档案脸部：针对数字化历史文件中的人脸检测

在数字化历史档案时，必须搜索明星和普通人脸，尤其在报纸中，将其与周围文本关联，并使其可被检索。现有针对扫描历史文件数据集的人脸检测器表现极差——当前检测工具仅实现约 24% 的mAP于 50:90% IoU。本工作通过引入类似流行 Wider Face 数据集的新手动标注特定领域数据集来弥补这一不足，包含来自 19 至 20 世纪数字化历史报纸的 2200 张新图像，伴随 11000 项新的边界框标注及相关面部关键点。该数据集允许重新训练现有检测器以接近该领域野外人脸检测标准。我们报告了若干实验结果，比较不同精调检测器与公开预训练人脸检测器，并对多种检测器大小进行消融研究，综合人脸检测和关键点预测性能结果。