La reconnaissance faciale, l'un des principaux domaines de recherche, est adoptée par les organisations et les gouvernements depuis quelques années. Les fabricants de smartphones comme Apple, Xiaomi, Huawei, Samsung, OPPO, Realme, entre autres, ont intégré cette technologie dans leurs téléphones pour offrir une sécurité maximale aux utilisateurs.
Selon l'étude, la taille du marché de la reconnaissance faciale devrait passer de 3.8 milliards USD en 2020 à 8.5 milliards USD en 2025, à un TCAC de 17.2 % au cours de la période de prévision.
Il faut 0.2 seconde à un être humain pour reconnaître un visage spécifique, alors que la plupart des gens peuvent reconnaître environ 5,000 XNUMX visages. Nous interprétons également les expressions faciales et détectons automatiquement les émotions. En d'autres termes, nous sommes naturellement doués pour la reconnaissance et l'analyse des visages.
Ces dernières années, la vision par ordinateur (CV) a rattrapé son retard et, dans certains cas, a dépassé les humains en matière de reconnaissance faciale. Les progrès de la CV et de l'apprentissage automatique ont permis de créer des solutions capables de gérer des tâches plus efficacement et plus précisément que les humains. (source : Forbes, 20 janvier 2021.)
Bien qu'il existe de nombreuses bases de données actuellement utilisées, le choix des bases de données appropriées est si important qu'il doit être fait en fonction de la tâche donnée (émotions, vieillissement, expressions, éclairage, etc.).
Afin d'aider les chercheurs à rechercher les jeux de données adaptés à leurs besoins, nous proposons 9 jeux de données axés sur les visages humains qui sont populaires et de haute qualité. Nous énumérerons certaines caractéristiques clés et les forces et faiblesses de chacun.
1 ¡¢ Ensemble de données de masque HiFi CASIA-SURF
Publication – SurfingTech
Sortie en 2021
Description ¨C Cet ensemble de données du défi CVPR 2021 contient à la fois des vidéos de réalité en personne et des vidéos d'attaque de chaque sujet. Il y a au total 75 sujets (25 Asiatiques, 25 Africains, 25 Caucasiens). Il existe une correspondance biunivoque entre une personne réelle et ses masques. Le total est de 62.4 XNUMX vidéos
Utilisation principale : reconnaissance faciale anti-usurpation d'identité
Taille ¨C 9T
Identités - 75
Méthode de collecte de données - Intel Realsense D435
2. Ensemble de données faciales anti-usurpation d'identité pour attaque photo
Publication – SurfingTech
Sortie en 2019
Description ¨C Photo Attack Anti-spoofing Facial Dataset est un ensemble de données d'attributs de visage à grande échelle avec 6 48 visages de personnes et plus de XNUMX XNUMX vidéos.
Utilisation principale : reconnaissance faciale anti-usurpation d'identité
Taille ¨C 10T
Identités - 6,000
Méthode de collecte de données - Intel Realsense SR300
3¡¢Ensemble de données faciales anti-usurpation d'identité pour attaque d'écran/tissu
Publication – SurfingTech
Sortie en 2019
Description ¨C Screen/Cloth Attack Anti-spoofing Facial Dataset est un ensemble de données d'attributs de visage à grande échelle avec 3 42 visages de personnes et plus de XNUMX XNUMX vidéos.
Utilisation principale : reconnaissance faciale anti-usurpation d'identité
Taille ¨C 15T
Identités - 3,000
Méthode de collecte de données - Intel Realsense SR300/D435i
4. Ensemble de données faciales anti-usurpation d'identité pour attaque de masque 3D
Publication – SurfingTech
Sortie en 2019
Description ¨C Screen/Cloth Attack Anti-spoofing Facial Dataset est un ensemble de données d'attributs de visage avec des centaines de visages de personnes, près de 6 XNUMX vidéos.
Utilisation principale : reconnaissance faciale anti-usurpation d'identité
Taille ¨C 3T
Identités - 148
Méthode de collecte de données - Intel Realsense D435i
Ensemble de données faciales anti-usurpation d'identité 5 mai 2020
Publication – SurfingTech
Sortie en 2020
Description ¨C 2020 Anti-spoofing Facial Dataset est un ensemble de données d'attributs de visage avec des centaines de visages de personnes, près de 609.2 XNUMX vidéos.
Utilisation principale : reconnaissance faciale anti-usurpation d'identité
Taille ¨C 20T
Identités - 1,800
Méthode de collecte de données - Intel Realsense D435i
6. Ensemble de données faciales multiraciales 3D à expressions multiples
Publication – SurfingTech
Sortie en 2020
Description « L'ensemble de données faciales multiraciales 3D multi-expressions est un ensemble de données d'attributs de visage avec des centaines de visages de personnes, près de 50.4 20 vidéos et couvrant plus de XNUMX pays et différentes ethnies.
Utilisation principale : formation en IA
Taille ¨C 2T
Identités - 8,400
Méthode de collecte de données - Intel Realsense D435
Ensemble de données de numérisation corporelle 7¡¢3D
Publication – SurfingTech
Sortie en 2021
Description ¨C 3D body scan Dataset est un ensemble de données d'attributs corporels avec des centaines de corps de personnes, près de 36 XNUMX vidéos£¬données de profondeur.
Utilisation principale : formation en IA
Taille ¨C 2T
Identités - 300
Méthode de collecte de données - Intel Realsense D455
8¡¢Données faciales multi-postures africaines 3D
Publication – SurfingTech
Sortie en 2020
Description ¨C Les données faciales multi-postures 3D africaines sont un ensemble de données d'attributs de visage avec des centaines de visages de personnes, près de 18 XNUMX vidéos.
Utilisation principale : formation en IA
Taille ¨C 2T
Identités - 3,000
Méthode de collecte de données - Intel Realsense SR300
9¡¢Ensemble de données faciales chinoises 3D HD
Publication – SurfingTech
Sortie en 2020
Description ¨C Chinese 3D HD Facial Dataset est un ensemble de données d'attributs de visage avec des centaines de données d'expressions faciales 3D en super haute définition, près de 11 XNUMX vidéos.
Utilisation principale : formation en IA
Taille ¨C 10T
Identités - 850
Méthode de collecte de données – 3DMD
10¡¢Ensemble de données faciales multi-expressions 3D d'Asie du Sud
Publication – SurfingTech
Sortie en 2020
Description ¨C L'ensemble de données faciales multi-expressions 3D d'Asie du Sud est un ensemble de données d'attributs de visage avec des centaines de données d'expressions faciales, près de 12 XNUMX vidéos.
Utilisation principale : formation en IA
Taille ¨C 2T
Identités - 2,000
Méthode de collecte de données - Intel Realsense SR300