卡通人脸识别：一个基准数据集
计算机视觉与模式识别
2020-06-30 v3
摘要
近年来，在强劲的工业应用需求推动下，卡通媒体受到越来越多的关注。作为理解该媒体的第一步，卡通人脸识别是一项关键但较少被探索的任务，目前提出的此类数据集很少。在这项工作中，我们首先提出一个新的具有挑战性的基准数据集，包含 389,678 张图像，涉及 5,013 个带有身份、边界框、姿态及其他辅助属性标注的卡通角色。该数据集名为 iCartoonFace，目前是图像识别领域中规模最大、质量高、标注丰富且涵盖多次出现的（包括近重复、遮挡和外观变化）数据集。此外，借助半自动标注算法，我们为卡通媒体提供两类标注，即人脸识别和人脸检测。为了进一步研究这一具有挑战性的数据集，我们提出了一种多任务域适应方法，通过三种判别正则化联合利用人类与卡通领域知识。我们由此对所提出的数据集进行基准分析，并验证了所提方法在卡通人脸识别任务中的优越性。我们相信该公开数据集将吸引更多在广泛实际应用场景中的研究关注。
引用
@article{arxiv.1907.13394,
title = {Cartoon Face Recognition: A Benchmark Dataset},
author = {Yi Zheng and Yifan Zhao and Mengyuan Ren and He Yan and Xiangju Lu and Junhui Liu and Jia Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.13394},
year = {2020}
}
备注
9 papers, 6 figures