LFW简介.pdf

Labeled Faces in the Wild: A Database for Studying Face Recognition in Unconstrained Environments Gary B.Huang, Manu Ramesh, Tamara Berg, and Erik Learned-Miller wangzhiyang07@ 2014-3-25 文章信息 ? LFW数据库由美国马萨诸塞大学（University of Massachusetts）阿姆斯特分校（ Amherst ）计 算机视觉实验室整理完成，对应文章为一篇技术 报告。 – 用于研究非受限情形下的人脸识别问题 – 已成为学术界（工业界）评价识别性能的benchmark ? /lfw/index.html 作者信息 /citations ?user=RjScbooAAAAJhl=en /~gbhuan /citations? user=Li-BrU4AAAAJhl=en /~elm/ 数据获取流程 ? 原始图片收集 ? 人脸检测 ? 图片去重 ? 标记人脸 ? 裁切与尺寸归一化 ? 组建训练测试集合 原始图片收集 ? 源自CVPR04文章“Names and faces in the news”，流程如下： ? 从Yahoo News频道抓取新闻图片和对应的标题信息 ? 人脸检测与聚类 ? 带标签的人脸数据库(44,773) （Half a million news pictures over a period of two years） LFW数据处理流程 ? 人脸检测 – Viola-jones人脸检测器+人工校正 ? 图片去重 ? 标记人脸 – 保证名称的唯一性 ? 裁切与尺寸归一化 – 人脸框放大2.2倍，黑色填充，再resize到 250*250 ? 组建训练测试集合 LFW数据描述 13,233张图片 4,069个人只有一张图片 1,680个人多于一张图片 5,749个人 两种视角(1) ? View 1: Model selection and algorithm – Training set: pairsDevTrain.txt 1100*2 – Test set: pairsDevTest.txt 500*2 两种视角(2) ? View 1: Performance reporting – 10-fold cross validation – people.txt 每个子集合包含的个人数目和条目 – pairs.txt 每个子集合包含的匹配/非匹配的pair 数目（300） ? 评价指标 ? ROC曲线 ? 准确率(Accuracy) ? 平均准确率 ? 标准误差 两种训练方式 ? Image-restricted：仅知道是图片否配对 ? Image-unrestricted：图片给出了姓名标 签 – 可扩展得到更多的训练集合 ? 示例 – George_W_Bush (10,12) (42,50) – Added (10,42) (10,50)(12,42)(12,50) 提交结果示例 扩展 ? 在LFW数据库上做人脸对齐 ? lfw-deepfunneled – aligned with deep funneling – 2012, Learning to Align from Scratch ? lfw-funneled – aligned with funneling – 2007, Unsupervi