In this paper, we introduce a new large-scale face database from KIST, denoted as K-FACE, and describe a novel capturing device specifically designed to obtain the data. The K-FACE database contains more than 1 million high-quality images of 1,000 subjects selected by considering the ratio of gender and age groups. It includes a variety of attributes, including 27 poses, 35 lighting conditions, three expressions, and occlusions by the combination of five types of accessories. As the K-FACE database is systematically constructed through a hemispherical capturing system with elaborate lighting control and multiple cameras, it is possible to accurately analyze the effects of factors that cause performance degradation, such as poses, lighting changes, and accessories. We consider not only the balance of external environmental factors, such as pose and lighting, but also the balance of personal characteristics such as gender and age group. The gender ratio is the same, while the age groups of subjects are uniformly distributed from the 20s to 50s for both genders. The K-FACE database can be extensively utilized in various vision tasks, such as face recognition, face frontalization, illumination normalization, face age estimation, and three-dimensional face model generation. We expect systematic diversity and uniformity of the K-FACE database to promote these research fields.


翻译:在本文中,我们从KIST引入了一个称为K-FACE的新的大型面部数据库,并描述一个专门为获取数据而设计的新型捕捉装置。K-FACE数据库包含100多万张高质量的图像,这些图像包含通过考虑性别和年龄组比例选择的1 000个主题,其中包括各种属性,包括27个构成、35个照明条件、3个表达方式和5种配件组合的分类。K-FACE数据库是通过一个配有精密照明控制和多摄像头的半球捕捉系统系统系统构建的,因此有可能准确分析造成性能退化的各种因素的影响,如成形、照明变化和配件。我们不仅考虑外在环境因素(如成形和照明)之间的平衡,而且还考虑诸如性别和年龄组等个人特征的平衡。性别比例相同,同时将男女对象的年龄组从20至50岁统一分布。K-FACE数据库可以在各种愿景任务中广泛使用,例如面部认识、面部、面部、面部正常化正常化、面面部年龄估计、面部、面面面面部研究领域,我们期待K-CEFA-FA-D-D-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-SD-S-S-SD-SD-S-S-SD-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-S-

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
计算机视觉的不同任务
专知
5+阅读 · 2018年8月27日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】视频目标分割基础
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年9月19日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
3D Face Modeling from Diverse Raw Scan Data
Arxiv
5+阅读 · 2019年2月13日
Arxiv
5+阅读 · 2018年12月18日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
计算机视觉的不同任务
专知
5+阅读 · 2018年8月27日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】视频目标分割基础
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年9月19日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员