CVPRDec, 2017

4DFAB：用于生物特征应用的大规模 4D 面部表情数据库

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TL;DR本论文介绍了 4DFAB 这个新的大型动态高分辨率 3D 人脸数据库的构建与多种应用，包括但不限于面部表情识别、行为生物特征识别、强力面部行为混合形状参数化模型的学习等，该数据库可公开获取以作进一步研究目的。
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发现论文，激发创造
  • 情感空间下的逼真人脸合成

    该研究提出了一种新颖的面部情感合成方法，使用情感状态描述符和中性图像生成逼真的面部表情。

    Nov, 2018

  • UMDFaces: 用于训练深度网络的带注释的人脸数据集

    通过引入新的人脸数据集 UMDFaces, 我们提出了一种基于深度网络和人工标注组合的大规模人脸数据集收集和注释方法，数据集中包含 367,888 张标注的人脸图像和 8,277 个独立人物的信息，并借此新数据集和评价方法推进了人脸识别技术的发展。

    Nov, 2016

  • FERV39k：面部表情视频识别的大规模多场景数据集

    本文介绍了最近的一个研究项目，针对静态图像表情的识别，构建了一个大规模的视频多场景数据集 FERV39k，为 FER 算法的性能评估提供了一个更实际的场景，提出了一种融合三个方面构建这种数据集的方法，并提供了四种基线框架的实验基准和对其在不同场景下性能的进一步分析，为未来的研究提出了一些挑战性问题。

    Mar, 2022

  • FaceScape：大规模、高质量 3D 人脸数据集与详细可装配 3D 人脸预测

    本文介绍了一个大规模的详细的 3D 人脸数据集 FaceScape，并提出了一种新算法，可以从单个图像输入预测精细的可控 3D 面部模型。该数据集提供了来自 938 个受试者的 18,760 个纹理 3D 面部，每个面部有 20 个具体表情。这些细致的面部模型可以表示为 3D 可变模型和位移图，利用大规模和高精度数据集，进一步提出了一种学习特定表情动态细节的新型算法。与之前的方法不同，我们预测的 3D 模型在不同表情下可以高度自由控制，数据集和代码将公开发布供研究使用。

    Mar, 2020

  • Celeb-DF：一个用于 DeepFake 取证的大规模挑战性数据集

    研究表明，AI 合成的换脸深度伪造视频越来越威胁到在线信息的可信性。为了解决此问题，研究者开发和评估了 DetectFake 算法，并提出了一个新的高质量数据集 Celeb-DF，其中包含 5639 个名人深度伪造视频，通过改进的合成过程生成，成为目前 DeepFake 识别算法和数据集的新的挑战。

    Sep, 2019

  • MAAD-Face: 用于人脸图像的大规模属性注释数据集

    本文介绍了一个基于 VGGFace2 数据集构建的被称为 MAADFace 的人脸注释数据库，该数据库包含超过 9k 个人的 3.3M 张脸，总共包含 47 个外貌属性标记，提供了比 CelebA 和 LFW 多 15 到 137 倍的属性标签，并探讨了软生物特征识别的可行性和有关属性对真伪决策的支持。

    Dec, 2020

  • DFEW: 野外动态面部表情识别的大规模数据库

    该研究提出了一个新的动态人脸表情数据库（DFEW）和一种基于聚类表情空间时间特征学习（EC-STFL）框架的解决方案，用于实现 'in-the-wild' 条件下的人脸表情识别技术。实验结果表明，EC-STFL 可以改善现有时空深度神经网络在处理动态 FER 方面的性能。

    Aug, 2020

  • FaceScape：单视角 3D 人脸重建的三维面部数据集和基准

    本文提出了一个大规模的详细 3D 人脸数据集（FaceScape）及相应的评估标准来评估单视图面部三维重建，通过该数据集，提出了一种从单张图像输入预测精细可调和三维人脸模型的新算法，并且使用该数据集来生成用于评估单视图面部重建方法的基准数据，并报告和分析了在不同条件下的准确性和挑战。

    Nov, 2021

  • Multiface: 神经人脸渲染数据集

    该研究介绍了一个多视角，高分辨率的人脸数据集，通过进行替代卷积编码器及对条件对抗网络（VAE）进行验证，对研究区域的深度插值进行了实验讨论。

    Jul, 2022

  • 使用蜡像脸创建面部展示攻击数据库

    本文介绍一种全新的超现实 3D 面部攻击数据库，WFFD，用于模拟真实特征或材料的 3D 类型攻击，作者研究了三种流行的面部识别系统的易受攻击性，并评估了几种面部展示攻击检测方法以展示这个超丰富面部欺骗数据库的攻击能力。

    Jun, 2019