人臉關鍵點檢測資料庫&人臉關鍵點檢測最新方法調研
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一、人臉關鍵點檢測資料庫
(2001年釋出)BioID :約1000幅影象,每個人臉標定20個關鍵點。
https://www.bioid.com/About/BioID-Face-Database
(2011年釋出)LFPW:1132幅影象,每個人臉標定29個關鍵點
http://neerajkumar.org/databases/lfpw/
(2011年釋出)AFLW:25993幅影象,每個人標定21個關鍵點
https://lrs.icg.tugraz.at/research/aflw/
(2013年釋出)COFW:1852幅影象,每個人臉標定29個關鍵點
http://www.vision.caltech.edu/xpburgos/
(2014年釋出)ICCV13/MVFW :2500幅影象,每個人臉標定68個關鍵點
https://sites.google.com/site/junliangxing/codes
(2014年釋出)OCFW: 3837幅影象,每個人臉標定68個關鍵點
https://sites.google.com/site/junliangxing/codes
(2016年釋出)300-W :600幅影象,每個人標定68個關鍵點
http://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/300-W_IMAVIS/
LFW:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/
(2013年釋出)HELEN:348幅影象,每個人標定29個關鍵點
http://www.f-zhou.com/fa_code.html
(2015年釋出)CelebA:10177個人,共202599幅人臉影象,每個人5個關鍵點
http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html
二、人臉關鍵點檢測最新方法調研
1、TCDCN:Learning and Transferring Multi-task Deep Representation for Face Alignment,2014
速度:1.5ms on GTX760,17ms on inter core i5 cpu。 精度:IBUG資料集上9.15%error,優於LBF的11.98%;AFLW資料集上優於cascade CNN;300-W資料集上優於LBF,對難樣本效果更好。 CNN卷積神經網路方法。
2、LBF:Face alignment at 3000 fps via regressing local binary features, 2014
速度:PC上至少300fps,最快3000fps。 精度:LFPW資料集error=3.35%,helen資料集達到5.41%; 300-w資料集一般圖片error=4.95%,難圖片11.98%,處理簡單樣本效果更好。比一些2013年前較差方法好。 傳統方法,決策樹。
3、cascade CNN:Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection,2013
速度:CPU上0.12s,在gtx1070測試8ms左右。 精度:BioID、LFPW資料集上與2012年之前的方法做對比,沒有與最新方法比,測試效果一般。CNN級聯結構。
4、MCSR(目前300-w排名第一):M3 CSR: Multi-view, multi-scale and multi-component cascade,2016
速度:within 50ms on i7 CPU。 精度:IBUG資料集上5.65%,優於TCDCN的9.15%error,優於LBF的11.98%;
5、(目前300-w排名第二)Approaching human level facial landmark localization by deep learning,2016
速度:0.5s on i7 cpu。 精度:在300-w資料集上error:common=3.43,challenge=5.72,full=3.88,明顯優於TCDCN、LBF。 CNN級聯結構。
6、MDM:Mnemonic Descent Method:A recurrent process applied for end-to-end face alignment, 2016
速度:不詳。 精度:300W資料集上,threshold=0.08時,51點error=4.2%,68點error=6.8%。 效果優於Face++,yan et al,CFSS。 CNN+RNN 深度學習方法
7、Face++:Extensive facial landmark localization with coarse-to-fine convolutional network cascade,2013
速度:不詳。 精度:300-w資料集上,threshold=0.08時,51點error=5%,68點error=8%,沒有與其他方法對比,此方法效果稍微差點。
8、CFSS:Face Alignment by Coarse-to-Fine Shape Searching, 2015
速度:25fps on i5 cpu。 精度:在300w資料集上,效果優於LBF和2013年之前的很多方法。在LFPW,Helen資料集上比較結果類似。 傳統方法
9、Unconstrained Face Alignment via Cascaded Compositional Learning,2016
速度:PC上cpu實現350FPS。 精度:AFLW上優於CFSS,LBF。 使用決策樹。
10、DRDA:Occlusion-free Face Alignment: Deep Regression Networks Coupled with De-corrupt AutoEncoders
速度:不詳。 精度:IBUG資料集上,和很多較差方法做對比,效果稍微優於LBF,和我上訴總結的方法沒有對比。
11、Wing Loss for RobustFacial Landmark Localisation with Convolutional Neural Networks.
速度:cpu 100/15/5 FPS 精度: 300w,common: 3.27,challenge: 7.18, Full: 4.04.