「人脸识别常用数据集」

Posted 2021-10-09 c256

持续更新~

1.Labeled Faces in the Wild(LFW)

官网：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/

介绍：

• 数据集包含从互联网收集的13233张，来自5749个人的面部图像。
• 每张图像都标有人物的名字。
• 其中1680人拥有两个或更多图像。

缺点：

• 人脸验证和其他形式的人脸识别是截然不同的问题。例如，很难从验证性能推断到1:N识别性能。
• LFW中没有很好地代表许多团体。例如，只有很少的孩子，没有婴儿，年龄在80岁以上的人很少，而妇女的比例相对较小。另外，许多种族的代表很少或根本没有。
• 虽然理论上可以将LFW用于评估某些亚组的绩效，但该数据库的设计没有足够的数据来得出有关亚组的强大统计结论。简而言之，LFW不足以提供证据证明特定软件已经过全面测试。
• LFW的主要部分不在于，例如光线不足、极端姿势、强烈的遮挡、低分辨率和其他重要因素，但这也些是评估的重要领域。