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1.Labeled Faces in the Wild(LFW)
官网：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/
介绍：
- 数据集蕴含从互联网收集的 13233 张，来自 5749 集体的面部图像。
- 每张图像都标有人物的名字。
- 其中 1680 人领有两个或更多图像。
毛病：
- 人脸验证和其余模式的人脸识别是截然不同的问题。例如，很难从验证性能推断到 1:N 辨认性能。
- LFW 中没有很好地代表许多个人。例如，只有很少的孩子，没有婴儿，年龄在 80 岁以上的人很少，而妇女的比例绝对较小。另外，许多种族的代表很少或基本没有。
- 尽管实践上能够将 LFW 用于评估某些亚组的绩效，但该数据库的设计没有足够的数据来得出无关亚组的弱小统计论断。简而言之，LFW 不足以提供证据证实特定软件曾经过全面测试。
- LFW 的次要局部不在于，例如光线有余、极其姿态、强烈的遮挡、低分辨率和其余重要因素，但这也些是评估的重要畛域。