人脸相关数据库 - marleylee的博客 - CSDN博客
- -在人脸检测、人脸识别和属性分析等方面，常用的 数据库可分为以下五部分. （1999年发布）CMU+MIT：180幅图像,共734个人脸. 包含3个正面人脸 测试子集和一个旋转人脸测试子集,其中正面人脸测试子集有130幅图像,共511个人脸;旋转人脸测试子集有50幅图像,共223个人脸. （2010年发布）FDDB：2845幅图像,共5171个人脸.
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| 发表时间：2019-04-16 14:04 | 作者：
出处：https://blog.csdn.net
在人脸检测、人脸识别和属性分析等方面，常用的 数据库可分为以下五部分。
1、人脸检测数据库：
（1999年发布）CMU+MIT：180幅图像,共734个人脸。包含3个正面人脸 测试子集和一个旋转人脸测试子集,其中正面人脸测试子集有130幅图像,共511个人脸;旋转人脸测试子集有50幅图像,共223个人脸。
（2010年发布）FDDB：2845幅图像,共5171个人脸。
（2012年发布）AFW：205幅图像,共468个人脸。由从Flickr采集的205幅图像组成,共468个人脸,其包含复杂的背景变化和人脸姿态变化等。
（2015年发布）MALF： 5250幅图像,共11931个人脸。
（2015年发布）IJB-A：24327幅图像,共49759个人脸
（2016年发布）WIDER：32203幅图像,共393703个人脸
2、人脸关键点检测数据库：
（2001年发布）BioID ：约1000幅图像,每个人脸标定20个关键点。
https://www.bioid.com/About/BioID-Face-Database（2011年发布）LFPW：1132幅图像,每个人脸标定29个关键点
http://neerajkumar.org/databases/lfpw/（2011年发布）AFLW：25993幅图像,每个人标定21个关键点
https://lrs.icg.tugraz.at/research/aflw/
（2013年发布）COFW：1852幅图像,每个人脸标定29个关键点
http://www.vision.caltech.edu/xpburgos/
（2014年发布）ICCV13/MVFW ：2500幅图像,每个人脸标定68个关键点
https://sites.google.com/site/junliangxing/codes
（2014年发布）OCFW： 3837幅图像,每个人脸标定68个关键点
https://sites.google.com/site/junliangxing/codes
（2016年发布）300-W ：600幅图像,每个人标定68个关键点
http://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/300-W_IMAVIS/3、人脸识别数据库：
（2004年发布）CASPEAL：约1000个人,共约3万幅人脸图像
http://www.jdl.ac.cn/peal/index.html
（2008年发布）Multi-PIE：337个人,共约75万图像
http://www.flintbox.com/public/project/4742/
（2007年发布）LFW ：5749个人,共13233幅人脸图像
http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/
（2009年发布）PubFig ：200个人,共58797幅人脸图像
http://www.cs.columbia.edu/CAVE/databases/pubfig/
（2014年发布）CASIAWebFace ：10575个人,共49414幅人脸图像
http://www.cbsr.ia.ac.cn/english/CASIAWebFace-Database.html
（2014年发布）FaceScrub ：530个人,共106863幅人脸图像
http://vintage.winklerbros.net/facescrub.html
（2016年发布）MegaFace ：约69万个人,共约100万幅人脸图像
4、人脸属性识别数据库：
（1999年发布）JAFFE：10个人,共213幅人脸图像(表情识别)
http://www.kasrl.org/jaffe.html
（2010年发布）CK+ ：123个人,共593段视频(表情识别)
http://www.pitt.edu/~emotion/ck-spread. htm
（2010年发布）MMI ：75个人,共2900段视频(表情识别)
（2003年发布）FG-NET：82个人,共1002幅人脸图像(年龄识别)
http:// www-prima.inrialpes.fr/FGnet/html/benchmarks.html
（2006年发布）MORPH：13673个人,共55608 幅图像(年龄识别)
http://www.faceaginggroup.com/morph/
（2014年发布）Adience ： 2284个人,共26580幅人脸图像(年龄、性别识别) http://www.openu.ac.il/home/hassner/Adience/data.html
（2015年发布）IMDBWIKI ：20284个人,共523051幅人脸图像(年龄、性别识别)
（2015年发布）CACD2000 ：2000个人,共163446幅人脸图像(年龄识别)
