Gezichtsherkenning, een van de belangrijkste onderzoeksgebieden, wordt al een paar jaar door organisaties en overheden gebruikt. Smartphonemakers zoals Apple, Xiaomi, Huawei, Samsung, OPPO, Realme£¬en anderen, integreren deze technologie in hun telefoons om gebruikers maximale veiligheid te bieden.
Volgens het onderzoek zal de omvang van de markt voor gezichtsherkenning groeien van 3.8 miljard dollar in 2020 naar 8.5 miljard dollar in 2025, met een samengestelde jaarlijkse groei (CAGR) van 17.2% gedurende de prognoseperiode.
Een mens heeft 0.2 seconden nodig om een specifiek gezicht te herkennen, en de meeste mensen kunnen ongeveer 5,000 gezichten herkennen. We interpreteren ook gezichtsuitdrukkingen en detecteren emoties automatisch. Met andere woorden, we zijn van nature goed in gezichtsherkenning en -analyse.
De laatste jaren heeft Computer Vision (CV) een inhaalslag gemaakt en presteert het in sommige gevallen beter dan mensen op het gebied van gezichtsherkenning. Door CV en Machine Learning te verbeteren, zijn er oplossingen ontstaan die taken efficiënter en nauwkeuriger kunnen uitvoeren dan mensen. (bron£ºForbes 20 januari 2021.)
Hoewel er tegenwoordig zoveel databases in gebruik zijn, is de keuze van de juiste database zo belangrijk dat deze gebaseerd moet zijn op de gegeven taak (emoties, veroudering, gezichtsuitdrukkingen, belichting, etc.).
Om onderzoekers te helpen bij het zoeken naar de geschikte datasets voor hun behoeften, bieden we 9 datasets gericht op menselijke gezichten die populair en van hoge kwaliteit zijn. We zullen enkele belangrijke kenmerken en sterke en zwakke punten van elk opnoemen.
1¡¢CASIA-SURF HiFi-maskergegevensset
Publicatie ¨C SurfingTech
Uitgebracht ¨C 2021
Beschrijving ¨C Deze dataset is CVPR 2021 Challenge bevat zowel in-persoon reality video's als aanvalsvideo's van elk onderwerp. Er zijn in totaal 75 onderwerpen (25 Aziaten, 25 Afrikanen, 25 Kaukasiërs). Er is een-op-een-correspondentie tussen echte persoon en zijn maskers. Totaal is 62.4K video's
Hoofdgebruik ¨C Anti-spoofing gezichtsherkenning
Maat ¨C 9T
Identiteiten ¨C 75
Gegevensverzamelingsmethode ¨C Intel Realsense D435
2¡¢Foto-aanval Anti-spoofing Gezichtsdataset
Publicatie ¨C SurfingTech
Uitgebracht ¨C 2019
Beschrijving ¨C Photo Attack Anti-spoofing Facial Dataset is een grootschalige dataset met gezichtskenmerken met 6 gezichten van mensen en meer dan 48 video's.
Hoofdgebruik ¨C Anti-spoofing gezichtsherkenning
Maat ¨C 10T
Identiteiten ¨C 6,000
Gegevensverzamelingsmethode ¨C Intel Realsense SR300
3¡¢Screen/cloth attack anti-spoofing gezichtsdataset
Publicatie ¨C SurfingTech
Uitgebracht ¨C 2019
Beschrijving ¨C Screen/Cloth Attack Anti-spoofing Facial Dataset is een grootschalige dataset met gezichtskenmerken met 3 gezichten van mensen en meer dan 42 video's.
Hoofdgebruik ¨C Anti-spoofing gezichtsherkenning
Maat ¨C 15T
Identiteiten ¨C 3,000
Gegevensverzamelingsmethode ¨C Intel Realsense SR300/D435i
4¡¢3D Mask Attack Anti-spoofing Gezichtsdataset
Publicatie ¨C SurfingTech
Uitgebracht ¨C 2019
Beschrijving ¨C Screen/Cloth Attack Anti-spoofing Facial Dataset is een dataset met gezichtskenmerken van honderden gezichten en bijna 6K-video's.
Hoofdgebruik ¨C Anti-spoofing gezichtsherkenning
Maat ¨C 3T
Identiteiten ¨C 148
Gegevensverzamelingsmethode ¨C Intel Realsense D435i
5¡¢2020 Anti-spoofing gezichtsdataset
Publicatie ¨C SurfingTech
Uitgebracht ¨C 2020
Beschrijving ¨C 2020 Anti-spoofing Facial Dataset is een dataset met gezichtskenmerken met honderden gezichten van mensen en bijna 609.2K video's.
Hoofdgebruik ¨C Anti-spoofing gezichtsherkenning
Maat ¨C 20T
Identiteiten ¨C 1,800
Gegevensverzamelingsmethode ¨C Intel Realsense D435i
6. Multiraciale 3D-dataset met meerdere gezichtsuitdrukkingen
Publicatie ¨C SurfingTech
Uitgebracht ¨C 2020
Beschrijving ¨C Multiracial 3D Multi-expression Facial Dataset is een dataset met gezichtskenmerken met honderden gezichten van mensen, bijna 50.4K video's£¬ en bestrijkt meer dan 20 landen en verschillende etniciteiten.
Hoofdgebruik ¨C Ai-training
Maat ¨C 2T
Identiteiten ¨C 8,400
Gegevensverzamelingsmethode ¨C Intel Realsense D435
7¡¢3D-bodyscan-dataset
Publicatie ¨C SurfingTech
Uitgebracht ¨C 2021
Beschrijving De 3D bodyscan-dataset is een dataset met lichaamskenmerken van honderden personen, bijna 36 video's en dieptegegevens.
Hoofdgebruik ¨C Ai-training
Maat ¨C 2T
Identiteiten ¨C 300
Gegevensverzamelingsmethode ¨C Intel Realsense D455
8. Afrikaanse 3D-gezichtsgegevens met meerdere houdingen
Publicatie ¨C SurfingTech
Uitgebracht ¨C 2020
Beschrijving ¨C African 3D Multi-posture Facial data is een dataset met gezichtskenmerken met honderden gezichten van mensen en bijna 18K video's.
Hoofdgebruik ¨C Ai-training
Maat ¨C 2T
Identiteiten ¨C 3,000
Gegevensverzamelingsmethode ¨C Intel Realsense SR300
9¡¢Chinese 3D HD-gezichtsdataset
Publicatie ¨C SurfingTech
Uitgebracht ¨C 2020
Beschrijving ¨C Chinese 3D HD Facial Dataset is een dataset met gezichtskenmerken met honderden super high-definition 3D-gezichtsuitdrukkingsgegevens en bijna 11 video's.
Hoofdgebruik ¨C Ai-training
Maat ¨C 10T
Identiteiten ¨C 850
Gegevensverzamelingsmethode ¨C 3DMD
10. Zuid-Aziatische 3D-dataset met meerdere gezichtsexpressies
Publicatie ¨C SurfingTech
Uitgebracht ¨C 2020
Beschrijving ¨C South Asian 3D Multi-expression Facial Dataset is een dataset met gezichtskenmerken met honderden gegevens over gezichtsuitdrukkingen en bijna 12 video's.
Hoofdgebruik ¨C Ai-training
Maat ¨C 2T
Identiteiten ¨C 2,000
Gegevensverzamelingsmethode ¨C Intel Realsense SR300