Real-World Masked Face Dataset

近期全球新型冠状病毒肆虐，疫情严重地区（如武汉）几乎人人戴口罩，具有海量样本基数。收集样本建立全球最大口罩人脸数据集，并向社会开放，为当前及今后可能的类似公共安全事件智能管控积累数据资源。基于口罩人脸数据，设计相应口罩遮挡人脸检测和识别算法，帮助社区封闭时的人员进出管控，车站、机场的人脸识别闸机以及人脸门禁考勤设备的升级，适应行人口罩蒙面遮挡的应用环境。Recently, the global outbreak of the novel coronavirus has led to widespread mask-wearing, especially in severely affected areas such as Wuhan, providing a vast sample base. A dataset of the world's largest collection of masked facial images has been compiled and made publicly available to accumulate data resources for intelligent management of current and potential future public safety incidents. Utilizing this dataset, algorithms for detecting and recognizing faces with mask obstructions have been developed. These algorithms aid in managing community access control during lockdowns, upgrading facial recognition systems at stations and airports, and adapting access control and attendance systems to environments where individuals wear masks.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 口罩遮挡人脸数据集（Real-World Masked Face Dataset，RMFD）

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

• 黄宝金
• 联系邮箱：[e-mail]

数据集内容

数据集下载

• RMFD_part_1: 可直接下载使用。
• RMFD_part_2: 包含4个压缩文件，需下载全部后解压。
• RMFD_part_3: 包含3个压缩文件，需下载全部后解压。
• 下载地址: https://drive.google.com/open?id=1kZAIiv34Iav9Vt8BB101FXo4KoEClpx9

已标注数据集说明

• 真实口罩人脸识别数据集:

  • 样本数量: 525人，5千张口罩人脸，9万正常人脸。
  • 下载地址: https://pan.baidu.com/s/1XvGepj84SCA9rlVb9rGhEQ 密码：j3aq
  • 或: https://drive.google.com/open?id=1UlOk6EtiaXTHylRUx2mySgvJX9ycoeBp

• 模拟口罩人脸识别数据集:

  • WebFace模拟口罩人脸数据集:
    • 下载地址: https://pan.baidu.com/s/1O1lk1Yqp-yao7RTZomuUfw 密码：bts7
  • LFW模拟口罩人脸数据集:
    • 下载地址: https://pan.baidu.com/s/1ULHV6ShpnPUzn5eqPUYu0w 密码：q7cf
  • AgeDB-30模拟口罩人脸数据集:
    • 下载地址: https://pan.baidu.com/s/1Eaoc90aoh9vf-8N2c-mv7A 密码: jy5j
  • CFP-FP模拟口罩人脸数据集:
    • 下载地址: https://pan.baidu.com/s/14py4YFNO6YDhm6_qCaSyuA 密码：ebd8

• 真实口罩人脸验证数据集:

  • 样本数量: 426人，4015张人脸图像。
  • 下载地址: https://pan.baidu.com/s/1pI6WIvkac74Ec7LfD41LSg 密码：tbe6

口罩人脸识别

• 识别模型: 面部-眉眼多粒度口罩人脸识别模型。
• 识别精度: 达到95%。
• 动态视频演示下载地址: https://pan.baidu.com/s/1P0PiWFNT1z_TcCj8vo43ow 提取码: acwe

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集的构建方式主要通过网络爬取和模拟生成两种途径。首先，从互联网上爬取了大量真实佩戴口罩的人脸图像，经过严格的整理、清洗和标注，形成了包含525人的5千张口罩人脸和9万张正常人脸的真实口罩人脸识别数据集。其次，通过在公开数据集上添加口罩，生成了1万人、50万张人脸的模拟口罩人脸数据集，涵盖了WebFace、LFW、AgeDB-30和CFP-FP等多个知名数据集。此外，还构建了一个真实口罩人脸验证数据集，包含426人的4015张人脸图像，并组织成7178对样本对，用于验证口罩人脸识别算法的性能。

特点

该数据集的主要特点在于其规模庞大且多样性丰富。首先，数据集包含了全球最大规模的口罩人脸图像，涵盖了真实和模拟两种类型的数据，能够有效支持口罩遮挡情况下的面部识别研究。其次，数据集的标注精细，不仅区分了佩戴口罩和未佩戴口罩的人脸，还提供了相同身份和不同身份的样本对，便于进行深度学习和模式识别算法的训练与验证。此外，数据集的构建背景紧密结合了当前全球公共卫生事件的需求，具有显著的现实意义和应用价值。

使用方法

该数据集的使用方法简便且灵活。用户可以通过提供的下载链接获取数据集的各个部分，包括原始样本和已标注数据集。对于需要进行口罩人脸识别研究的学者和开发者，可以直接使用已标注的真实口罩人脸识别数据集和模拟口罩人脸数据集进行模型训练。同时，数据集还提供了详细的标注信息和样本对，便于进行验证和测试。此外，数据集的构建单位武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心还提供了联系邮箱，欢迎用户提交个人收集的口罩人脸图像，以进一步扩充数据集，促进相关领域的研究进展。

背景与挑战

背景概述

在新型冠状病毒疫情背景下，口罩佩戴成为普遍现象，这促使了全球最大口罩遮挡人脸数据集（Real-World Masked Face Dataset，RMFD）的创建。该数据集由武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心发起，旨在为未来可能的公共安全事件智能管控积累数据资源。RMFD数据集的核心研究问题是如何在口罩遮挡情况下进行有效的人脸检测与识别，这对于社区封闭管理、车站和机场的人脸识别闸机以及人脸门禁考勤设备的升级具有重要意义。该数据集的创建不仅填补了相关领域的数据空白，还为后续研究提供了宝贵的资源。

当前挑战

RMFD数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，收集和标注大量口罩遮挡人脸图像是一项复杂且耗时的任务，尤其是在确保数据多样性和代表性的前提下。其次，口罩遮挡导致传统人脸识别算法性能显著下降，如何设计适应性强的算法以提高识别精度是一个关键问题。此外，数据集的隐私保护和伦理问题也不容忽视，特别是在涉及个人图像数据时，确保数据使用的合法性和道德性至关重要。这些挑战不仅影响了数据集的构建，也对后续算法研究和应用提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

在当前全球疫情背景下，Real-World Masked Face Dataset（RMFD）数据集的经典使用场景主要集中在口罩遮挡人脸的检测与识别。该数据集通过收集和标注大量戴口罩的人脸图像，为研究人员提供了丰富的训练和测试资源。这些数据被广泛应用于开发和优化口罩遮挡人脸识别算法，以应对公共场所如车站、机场以及社区门禁系统中的人脸识别需求。

实际应用

在实际应用中，RMFD数据集被广泛用于升级和优化现有的人脸识别系统。例如，在社区封闭管理期间，该数据集支持开发出能够准确识别戴口罩居民的门禁系统，确保社区安全。此外，在机场、车站等人流密集场所，基于该数据集的识别算法能够有效应对乘客戴口罩的情况，保障公共安全。

衍生相关工作

基于RMFD数据集，研究人员开发了多种口罩遮挡人脸识别模型，如面部-眉眼多粒度识别模型，显著提升了识别精度。此外，该数据集还激发了相关领域的研究，如口罩遮挡下的表情识别和情感分析，进一步拓展了人脸识别技术的应用边界。这些衍生工作不仅丰富了学术研究，也为实际应用提供了更多可能性。