顔認識は主要な研究分野の 1 つであり、ここ数年、組織や政府によって採用されてきました。Apple、Xiaomi、Huawei、Samsung、OPPO、Realme などのスマートフォン メーカーは、ユーザーに最大限のセキュリティを提供するために、このテクノロジーを自社の携帯電話に統合しています。
調査によると、顔認識市場の規模は、予測期間中に年平均成長率3.8%で成長し、2020年の8.5億米ドルから2025年には17.2億米ドルに成長すると予想されています。
人間が特定の顔を認識するのにかかる時間は 0.2 秒で、ほとんどの人は約 5,000 人の顔を認識できます。また、顔の表情を解釈し、感情を自動的に検出します。つまり、人間は生まれつき顔の認識と分析が得意なのです。
近年、コンピューター ビジョン (CV) は顔認識において人間に追いつき、場合によっては人間を上回るようになりました。CV と機械学習の進歩により、人間よりも効率的かつ正確にタスクを処理できるソリューションが生まれました。(出典:Forbes 20 年 2021 月 XNUMX 日)
現在使用されているデータベースは非常に多くありますが、適切なデータベースを選択することは非常に重要であり、与えられたタスク (感情、老化、表情、照明など) に基づいて行う必要があります。
ニーズに合った適切なデータセットを探している研究者を支援するために、私たちは人間の顔に焦点を当てた、人気があり高品質の 9 つのデータセットを提供します。それぞれの主な特徴と長所と短所をいくつか挙げます。
1 CASIA-SURF HiFi マスク データセット
出版物¨C SurfingTech
リリース ¨C 2021
説明 ¨C このデータセットはCVPR 2021チャレンジで、各被験者の対面の現実のビデオと攻撃ビデオの両方が含まれています。被験者は合計75人（アジア人25人、アフリカ人25人、白人25人）です。実際の人物とそのマスクの間には62.4対XNUMXの対応があります。合計XNUMXKのビデオです。
主な用途 ¨C なりすまし防止顔認識
サイズ ¨C 9T
アイデンティティ¨C 75
データ収集方法 ¨C Intel Realsense D435
2.写真攻撃のなりすまし防止顔データセット
出版物¨C SurfingTech
リリース ¨C 2019
説明 ¨C Photo Attack なりすまし防止顔データセットは、6 人の顔、48 本以上のビデオを含む大規模な顔属性データセットです。
主な用途 ¨C なりすまし防止顔認識
サイズ ¨C 10T
アイデンティティ¨C 6,000
データ収集方法 ¨C Intel Realsense SR300
3. スクリーン/布攻撃によるなりすまし防止顔データセット
出版物¨C SurfingTech
リリース ¨C 2019
説明 ¨C スクリーン/布攻撃スプーフィング防止顔データセットは、3 人の顔、42 本以上のビデオを含む大規模な顔属性データセットです。
主な用途 ¨C なりすまし防止顔認識
サイズ ¨C 15T
アイデンティティ¨C 3,000
データ収集方法 ¨C Intel Realsense SR300/D435i
4¡¢3Dマスク攻撃のなりすまし防止顔データセット
出版物¨C SurfingTech
リリース ¨C 2019
説明 ¨C スクリーン/布攻撃のなりすまし防止顔データセットは、数百人の顔、約 6K のビデオを含む顔属性データセットです。
主な用途 ¨C なりすまし防止顔認識
サイズ ¨C 3T
アイデンティティ¨C 148
データ収集方法 ¨C Intel Realsense D435i
5¡¢2020 なりすまし防止顔データセット
出版物¨C SurfingTech
リリース ¨C 2020
説明 ¨C 2020 なりすまし防止顔データセットは、数百人の顔、約 609.2K 本のビデオを含む顔属性データセットです。
主な用途 ¨C なりすまし防止顔認識
サイズ ¨C 20T
アイデンティティ¨C 1,800
データ収集方法 ¨C Intel Realsense D435i
6¡¢多民族3D多表情顔データセット
出版物¨C SurfingTech
リリース ¨C 2020
説明 ¨C 多民族 3D 多表情顔データセットは、数百人の顔、約 50.4K 本のビデオを含む顔属性データセットであり、20 か国以上とさまざまな民族をカバーしています。
主な用途 ¨C AIトレーニング
サイズ ¨C 2T
アイデンティティ¨C 8,400
データ収集方法 ¨C Intel Realsense D435
7¡¢3Dボディスキャンデータセット
出版物¨C SurfingTech
リリース ¨C 2021
説明 ¨C 3D ボディスキャン データセットは、数百人の人体、約 36 本のビデオ、深度データを含む身体属性データセットです。
主な用途 ¨C AIトレーニング
サイズ ¨C 2T
アイデンティティ¨C 300
データ収集方法 ¨C Intel Realsense D455
8¡¢アフリカの3Dマルチポーズ顔データ
出版物¨C SurfingTech
リリース ¨C 2020
説明 ¨C アフリカの 3D マルチ姿勢顔データは、数百人の顔、約 18 本のビデオを含む顔属性データセットです。
主な用途 ¨C AIトレーニング
サイズ ¨C 2T
アイデンティティ¨C 3,000
データ収集方法 ¨C Intel Realsense SR300
9¡¢中国の3D HD顔データセット
出版物¨C SurfingTech
リリース ¨C 2020
説明 ¨C 中国の 3D HD 顔データセットは、数百の超高解像度 3D 顔表情データ、約 11K のビデオを含む顔属性データセットです。
主な用途 ¨C AIトレーニング
サイズ ¨C 10T
アイデンティティ¨C 850
データ収集方法¨C 3DMD
10¡¢南アジアの3D多表情顔データセット
出版物¨C SurfingTech
リリース ¨C 2020
説明 ¨C 南アジアの 3D 多表情顔データセットは、数百の顔表情データ、約 12 本のビデオを含む顔属性データセットです。
主な用途 ¨C AIトレーニング
サイズ ¨C 2T
アイデンティティ¨C 2,000
データ収集方法 ¨C Intel Realsense SR300