武汉大学提出全球最大的口罩遮挡人脸数据集：RMFD

2020 年 3 月 23 日 CVer

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重磅干货，第一时间送达

前言

近期受 COVID-19（新型冠状病毒肺炎）疫情影响，学术界、工业界陆续用AI技术帮助人类解决问题，并取得重大突破。其中关于口罩遮挡人脸识别、检测以及CT图像分析更是热门的研究方向。Amusi 这几天一直在整理相关资料，这几天会陆续分享给大家，感兴趣的同学，欢迎点赞支持。

RMFD：口罩遮挡人脸数据集

《Masked Face Recognition Dataset and Application》

论文：https://arxiv.org/abs/2003.09093

数据集下载链接：

https://github.com/X-zhangyang/Real-World-Masked-Face-Dataset

发起单位：武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心

原始样本示例

为了有效防止COVID-19 新型冠状病毒的传播，在冠状病毒流行期间，几乎每个人都戴着口罩。这几乎使传统的人脸识别技术在许多情况下无效，例如人脸考勤，火车站的人脸安全检查等。因此，迫切需要提高在口罩遮挡上的人脸识别的性能技术。当前大多数高级人脸识别方法都是基于深度学习而设计的，深度学习取决于大量人脸样本。但是，目前尚没有公开可用的口罩遮挡人脸识别数据集。

为此，这项工作提出了三种类型的口罩遮挡人脸数据集，包括口罩遮挡人脸检测数据集（MFDD），真实口罩遮挡人脸识别数据集（RMFRD）和模拟口罩遮挡人脸识别数据集（SMFRD）。其中，就我们所知，RMFRD目前是世界上最大的真实口罩遮挡人脸数据集。

这些数据集可供工业界和学术界免费使用，基于这些数据集，可以开发口罩遮挡人脸的各种应用。本项目开发的多粒度口罩遮挡人脸识别模型可达到95％的准确性，超过了行业报告的结果。

RMFD 数据集还在扩充中（希望大家助力贡献）

发起单位：武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心

联系人：熊张洋

联系邮箱：x_zhangyang@whu.edu.cn

为了进一步扩充数据集，欢迎大家将个人收集到的戴口罩图片，通过邮件的方式发送到 x_zhangyang@whu.edu.cn，我们会对收到的图片统一处理。

数据集下载

(1) 真实口罩人脸识别数据集：从网络爬取样本，经过整理、清洗和标注后，含525人的5千张口罩人脸、9万正常人脸。

(2) 模拟口罩人脸识别数据集：给公开数据集中的人脸戴上口罩，得到1万人、50万张人脸的模拟口罩人脸数据集。

原项目其实提供了数据集的百度网盘链接，但防止链接失效，这里还是直接附上整个数据集的链接比较合适（不会出错）

数据集下载链接：

https://github.com/X-zhangyang/Real-World-Masked-Face-Dataset

口罩人脸识别

基于建立的数据集，设计和训练了面部-眉眼多粒度口罩人脸识别模型，数据集上的识别精度达到95%

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