1. 人脸检测问题

• 姿态和表情的变化
• 不同人的外观差异
• 光照、遮挡的影响
• 不同视角
• 不同大小、位置

2. 人脸标注方法

• 矩形框的标注方法：该标注方法很难给出一个恰到好处的矩形框
• 椭圆标注：人脸天然呈现椭圆形，采用椭圆形来标注能够对侧脸和转动后的面部进行描述
  

3. 评价指标

• 检测率：检测出人脸的概率，每一个标记只允许有一个检测与之相对应
• 误报率：错误检测的概率，重复检测被视为错误检测
• ROC曲线和PR曲线

如何判断检测框是否正确？
通过IOU比率 S ( d i , d j ) = a r e a ( d i ) ⋂ a r e a ( l j ) a r e a ( d i ) ⋃ a r e a ( l j ) S(d_i,d_j) = \frac{area(d_i)\bigcap area(l_j)}{area(d_i)\bigcup area(l_j)} S(di​,dj​)=area(di​)⋃area(lj​)area(di​)⋂area(lj​)​

4. 数据集资源

• FDDB
• LFW
• WIDER FACE
• MegaFace

5. 人脸采集

• 不同性别分布
• 不同年龄分布
• 不同人种
• 不同脸型
• 人脸角度
• 清晰不清晰
• 单张人脸还是多张人脸
• 测试所处环境，光条件
• 不同场景

人脸采集常用方法

1） 活体检测
2）3D检测
4）连续检测