MegaFace：用于大规模人脸识别的百万张人脸
计算机视觉与模式识别
2015-09-08 v2
摘要
近期在 LFW 基准上的人脸识别实验表明，人脸识别表现极为出色，超越了人类识别率。本文中，我们研究大规模人脸识别。具体而言，我们从 Flickr 收集了 \textbf{百万}张人脸，并在该数据集上评估了最先进的人脸识别算法。我们发现算法性能存在差异——尽管所有算法在 LFW 上表现良好，但一旦在大规模下评估，大多数算法的识别率急剧下降。有趣的是，\cite{schroff2015facenet} 提出的基于深度学习的方法表现好得多，但在大规模下仍变得不够鲁棒。我们考虑了人脸验证与识别问题，并评估了姿态如何影响大规模识别。此外，我们在 Mechanical Turk 上进行了广泛的人类研究，以评估人类的大规模识别能力，并报告结果。所有照片均为知识共享照片，发布于 \small{\url{http://megaface.cs.washington.edu/}} 供研究和进一步实验使用。
引用
@article{arxiv.1505.02108,
title = {MegaFace: A Million Faces for Recognition at Scale},
author = {D. Miller and E. Brossard and S. Seitz and I. Kemelmacher-Shlizerman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.02108},
year = {2015}
}
备注
Please see http://megaface.cs.washington.edu/ for code and data