整合:CV君

分享几个WACV会议论文公布的人脸数据集,从目前人脸识别的难点出发,它们研究更加公平、适用场景更广的人脸识别或活体检测。

一、FairFace-缓解种族偏见人脸数据集

FairFace: Face Attribute Dataset for Balanced Race, Gender, and Age for Bias Measurement and Mitigation

缓解种族偏见,FairFace 人脸图像数据集,包含 108,501 张图像,强调数据集中种族构成的均衡。定义了 7 个种族组:白人、黑人、印度人、东亚人、东南亚人、中东人和拉丁人,图像是从YFCC-100M Flickr数据集中收集的,并标注了种族、性别和年龄组。

FairFace 数据集训练出来的模型在新的数据集上的准确率大大提高,重要的是在不同种族和性别组之间的准确率是一致的。

作者 | Kimmo Kärkkäinen, Jungseock Joo

单位 | 加利福尼亚大学洛杉矶分校

论文 | https://arxiv.org/abs/1908.04913

数据集 | https://github.com/joojs/fairface (尚未公布)

备注 | WACV2021



二、WildestFaces-非正常背景下的人脸识别数据集

Red Carpet to Fight Club: Partially-Supervised Domain Transfer for Face Recognition in Violent Videos

该文研究了人脸识别背景下的部分监督域迁移问题,基于干净的训练图像,评估算法对粗劣视频中人的识别能力。引入一个数据集:WildestFaces,包含模糊、姿势多样性、遮挡和分辨率等不利因素下拍摄的图像。

作者 | Yunus Can Bilge, Mehmet Kerim Yucel, Ramazan Gokberk Cinbis, Nazli Ikizler-Cinbis, Pinar Duygulu

单位 | Hacettepe University;中东技术大学

论文 | https://arxiv.org/abs/2009.07576

数据集 | https://ycbilge.github.io/wildestFaces

备注 | WACV2021



三、ARL-VTF-人脸热成像数据集

A Large-Scale, Time-Synchronized Visible and Thermal Face Dataset

ARL-VTF 数据集拥有来自 395 个被摄者的 50万多张图像,是迄今为止最大的成对可见光和人脸热成像集。

作者 | Domenick Poster, Matthew Thielke, Robert Nguyen, Srinivasan Rajaraman, Xing Di, Cedric Nimpa Fondje, Vishal M. Patel, Nathaniel J. Short, Benjamin S. Riggan, Nasser M. Nasrabadi, Shuowen Hu

单位 | 西弗吉尼亚大学;DEVCOM 陆军研究实验室;博思艾伦咨询公司;约翰斯·霍普金斯大学;内布拉斯加大学林肯分校

论文 | https://arxiv.org/abs/2101.02637

备注 | WACV2021

作者尚未提供公开获取地址,可发邮件 询问。



四、CASIA-SURF CeFA-人脸活体检测数据集

CASIA-SURF CeFA: A Benchmark for Multi-Modal Cross-Ethnicity Face Anti-Spoofing

迄今为止最大的人脸活体检测数据集,在模式、被测目标数量和攻击类型方面都是如此。更重要的是,CeFA是唯一一个带有民族标签的公开人脸活体检测数据集。此外,通过从多模态数据中学习补充信息来缓解民族偏见,提供了基线算法:PSMM Net。广泛的实验验证了算法的实用性以及在所提出的数据集上训练模型的泛化能力。

作者 | Ajian Liu, Zichang Tan, Jun Wan, Sergio Escalera, Guodong Guo, Stan Z. Li

单位 | M.U.S.T;中科院自动化所;CVC;百度;西湖大学

论文 |

https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2021/papers/Liu_CASIA-SURF_CeFA_A_Benchmark_for_Multi-Modal_Cross-Ethnicity_Face_Anti-Spoofing_WACV_2021_paper.pdf

数据集 |

https://sites.google.com/qq.com/face-anti-spoofing/welcome/challengecvpr2020?authuser=0 (可发邮件申请)

备注 | WACV2021

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