ChenJM
(Face-Detection) - FDDB

  01 Oct 2016

地址：http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/

简介

   FDDB(Face Detection Data Set and Benchmark)，无约束人脸检测测试数据集，主要来源是Faces in the Wild [http://tamaraberg.com/faceDataset/index.html] 人脸数据集，采集于新闻网站。通过去重和椭圆拟合后得到最终的FDDB数据集。

  1. 共2845张图像，含5171个人脸;

  2. 人脸图像情况多样化，含遮挡、多角度、低分辨率和失焦等。

  3. 标注区域为椭圆形；

  4. 包含灰度和彩色图像。

人脸标注

人脸区域剔除规则：1、高或宽小于20个像素的剔除；2、人脸的双眼（或眼镜）被遮挡的剔除；3、对于模棱两可的模糊/遮挡/远离摄像头等情况，以人为判断为主，通过多个人对改图的标注情况进行统计后再作出划分。

标注区域：

标签数据格式：

评估标准

设d为检测输出，l为标签，则重叠度定义为，匹配规则为，每个标签只允许一个检测框与之相对应，重复检测视为错误检测。

有两种打分制度，分别为离散分数（Discrete Score）和连续分数（Continuous Score）：

结果权衡指标

  • 检测准确率P = 检测到的真人脸数/所有检测到的算法认为是人脸的数目，对应误检。

  • 检测召回率R = 检测到的真人脸数/测试图片上的所有人脸的数目，对应漏检。

  • ROC横坐标为FP ( false positive) = FP = 实际为负却预测为正 = 误检数。

  • ROC纵坐标为TPR ( true positive rate ) = TP / ( TP + FN ) = 实际为人脸也检测到是人脸 / 实际人脸数量。

近期榜单数据

  • 离散，在FP=150时：FaceBoxes为0.926707；DeepIR为0.947592，PyramidBox为0.937343；（PyramidBox于2018年3月由百度提出）

  • 离散，在FP=2000时：FaceBoxes为0.969832；mtcnn为0.9504，PyramidBox为0.993618；

  • 连续，在FP=150时：FaceBoxes为0.802633；DeepIR为0.831841，PyramidBox为0.821754；

  • 连续，在FP=2000时：FaceBoxes为0.836065；PyramidBox为0.865304；