概要

人脸检测属于 Object Detection 方向的一个子模块，通过机器学习进行人脸检测，需要大量的标注数据进行模型的训练，而经过最近的学习整理，分享几个比较合适的。

WIDER FACE

WIDER FACE 数据集是一个人脸检测基准数据库，其中的图片是从已经公布的WIDER数据集上挑选出来的。它包含32203个图像和393703个人脸图像，在尺度，姿势，闭塞，表达等方面表现出了大的变化。WIDER FACE 数据集基于61个事件类型进行组织的。对于每一个事件类型，随机选取40%的数据作为训练集、10%的数据集作为验证集、50%的数据作为测试集。同时，WIDER FACE 数据集采用和 PASCAL VOC数据集相同的评估度量策略。 和 MALF、Caltech 数据集一样, 并不公开测试集的 ground truth (考试的时候，当然不公布正确答案啦)。用户被要求提交最终的预测文件，从而通过网站进行评估，给出结果。 WIDER FACE

IJBA-A

IJBA-A 数据集全称IARPA Janus Benchmark A，是由 IARPA (the Intelligence Advanced Research Projects Activity)公开的数据集，包含24327个图像和49759个人脸，可以用于人脸的检测和识别。数据集需要进行申请，经过NIST(美国国家标准技术研究所)允许同意后，才能获取到。

MALF

MALF 数据集全称 Multi-Attribute Labelled Faces ，是一个大型数据库，被设计用于野外细粒度人脸检测评估。网站提供了：

  • 数据库的描述、标注和评估规则
  • 如何下载数据库进行评估
  • 如何向该网站提交你的检测结果，和他人进行对比
  • 所有算法的性能对比

数据库包含 5,250 张图片和 11,931 张标注的人脸，图片都来自于互联网。

MALF

FDDB

FDDB 数据集全称 Face Detection Data Set and Benchmark ，是一个用于研究无约束条件下人脸检测问题的数据集。数据库包含 2，845 张图片和 5，171 张标注的人脸，图片都来自于 Faces in the Wild 数据集。

AFW

AFW 数据集全称 Annotated Faces in the Wild ，AFW数据集是使用Flickr（雅虎旗下图片分享网站）图像建立的人脸图像库，包含205个图像，其中有473个标记的人脸。对于每一个人脸都包含一个长方形边界框，6个地标和相关的姿势角度。数据库虽然不大，额外的好处是作者给出了其2012 CVPR的论文和程序以及训练好的模型。

AFW