FDDB人脸检测标准

简介

FDDB主页：http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/index.html

FDDB之前的几个数据集：

• MIT+CMU 只有正脸和面内旋转的人脸，只有灰度图
• GENKI 彩色图像，包含上下45度，面内20度的旋转，每张图一个人脸
• Kodak，UCD，VT-AAST 包含带遮挡的人脸，但图片数量太少

FDDB的特点：

• 2845张图片，5171个人脸
• 包含遮挡、大角度、低分辨率、模糊
• 使用椭圆标注人脸
• 灰度和彩色都有

FDDB判断人脸的标准：

• 两个眼睛都不可见则不算人脸
• 不能分辨出位置、大小、朝向的不算人脸

人脸标注示例：

评估标准

FDDB使用交并比来表示标注框和检测框的匹配程度：交并比 = 两个框的重叠面积 / 两个框的联合面积

为了对检测框正确与否作出判断，首先需要将检测框和标注框做一一对应。这等效于一个二分图（bipartite graph）的最大匹配（maximum matching）问题。这个问题一般使用匈牙利算法（Hungarian algorithm）求解。

FDDB有两种指标：

• Discrete score (DS) : yi = δS(di,vi)>0.5. 当交并比大于0.5时，认为检测框与标注框匹配，否则认为不匹配。
• Continuous score (CS): yi = S(di, vi). 直接把交并比本身作为框的匹配程度，这个指标看起来会比Discrete score要低一些，一般我们不看这个标准。

运行评估程序

从FDDB的网站上下载：

• originalPics.tar.gz：FDDB测试图片
• FDDB-folds.tgz：包含10-fold的文件名和标注信息的文件，如果不想画10条ROC曲线，只想画一条，可以把这些文件合并成2个文件
  • FDDB.txt 图片名列表
  • FDDB-ellipseList.txt 标注信息
• evaluation.tgz：c++代码，用来生成ROC曲线的数据
• discROC.p：gnuplot脚本程序，用来画出ROC曲线并保存成png图片

测试时，首先运行自己的算法程序读取FDDB.txt，按照顺序检测每一张图片，输出检测结果文件result.txt，格式如下：

. . .
name of the i-th image
number of faces in the i-th image = m
face f1
face f2
. . .
face fm
. . .

其中每个人脸框可以有两种表示方法：

• 矩形框 （坐标x 坐标y 宽度 高度 置信度)
• 椭圆框 （长轴 短轴 偏角θ 中心坐标x 中心坐标y 置信度)

接下来用make命令编译evaluation程序，带如下参数运行：

• -a 标注文件ellipseList.txt
• -d 人脸检测结果文件result.txt
• -f 检测文件格式，0为矩形框，1为椭圆框
• -i 测试图片存放的文件夹，要以/结尾
• -l 测试图片列表FDDB.txt
• -r 输出文件的前缀，如detect 此时会输出名为detectDiscROC.txt的文件，存放着ROC曲线上每一个点的坐标

打开discROC.p做适当的修改，运行gnuplot discROC.p即可输出ROC曲线的png文件

evaluation如果遇到编译问题可以参考这里

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