口罩人脸识别数据集与应用
计算机视觉与模式识别
2020-03-24 v2
摘要
为有效防止 COVID-19 病毒传播，在冠状病毒流行期间几乎人人佩戴口罩。这使得传统人脸识别技术在许多场景下失效，如社区门禁、人脸门禁、人脸考勤、火车站人脸安检等。因此，提升现有人脸识别技术对口罩人脸的识别性能十分紧迫。当前多数先进人脸识别方法基于深度学习设计，依赖大量人脸样本。然而目前尚无公开的口罩人脸识别数据集。为此，本文提出三类口罩人脸数据集，包括口罩人脸检测数据集（MFDD）、真实世界口罩人脸识别数据集（RMFRD）和模拟口罩人脸识别数据集（SMFRD）。其中，据我们所知，RMFRD 是目前全球最大的真实世界口罩人脸数据集。这些数据集向工业界与学术界免费开放，可基于此开发各类口罩人脸应用。我们开发的多粒度口罩人脸识别模型达到 95% 准确率，超越业界报道结果。数据集地址：https://github.com/X-zhangyang/Real-World-Masked-Face-Dataset。
引用
@article{arxiv.2003.09093,
title = {Masked Face Recognition Dataset and Application},
author = {Zhongyuan Wang and Guangcheng Wang and Baojin Huang and Zhangyang Xiong and Qi Hong and Hao Wu and Peng Yi and Kui Jiang and Nanxi Wang and Yingjiao Pei and Heling Chen and Yu Miao and Zhibing Huang and Jinbi Liang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.09093},
year = {2020}
}