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#710
summarized by : Tenga Wakamiya
どんな論文か？
顔認識系の研究
オクルージョン，ピクセル破損，変装(恐らくサングラスのこと)といった様々な形態のノイズのレベルが異なる顔からアイデンティティを認識することを目的とした．この問題に対処するためにエラーモデルのフィッティング能力を向上させた．
新規性
異なるノイズの特性を完全に捉えるために，robust sparsity constraintとlow-rank constraintを組み合わせた混合モデルを提案した．ピクセル破損に対してはエラー分布を近似するためにLaplacian-uniform mixed functionを採用した．オクルージョンや変装に対してはrobust nuclear normを利用して誤差行列のランクを制限した．
結果
SoTAの手法と比較したときに提案したモデルが様々な種類のノイズに対して最もロバストであることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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