano Soatto, Narayanan Ramanathan, and David W.Jacobs, A Study of Face Recognition as People Age, IEEE InternationalConference on Computer Vision (ICCV), 2007.
这些方法描述了如何使用SVM来解决您描述的“同一个人/不同的人”问题。如果特征（眼睛，鼻子，嘴巴）的对齐良好，这些方法效果非常好。
