一种全新全标注热红外人脸数据集：在不同环境条件和距相机距离下采集
计算机视觉与模式识别
2022-05-05 v1
摘要
面部热成像是红外热成像中最受关注的研究领域之一，在医疗、监控和环境监测等方面有多样应用。然而，与可见光谱的人脸图像相比，公开人脸热图像的缺失阻碍了该领域研究的进展。热人脸图像仍是一个相对较新的研究领域，需在不同域中评估与研究。当前热人脸数据集在受试者距相机距离、环境温度变化和人脸关键点定位方面存在局限。我们通过提出一个新的面部热成像数据集来弥补这些不足。本文对知识体系有两方面主要贡献。首先，对当前公开面部热成像数据集进行了全面回顾与比较。其次，介绍并研究了一个我们称之为 Charlotte-ThermalFace 的新型公开面部热成像数据集。Charlotte-ThermalFace 包含超过 10000 张红外热图像，涵盖不同热条件、距相机的多个距离以及不同头部姿态。数据被完整标注了人脸关键点、环境温度、相对湿度、室内风速、距相机距离以及捕获每幅图像时受试者的热感觉。我们的数据集是首个公开可用的、标注了各受试者在不同的热条件下热感觉的热数据集，也是少数以原始 16 位格式提供的数据集之一。最后，我们对数据集进行了初步分析，以展示热条件在面部热成像中的适用性与重要性。包括标注在内的完整数据集可于 https://github.com/TeCSAR-UNCC/UNCC-ThermalFace 免费获取用于研究。
引用
@article{arxiv.2205.02093,
title = {A Novel Fully Annotated Thermal Infrared Face Dataset: Recorded in Various Environment Conditions and Distances From The Camera},
author = {Roshanak Ashrafi and Mona Azarbayjania and Hamed Tabkhi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.02093},
year = {2022}
}