整合：CV君
分享几篇发表在WACV会议论文中的人脸数据集。他们从目前人脸识别的难点出发，研究更公平、适用场景更广的人脸识别或活体检测。
1.缓解种族偏见的FairFace- face数据集
FairFace:平衡种族、性别和年龄的面部属性数据集，用于偏差测量和缓解
为了缓解种族偏见，费尔法克斯的人脸图像数据集包含108，501张图像，强调了数据集中种族构成的平衡。定义了七个民族：白种人、xfdxmy人、印度人、东亚人、东南亚人、中东人和拉丁人。图片采集自YFCC-100M Flickr数据集，标注了种族、性别和年龄组。
费尔法克斯数据集在新数据集上训练的模型精度大大提高。重要的是不同种族和性别群体之间的准确性是一致的。
作者| Kimmo krkkinen，Jungseock的唠叨建筑
地点|洛杉矶加州大学
纸张| https://arxiv.org/abs/1908.04913
数据集| https://github.com/完美冬瓜/费尔法克斯尚未公布)
备注| WACV2021
异常背景下的人脸识别数据集
对抗俱乐部的红地毯：暴力视频人脸识别的部分监督域转移
本文研究了人脸识别背景下的部分监督域迁移问题。基于干净的训练图像，评价了该算法对不良视频中人的识别能力。介绍一个数据集：WildestFaces，它包含在模糊、姿态多样性、遮挡和分辨率等不利因素下拍摄的图像。
作者|尤努斯坎布蒂，穆罕默德克里姆于切尔，拉马赞戈克伯克辛比斯，纳兹利伊基斯勒-辛比斯，皮纳尔杜伊古卢
单位|哈塞特佩大学；中东理工大学
纸张| https://arxiv.org/abs/2009.07576
数据集| https://ycbilge.github.io/wildestFaces
备注| WACV2021
三.ARL-VTF-人脸热成像数据集
大规模、时间同步的可见光和热人脸数据集
ARL-VTF数据集包含来自395名受试者的50多万张图像，是迄今为止最大的可见光和人脸热成像成对数据集。
作者|多梅尼克海报，甜美男孩蒂尔克，斯里尼瓦桑拉贾拉曼，邢迪，塞德里克尼姆帕方德杰，维沙尔m帕特尔，纳撒尼尔j肖特，本杰明s里根，纳赛尔m纳斯拉巴迪，胡。
背景|西弗吉尼亚大学；陆军研究实验室；博斯艾伦咨询公司；约翰霍普金斯大学；内布拉斯加大学林肯分校
纸张| https://arxiv.org/abs/2101.02637
备注| WACV2021
作者没有提供公众访问地址，可以通过邮件询问。
四.人脸活体检测数据集
多模态跨种族人脸反欺骗的基准
到目前为止，最大的人脸实时检测数据集在模式、检测目标数量和攻击类型方面都是一样的。更重要的是，cef是唯一一个带有国家标签的公众人脸活体检测数据集。此外，通过从多模态数据中学习补充信息来减轻种族偏见，提供了一种基线算法PSMM Net。大量实验验证了算法的实用性和训练模型在所提数据集上的泛化能力。
作者|刘阿健，谭子昌，塞尔吉奥埃斯克拉，郭，斯坦李
单位|麻省理工学院；中国科学院自动化研究所；CVC百度；西湖大学
纸张|
https://open access . the VF.com/content/WACV 2021/papers/Liu _ CASIA-SURF _ cef _ A _ Benchmark _ for _ Multi-Modal _跨种族_ Face _ Anti-欺骗_WACV_2021_paper.pdf
数据集|
https://sites . Google.com/QQ.com/face-反欺骗/welcome/challengeecvpr 2020？用户=0可通过电子邮件申请)
备注| WACV2021
168飞艇6种不亏钱的方法
四.人脸活体检测数据集
多模态跨种族人脸反欺骗的基准
到目前为止，最大的人脸实时检测数据集在模式、检测目标数量和攻击类型方面都是一样的。更重要的是，cef是唯一一个带有国家标签的公众人脸活体检测数据集。此外，通过从多模态数据中学习补充信息来减轻种族偏见，提供了一种基线算法PSMM Net。大量实验验证了算法的实用性和训练模型在所提数据集上的泛化能力。
作者|刘阿健，谭子昌，塞尔吉奥埃斯克拉，郭，斯坦李
单位|麻省理工学院；中国科学院自动化研究所；CVC百度；西湖大学
纸张|
https://open access . the VF.com/content/WACV 2021/papers/Liu _ CASIA-SURF _ cef _ A _ Benchmark _ for _ Multi-Modal _跨种族_ Face _ Anti-欺骗_WACV_2021_paper.pdf
数据集|
https://sites . Google.com/QQ.com/face-反欺骗/welcome/challengeecvpr 2020？用户=0可通过电子邮件申请)
备注| WACV2021