UMDFaces資料集與人臉特徵點檢測
UMDFaces資料集:
該資料集包含367920張人臉,分別類屬於8501個事件類別。提供的人臉資訊包括,人臉框,人臉姿勢,(yaw,pitch,roll),21個關鍵點,性別資訊等。由於圖片尺度,方向等的問題,使得該資料集不適合做人臉檢測的訓練,適合做人臉識別。
該資料集,主要是使用GoogleScraper從網路爬下的圖片,作者使用了DP2MFD model(Deep Pyramid Deformable Parts Model for Face Detection)和AMT(AmazonMechanical Turk)
進行了先期的預處理,從而將人臉都檢測出來。然後使用All-in-one CNN進行了關鍵點,姿勢,性別等的估計。
為了真正保證資料的純淨,作者對其進行了清洗,在清洗每個object中資料的時候,作者使用了cosine distance,定義為(1-cos(seita)),使用了10對圖片做相似性的測試,如果10對圖片測下的相似度相加,結果小於固定的閾值(10),那麼這10對圖片就屬於同一個人的圖片。反之,如果大於10,說明有噪聲圖片在裡面,如果裡面只有1對圖片的cosine distance大於1,則將這一對圖片刪除,如果有大於1對的大於1,則去掉其中一個最大值的那對圖片,然後繼續新增進一對圖片,繼續進行上面的測試,直到所有的10對圖片cosine distance和小於10為止。
如果某個object被移除超過5對圖片,則去掉該object。
詳細的流程如下圖所示。
安裝步驟:
caffe-rc3安裝:
要執行該程式,必須安裝caffe-rc3這個版本的caffe,
wget https://github.com/BVLC/caffe/tree/rc3
tar -xzvf rc3
cd /caffe-rc3/
mv Makefile.config.example Makefile.config
修改其中庫為自己的路徑
make matcaffe -j8
make mattest -j8
到此,證明matcaffe安裝成功。
UMDFace 安裝:
wget http://umdfaces.io/UMD_Fiducials.tar.gz tar -xzvf UMD_Fiducials.tar.gz cd /caffe-root/data/ilsvrc12/ get_ilsvrc_aux.sh cd /caffe-root/examples/UMD_Fiducials/ matlab
點開demo.m
修改其中,caffe_path = '/caffe-rc3/';
執行,會出現下圖的執行效果,