我们设计一个新奇的规则化框架以学习相似性度量用于无约束人脸验证。我们形式化它的目标函数通过融合鲁棒性对于大规模的个人人脸的内部变化和新奇的相似性度量的辨别力。额外，我们的形式是一个凸优化问题，保证了全局最优解的存在。-we migrate such a geometric model to address face recognition and verification together through proposing a unified archetype hull rankin

对连续时间正弦信号x(t) sin(2π t+ )，可以按抽样频率 1/ 对x(t)抽样来获得离散时间信号x[n] x(t) sin( ). 以不同的组合f0和fs绘出x[n],可以说明混叠问题。以下，去抽样频率fs 8kHZ. (a)绘出一个被抽样的正弦波单图。正弦波频率300Hz，10ms间隔上抽样，相位任意指定。使用stem绘图。 (b)使用plot绘图。 (c)将正弦波频率从100Hz变至475Hz，每次增加125Hz。绘图。 (d)将正弦波频率从7525H