http://bcsiriuschen.github.io/CARC/
（2015年发布）CelebA：10177个人,共202599幅人脸图像(属性识别)
http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html
5、其他数据库（活体检测）：
YouTube 名人2008 47个人,共1910段视频
http://seqam.rutgers.edu/site/media/ data_files/ytcelebrity.tar
YouTube 2011 1595个人,共3425段视频
http://www.cs.tau.ac.il/~wolf/ytfaces/
KFW 2012 533对亲属关系(KFW-I)和1000 对亲属关系(KFW-II)
http://www.kinfacew.com/download. html
CASIA 2012 50个人,每个人12段视频
http://www.cbsr.ia.ac.cn/english/ FaceAntiSpoofDatabases.asp
Replay-Attack2012 50个人,每个人24段视频
https://www.idiap.ch/dataset/replayattack
活体检测数据库简介：
| Database | Year of release | # subjects | # videos | Acquisition camera device | Attack type | Subject race | Subject gender | Subject age |
| NUAA [1] | 2010 | 15 | •24 genuine • 33 spoof | • Web-cam (640 × 480) | • Printed photo | • Asian 100% | • Male 80% • Female 20% | 20 to 30 yrs |
| Idiap REPLAYATTACK [2][3][4] | 2012 | 50 | • 200 genuine • 1,000 spoof | • MacBook 13’’ camera (320 × 240) | • Printed photo • Display photo (mobile/HD) • Replayed video (mobile/HD) | • White 76% • Asian 22% • Black 2% | • Male 86% • Female 14% | 20 to 40 yrs |
| CASIA FASD [5] | 2012 | 50 | • 150 genuine • 450 spoof | • Low-quality camera (640 × 480) • Normal-quality camera (480 × 640) • Sony NEX-5 camera (1280 × 720) | • Printed photo • Cut photo ② • Replayed video (HD) | • Asian 100% | • Male 86% • Female 14% | 20 to 35 yrs |
| MSU MFSD [6] | 2014 | 55 ① | • 110 genuine • 330 spoof | • MacBook Air 13” camera (640 × 480) • Google Nexus 5 camera (720 × 480) | • Printed photo • Replayed video (mobile/HD) | • White 70% • Asian 28% • Black 2% | • Male 63% • Female 37% | 20 to 60 yrs |
| The Oulu-NPU face anti-spoofing database | 2016 | 55 | • 990 genuine • 3,960 spoof | • Front cameras of six mobile devices（1080×1920） ( Samsung Galaxy S6 edge, HTC Desire EYE, MEIZU X5, ASUS Zenfone Selfie, Sony XPERIA C5 Ultra Dual and OPPO N3) | • Two printed photo • Two replayed video (mobile/HD) | • White 4% • Asian 96% | • Male 69% • Female31% | 20 to 60 yrs |
注：① MSU MFSD中55个人的数据，只有35个人的数据可以公开使用。
②“Cut photo attack”表示将打印图片中眼睛部位剪掉，攻击者用他的照片盖住他的脸，并且可以在洞里眨眼睛。
参考文献：
[1] 严严,陈日伟,王菡子.基于深度学习的人脸分析研究进展[J].厦门大学学报(自然科学版),2017,56(1):13-24.
[2] Di Wen, Member, IEEE, Hu Han, Member, IEEE and Anil K. Jain, “Face Spoof Detection with Image Distortion Analysis”, in IEEE Transactions on Information Forensics and Security,2015,pp.1–16.
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