論文の概要: WSD: Wild Selfie Dataset for Face Recognition in Selfie Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07245v1
- Date: Tue, 14 Feb 2023 18:43:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-15 14:31:17.627447
- Title: WSD: Wild Selfie Dataset for Face Recognition in Selfie Images
- Title（参考訳）: WSD:自撮り画像の顔認識のための野生の自撮りデータセット
- Authors: Laxman Kumarapu, Shiv Ram Dubey, Snehasis Mukherjee, Parkhi Mohan,
Sree Pragna Vinnakoti, Subhash Karthikeya
- Abstract要約: 我々は、異なるスマートフォンのセルフィーカメラから画像をキャプチャするWild Selfieデータセット(WSD)を開発した。
WSDデータセットには42人の画像45,424枚が含まれている。
各被験者の平均画像数は1,082で、各被験者の最大画像数は518と2,634である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.356502206849106
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rise of handy smart phones in the recent years, the trend of
capturing selfie images is observed. Hence efficient approaches are required to
be developed for recognising faces in selfie images. Due to the short distance
between the camera and face in selfie images, and the different visual effects
offered by the selfie apps, face recognition becomes more challenging with
existing approaches. A dataset is needed to be developed to encourage the study
to recognize faces in selfie images. In order to alleviate this problem and to
facilitate the research on selfie face images, we develop a challenging Wild
Selfie Dataset (WSD) where the images are captured from the selfie cameras of
different smart phones, unlike existing datasets where most of the images are
captured in controlled environment. The WSD dataset contains 45,424 images from
42 individuals (i.e., 24 female and 18 male subjects), which are divided into
40,862 training and 4,562 test images. The average number of images per subject
is 1,082 with minimum and maximum number of images for any subject are 518 and
2,634, respectively. The proposed dataset consists of several challenges,
including but not limited to augmented reality filtering, mirrored images,
occlusion, illumination, scale, expressions, view-point, aspect ratio, blur,
partial faces, rotation, and alignment. We compare the proposed dataset with
existing benchmark datasets in terms of different characteristics. The
complexity of WSD dataset is also observed experimentally, where the
performance of the existing state-of-the-art face recognition methods is poor
on WSD dataset, compared to the existing datasets. Hence, the proposed WSD
dataset opens up new challenges in the area of face recognition and can be
beneficial to the community to study the specific challenges related to selfie
images and develop improved methods for face recognition in selfie images.
- Abstract（参考訳）: 近年,携帯端末の普及に伴い,自撮り画像の撮影傾向が注目されている。
したがって、セルフィー画像中の顔を認識するための効率的なアプローチを開発する必要がある。
セルフィー画像のカメラと顔の距離が短いことと、セルフィーアプリの視覚効果が異なるため、既存のアプローチでは顔認識がより困難になる。
自撮り画像の顔を認識するためにデータセットを開発する必要がある。
この問題を緩和し,自撮り顔画像の研究を容易にするために,携帯電話の自撮りカメラから画像を取り出す「野生自撮りデータセット(WSD)」を開発した。
wsdデータセットには42人(女性24人、男性18人)の45,424枚の画像が含まれており、それぞれ40,862個のトレーニングと4,562個のテスト画像に分割されている。
各被験者の平均画像数は1,082で、各被験者の最大画像数は518と2,634である。
提案したデータセットは,拡張現実フィルタリング,ミラー画像,オクルージョン,照明,スケール,表現,視点,アスペクト比,ぼやけた顔,回転,アライメントなど,いくつかの課題で構成されている。
提案するデータセットと既存のベンチマークデータセットを異なる特性で比較する。
WSDデータセットの複雑さも実験的に観察され、既存の最先端の顔認識手法の性能は、既存のデータセットと比較してWSDデータセットでは劣っている。
したがって、提案されたwsdデータセットは、顔認識の分野で新たな課題を提起し、自撮り画像に関する特定の課題を調査し、自撮り画像における顔認識の改善方法を開発するコミュニティにとって有益である。
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