多类目标的识别任务中，传统的方法是一类一类的处理，每次找的是class-specific特征，

而本文选取的是共享的特征，这样不同类之间有的特征可以是公用的，减少了特征数量。

 

Joint Boosing是共享的特征的实现算法，在不同的数据集上选择最好的特征。

 

由于特征是共享的，特征不能用树结构组织。

 

特征：4*4~14*14的patch，在目标中的位置用7*7的块表示（目标用32*32表示）

 

 

多视点的人脸识别，实验结果比较好，特征的二值编码图，前面用于检测人脸，后面部分用于分类这些人脸表情

 

 

问题：检测的时候还是一种一种物体检测？

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