大规模时间同步可见光与热成像人脸数据集
计算机视觉与模式识别
2021-01-08 v1
摘要
热成像人脸图像捕捉面部自然散发的热量，其与可见光谱人脸图像相比可用性有限。为帮助解决热成像人脸图像在研究及算法开发方面的稀缺问题，我们提出了DEVCOM陆军研究实验室可见光-热成像人脸数据集（ARL-VTF）。据我们所知，ARL-VTF数据集包含来自395名受试者的超过500,000张图像，是迄今为止最大的配对可见光与热成像人脸图像集合。数据使用一台现代长波红外（LWIR）相机与三组可见光谱相机的立体装置并列采集。表情、姿态和眼镜的变化已被系统性记录。该数据集经过精心整理，带有大量标注、元数据以及标准化的评估协议。此外，本文通过在ARL-VTF数据集上评估最先进（SOTA）模型，给出了关于热成像人脸关键点检测以及热到可见人脸验证的广泛基准结果与分析。
引用
@article{arxiv.2101.02637,
title = {A Large-Scale, Time-Synchronized Visible and Thermal Face Dataset},
author = {Domenick Poster and Matthew Thielke and Robert Nguyen and Srinivasan Rajaraman and Xing Di and Cedric Nimpa Fondje and Vishal M. Patel and Nathaniel J. Short and Benjamin S. Riggan and Nasser M. Nasrabadi and Shuowen Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.02637},
year = {2021}
}