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 largest scale for masked faces has been collected and made publicly available to accumulate data resources for intelligent management of current and potential future public safety incidents. Based on the masked face data, corresponding algorithms for detecting and recognizing faces with masks have been designed. These algorithms assist in managing personnel access during community lockdowns, upgrading facial recognition turnstiles at stations and airports, and adapting facial recognition attendance systems to environments where masks obscure faces.

原始信息汇总

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

数据集发起单位

• 武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心

联系人及联系方式

• 联系人：熊张洋
• 联系邮箱：[e-mail]

数据集目的

• 收集全球最大口罩人脸数据集，为公共安全事件智能管控积累数据资源。
• 设计口罩遮挡人脸检测和识别算法，应用于社区封闭管理、车站机场人脸识别闸机及人脸门禁考勤设备。

数据集下载

• 原始样本

  • RMFD_part_1：直接下载使用。
  • RMFD_part_2 (4个压缩文件) 和 RMFD_part_3 (3个压缩文件)：需下载全部压缩文件后解压。
  • 下载链接：
    • https://pan.baidu.com/s/1Vly3K-0qjlB6M2lenTZ8PA 提取码: xhze
    • https://drive.google.com/open?id=1kZAIiv34Iav9Vt8BB101FXo4KoEClpx9

• 已标注数据集

  • 真实口罩人脸识别数据集

    • 包含525人的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
      • 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

      • 包含1万人、50万张人脸。
      • 下载地址：
        • https://pan.baidu.com/s/1Qi_8D_kH2QCm761elZs5YA 密码: 77m8
        • https://drive.google.com/open?id=1q0ibaoFVEmXrjlk3-Oyx2oYR8HpVy6jc

    • LFW模拟口罩人脸数据集

      • 下载地址：
        • https://pan.baidu.com/s/1Ge0KcYgu6oVAbLlDHCKwRg 密码: o126
        • https://drive.google.com/open?id=1soLIUkGruSKMzg5z5_OYYqUVoca4E_lI

口罩人脸识别模型

• 基于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%。
• 动态视频演示下载链接：
  • https://pan.baidu.com/s/1P0PiWFNT1z_TcCj8vo43ow 提取码: acwe

数据集示例

• 包含多个原始样本图片，展示不同情况下的口罩遮挡人脸。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

鉴于新型冠状病毒疫情期间口罩使用成为常态，本数据集通过广泛收集网络上的口罩人脸图像，经过严格的筛选、清洗及标注流程，构建了包含真实场景中戴口罩人脸的数据库。具体而言，该数据集由两部分组成：一部分是真实口罩人脸识别数据集，包含了525人的5千张口罩人脸和9万张正常人脸；另一部分则是模拟口罩人脸识别数据集，通过对公开数据集中的人脸图像添加口罩，形成了1万人、50万张人脸的模拟数据。

使用方法

用户可以通过提供的下载链接获取数据集，数据集分为多个压缩包，下载后需解压以获得原始图像数据。数据集已进行初步的标注，用户可以直接用于训练与测试人脸识别模型。同时，数据集的构建者提供了面部-眉眼多粒度口罩人脸识别模型的训练成果，以及相应的动态视频演示，供研究者参考与对比。

背景与挑战

背景概述

在新型冠状病毒疫情全球肆虐的背景下，武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心发起并创建了Real-World Masked Face Dataset（RMFD），这是一个面向现实世界口罩遮挡人脸识别的大型数据集。该数据集的创建旨在为智能管控在公共安全事件中的人员进出提供数据支持，特别是在社区封闭管理、车站、机场以及人脸门禁考勤设备中适应口罩蒙面应用环境的需求。自2020年以来，该数据集已成为相关领域研究的重要资源，对推动口罩人脸识别技术的发展起到了积极作用。

当前挑战

该数据集在构建过程中遇到的挑战主要包括：一是如何在保证数据质量的前提下，快速收集并处理大量的口罩人脸样本；二是如何真实地模拟不同场景下口罩遮挡人脸的多样性，以提升模型的泛化能力；三是在数据集的应用研究中，如何设计出鲁棒性更强的识别算法，以应对口罩遮挡带来的特征信息缺失和识别难度增加的问题。

常用场景

经典使用场景

在新型冠状病毒疫情期间，为应对普遍出现的口罩遮挡人脸的情况，Real-World Masked Face Dataset（RMFD）应运而生。该数据集被广泛用于训练和测试口罩遮挡下的人脸检测与识别算法，以保障公共安全领域的智能化管理需求。

解决学术问题

RMFD解决了传统人脸识别技术在口罩遮挡情况下准确率下降的难题，为学术研究提供了宝贵的实验数据，推进了口罩遮挡人脸识别技术的发展，对于疫情防控期间的人员管控和身份认证具有重要的研究意义和实际应用价值。

实际应用

在疫情防控的关键时期，基于RMFD的数据分析和算法模型被应用于社区封闭管理、车站与机场的安全检查、以及人脸门禁考勤系统等场景，大大提高了这些场景下的人员识别效率和准确性。

数据集最近研究

最新研究方向

在新型冠状病毒疫情背景下，口罩人脸识别技术成为公共安全领域的研究热点。Real-World Masked Face Dataset（RMFD）作为全球最大的口罩人脸数据集，为相关算法研究提供了重要资源。目前，该数据集正被用于设计面部-眉眼多粒度识别模型，该模型在数据集上的识别精度已达到95%。此研究方向不仅有助于社区封闭管理时的人员管控，也对车站、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，为智能管控积累了宝贵的数据资源。