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常用人脸检测数据库

一、概述

人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置,算法的输出是人脸外接矩形在图像中的坐标,可能还包括姿态如倾斜角度等信息。常用的人脸检测数据库包括:FDDB和WIDER FACE。

二、FDDB

官方网站:http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/

FDDB总共2845张图像,5171张,人脸非约束环境,人脸的难度较大,有面部表情,双下巴,光照变化,穿戴,夸张发型,遮挡等难点,是目标最常用的数据库。有以下特点:

图像分辨率较小,所有图像的较长边缩放到450,也就是说所有图像都小于450*450,最小标注人脸20*20,包括彩色和灰度两类图像; 每张图像的人脸数量偏少,平均1.8人脸/图,绝大多数图像都只有一人脸; 数据集完全公开,published methods通常都有论文,大部分都开源代码且可以复现,可靠性高;unpublished methods没有论文没有代码,无法确认它们的训练集是否完全隔离,持怀疑态度最好,通常不做比较。(扔几张FDDB的图像到训练集,VJ也可以训练出很高的召回率。。需要考虑人品能不能抵挡住利益的诱惑) 有其他隔离数据集无限制训练再FDDB测试,和FDDB十折交叉验证两种,鉴于FDDB图像数量较少,近几年论文提交结果也都是无限制训练再FDDB测试方式,所以,如果要和published methods提交结果比较,请照做。山世光老师也说十折交叉验证通常会高1~3%。 结果有离散分数discROC和连续分数contROC两种,discROC仅关心IoU是不是大于0.5,contROC是IoU越大越好。鉴于大家都采用无限制训练加FDDB测试的方式,detector会继承训练数据集的标注风格,继而影响contROC,所以discROC比较重要,contROC看看就行了,不用太在意。

三、WIDER FACE:

官方网址:http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace/

WIDER FACE总共32203图像,393703标注人脸,目前难度最大,各种难点比较全面:尺度,姿态,遮挡,表情,化妆,光照等。有以下特点有:

图像分辨率普遍偏高,所有图像的宽都缩放到1024,最小标注人脸10*10,都是彩色图像; 每张图像的人脸数据偏多,平均12.2人脸/图,密集小人脸非常多; 分训练集train/验证集val/测试集test,分别占40%/10%/50%,而且测试集的标注结果(ground truth)没有公开,需要提交结果给官方比较,更加公平公正,而且测试集非常大,结果可靠性极高; 根据EdgeBox的检测率情况划分为三个难度等级:Easy, Medium, Hard。

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