顔認識は主要な研究分野の一つであり、組織や政府によって数年採用されている。アップル、小米、ファーウェイ、サムスン、OPPO、Realmeなどのスマートフォンメーカーは、この技術を携帯電話に統合し、ユーザーに最大のセキュリティを提供してきた。
同研究によると、顔認識市場規模は2020年の38億ドルから2025年には85億ドルに成長する見込みで、予測期間内の複合年成長率は17.2%となる。
人間が特定の顔を識別するには0.2秒かかり、多くの人が約5000の顔を識別することができる。顔の表情を自動的に解読し、感情を検出することもできます。言い換えれば、私たちは生まれつき顔認識と分析が得意です。
近年、コンピュータビジョン（CV）が追いつきつつあり、場合によっては顔認識で人間を上回っている。進歩的な履歴書と機械学習は、人間よりも効率的で正確にタスクを処理するソリューションを生み出しています。（出典：『フォーブス』2021 1月20日）
現在使用されているデータベースは非常に多いが、適切なデータベースを選択することは非常に重要であり、与えられたタスク（情緒、年齢、表情、照明など）に基づいて選択すべきである。
研究者がニーズに合ったデータセットを探すのを支援するために、私たちは9つの顔に注目したデータセットを提供しました。それぞれの主な特徴と長所と短所を挙げます。
1、CASIA-SURF HiFiマスクデータセット
出版物–SurfingTech
リリース日：2021
説明–このデータセットはCVPR 2021挑戦試合であり、各テーマのリアルなビデオと攻撃ビデオが含まれている。被験者は75人（アジア人25人、アフリカ人25人、白人25人）であった。真人と仮面の間には一対一の対応関係がある。合計62.4 Kビデオ
主な用途–アンチ欺瞞人の顔認識
サイズ–9 T
アイデンティティ–75
データ収集方法–Intel Realsense D 435
2、写真攻撃反欺瞞顔データセット
出版物–SurfingTech
リリース–2019
説明-写真攻撃アンチ欺瞞顔データセットは、6 Kの人の顔を含む大規模な顔属性データセットで、48 Kを超えるビデオが含まれています。
主な用途–アンチ欺瞞人の顔認識
サイズ–10 T
アイデンティティ–6000
データ収集方法–Intel Realsense SR 300
3、スクリーン/布地攻撃反欺瞞顔データセット
出版物–SurfingTech
リリース–2019
説明-スクリーン/クロス攻撃アンチ欺瞞顔データセットは、3 Kの顔を含む大型顔属性データセットで、42 Kを超えるビデオが含まれています。
主な用途–アンチ欺瞞人の顔認識
サイズ–15 T
アイデンティティ–3000
データ収集方法–Intel Realsense SR 300/D 435 i
4、3 Dマスク攻撃アンチ欺瞞顔データセット
出版物–SurfingTech
リリース–2019
説明-スクリーン/クロス攻撃アンチ欺瞞顔データセットは、数百人の顔を含む顔属性データセットで、ほぼ6 Kのビデオがあります。
主な用途–アンチ欺瞞人の顔認識
サイズ–3 T
アイデンティティ–148
データ収集方法–Intel Realsense D 435 i
5、2020アンチ欺瞞顔データセット
出版物–SurfingTech
リリース–2020
説明–2020アンチ欺瞞顔データセットは、数百人の顔、609.2 K近くのビデオを含む顔属性データセットです。
主な用途–アンチ欺瞞人の顔認識
サイズ–20 T
アイデンティティ–1800
データ収集方法–Intel Realsense D 435 i
6、多種族3 D多表情顔データセット
出版物–SurfingTech
リリース–2020
説明-多種族3 D多表情顔データセットは、20以上の国と異なる種族をカバーする数百人の顔、50.4 K近くのビデオを含む顔属性データセットです。
主な用途：Aiトレーニング
サイズ–2 T
アイデンティティ–8400
データ収集方法–Intel Realsense D 435
7、3 D身体スキャンデータセット
出版物–SurfingTech
リリース日：2021
説明-3 Dボディスキャンデータセットは、数百人のボディ、36 K近くのビデオ、および深度データを含むボディ属性データセットです。
主な用途：Aiトレーニング
サイズ–2 T
アイデンティティ–300
データ収集方法–Intel Realsense D 455
8、アフリカ3 D多姿勢顔データ
出版物–SurfingTech
リリース–2020
記述-アフリカの3 D多姿勢顔データは、顔属性データセットであり、数百枚の顔、ほぼ18 Kのビデオを含む。
主な用途：Aiトレーニング
サイズ–2 T
アイデンティティ–3000
データ収集方法–Intel Realsense SR 300
9、中国の3 Dハイビジョン顔データセット
出版物–SurfingTech
リリース–2020
説明–中国の3 Dハイビジョン顔データセットは、数百個の超ハイビジョン3 D顔表情データを含む顔属性データセットであり、約11 Kのビデオが含まれている。
主な用途：Aiトレーニング
サイズ–10 T
アイデンティティ–850
データ収集方法——3 DMD
10、南アジア3 D多表情顔データセット
出版物–SurfingTech
リリース–2020
説明-南アジアの3 D多表情顔データセットは、数百個の顔表情データ、ほぼ12 K個のビデオを含む顔属性データセットです。
主な用途：Aiトレーニング
サイズ–2 T
アイデンティティ–2000
データ収集方法–Intel Re
