【论文阅读】A Rank-Order Distance based Clustering Algorithm for Face Tagging
原文链接：2011_CVPR_A Rank-Order Distance based Clustering Algorithm for Face Tagging
| Rank-Order distance, which measures the dissimilarity between two faces using their neighboring information in the dataset. The Rank-Order distance is motivated by an observation that faces of the same person usually share their top neigh- bors. |
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由于人脸的复杂场景，比如光照、姿态、表情等因素，绝对距离的度量方式可能会造成相同人的不同照片相似度很低，而不同人的照片反而相似度很高，所以单纯的L1或L2距离已不再适用。
由于大部分家庭照片都拍摄于不同的环境，对于人脸聚类会有一些要求和挑战：
1、相册中的人脸通常会在高维空间形成几个脸部簇，并具有不同的密度，大小和形状。这种非均匀分布使得绝对距离（例如，两个人脸识别特征之间的L1或L2距离）容易失败。如下图所示，男孩的群集比女孩的群集更稀疏。如果我们在这个例子中使用绝对距离，那么这个在中间男孩的脸更接近女孩群。
2、人脸检测通常会返回一些背景中不感兴趣或不喜欢的人脸。通常，我们不想标记这些面孔。聚类算法应该能够处理这些噪声和异常值。
3、算法的运行时间应该满足快速用户交互的要求。
由于复杂的人脸分布，同一人的所有人脸通常由几个子集群组成。由于这些子聚类相对比较紧密，因此可以通过简单的阈值法以Rank-Order距离来强健地识别它们。然而，由于光照，姿态，表达等变化的干扰，子簇之间的连接通常较弱且稀疏。为了解决这个问题，我们提出了一种基于排序距离的聚类算法，以迭代方式合并子簇凝聚的方式。聚类算法结合了聚类级别的秩距离和聚类级别的距离。在每个迭代步骤中，合并任意两个具有较小Rank-Order距离和较小归一化距离的人脸聚类。以这种方式，来自同一个人的不同子集群被有效连接。
Rank-order distance来度量两个人脸的相似度。这个距离是基于一个有趣的观察：同一个人的两张脸有许多共享的top邻居，但是来自不同人的人脸的邻居通常差异很大。
Rank-Order Distance
算法流程
该算法的时间复杂度是O(N2)O(N2)，其中DRDR和DNDN对应的两个阈值是固定参数，而K近邻是可以选择的参数，该参数大小直接影响最后聚类的簇数目。