CompreFace人脸识别模型评估数据集：构建与标注

CompreFace人脸识别模型评估数据集：构建与标注

【免费下载链接】CompreFace Leading free and open-source face recognition system 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CompreFace

引言

在人脸识别（Face Recognition）领域，高质量的评估数据集是衡量算法性能的基石。CompreFace作为领先的开源人脸识别系统，其模型性能直接依赖于训练与评估数据的质量。本文将系统介绍如何构建适用于CompreFace的人脸识别评估数据集，包括数据采集、标注规范、质量控制及自动化标注工具的实现，为开发者提供从数据构建到模型验证的完整解决方案。

评估数据集构建原则

核心设计目标

评估数据集需满足以下关键指标，以确保对CompreFace模型的全面验证：

评估维度	技术指标	实现方式
多样性	涵盖不同年龄/性别/种族	多源数据采集+人工筛选
挑战性	包含模糊/遮挡/姿态变化样本	受控环境拍摄+真实场景采集
标注精度	人脸框定位误差<5像素	双盲标注+交叉验证
规模	≥1000人/10000样本	增量式构建+自动化去重
平衡性	各类别样本数量偏差<20%	动态采样算法+类别均衡检查

数据采集策略

CompreFace推荐采用三级数据采集架构：

注：基础数据集提供基准线，补充数据集提升泛化能力，挑战性数据集验证模型鲁棒性

标注规范与标准

人脸标注层次结构

CompreFace评估数据集采用四级标注体系，从粗粒度到细粒度依次为：

1. 人脸检测框（Bounding Box）

   • 格式：(x1, y1, width, height)
   • 要求：完整包含面部区域（含头发/下巴），边界框边缘与面部轮廓间距≥5像素

2. 关键点标注（Facial Landmarks）

   • 必选点：5点标注（双眼中心、鼻尖、左右嘴角）
   • 扩展点：68点标注（用于姿态估计模型评估）

3. 身份标签（Identity Label）

   • 格式：唯一用户ID+样本序号（如person_001_005.jpg）
   • 约束：同一人样本需包含不同光照/姿态变化

4. 属性标注（Attributes）

   • 基础属性：年龄（年龄段）、性别（男/女/中性）、种族
   • 扩展属性：表情（6类基础表情）、是否戴眼镜/口罩

标注工具链

推荐使用以下开源工具构建标注流水线：

# 安装标注工具链
pip install labelme opencv-python-headless numpy
# 批量预处理脚本示例
python -m compreface_utils.preprocess \
  --input_dir ./raw_data \
  --output_dir ./processed_data \
  --resize 1024x1024 \
  --face_detection_model mtcnn

自动化标注实现（基于CompreFace）

标注工具架构

CompreFace提供的annotations.py模块实现了自动化标注核心功能，其类结构如下：

核心代码实现

以下是基于CompreFace API的批量标注脚本，可自动完成人脸检测与关键点标注：

import requests
import json
from pathlib import Path
from typing import List, Dict

COMPREFACE_URL = "http://localhost:8000/api/v1/recognition/recognize"
API_KEY = "your_api_key"

def batch_annotate(image_dir: str, output_file: str) -> None:
    """
    使用CompreFace API批量标注人脸关键点
    
    Args:
        image_dir: 原始图片目录
        output_file: 标注结果输出路径
    """
    annotations = []
    
    for img_path in Path(image_dir).glob("*.jpg"):
        with open(img_path, "rb") as f:
            files = {"file": f}
            params = {"limit": 10, "det_prob_threshold": 0.8}
            
            response = requests.post(
                COMPREFACE_URL,
                headers={"x-api-key": API_KEY},
                files=files,
                params=params
            )
            
            if response.status_code == 200:
                result = response.json()
                # 提取关键点信息
                faces = result.get("result", [])
                if faces:
                    landmarks = [
                        (face["landmarks"]["nose"]["x"], 
                         face["landmarks"]["nose"]["y"]) 
                        for face in faces
                    ]
                    annotations.append({
                        "img_name": img_path.name,
                        "noses": landmarks,
                        "include_to_tests": True
                    })
    
    # 保存标注结果（符合CompreFace样本格式）
    with open(output_file, "w") as f:
        json.dump(annotations, f, indent=2)

# 使用示例
batch_annotate("./raw_images", "./annotations.json")

标注质量控制

为确保标注准确性，需实施三级校验机制：

1. 算法校验：使用CompreFace自带的人脸检测API进行自动校验，剔除置信度<0.9的样本
2. 人工复核：随机抽取20%标注样本进行人工检查，重点验证挑战性样本
3. 交叉验证：对同一样本进行双标注，计算两次标注的IoU（Intersection over Union），要求≥0.95

def calculate_iou(box1, box2) -> float:
    """计算两个边界框的交并比，用于标注一致性检验"""
    x1, y1, w1, h1 = box1
    x2, y2, w2, h2 = box2
    
    # 计算交集区域
    inter_x1 = max(x1, x2)
    inter_y1 = max(y1, y2)
    inter_x2 = min(x1 + w1, x2 + w2)
    inter_y2 = min(y1 + h1, y2 + h2)
    
    inter_area = max(0, inter_x2 - inter_x1) * max(0, inter_y2 - inter_y1)
    union_area = w1 * h1 + w2 * h2 - inter_area
    
    return inter_area / union_area if union_area > 0 else 0

数据集格式规范

目录结构

推荐采用以下层次化目录结构，与CompreFace的sample_images保持兼容：

evaluation_dataset/
├── images/                 # 原始图片存储
│   ├── person_001/
│   │   ├── img_001.jpg
│   │   └── img_002.jpg
│   └── ...
├── annotations/            # 标注文件
│   ├── bounding_boxes.csv  # 边界框标注
│   ├── landmarks.json      # 关键点标注
│   └── attributes.csv      # 属性标注
├── splits/                 # 数据集划分
│   ├── train.txt
│   ├── val.txt
│   └── test.txt
└── metadata.json           # 数据集元信息

标注文件格式

以CompreFace的annotations.py实现为基础，扩展支持完整标注信息：

# 扩展版标注数据结构
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Tuple

@dataclass
class FaceAnnotation:
    img_name: str                # 图片文件名
    bbox: Tuple[int, int, int, int]  # 边界框(x,y,w,h)
    landmarks: Dict[str, Tuple[int, int]]  # 关键点
    person_id: str               # 身份ID
    attributes: Dict[str, str]   # 属性字典
    quality_score: float         # 图像质量评分(0-1)

# 示例标注
sample_annotation = FaceAnnotation(
    img_name="person_001/img_001.jpg",
    bbox=(100, 120, 200, 250),
    landmarks={
        "left_eye": (150, 180),
        "right_eye": (250, 180),
        "nose": (200, 220)
    },
    person_id="id_001",
    attributes={
        "age": "25-30",
        "gender": "female",
        "occlusion": "none"
    },
    quality_score=0.92
)

数据集评估与应用

数据集质量评估指标

构建完成后需通过以下指标验证数据集质量：

在CompreFace中的应用流程

1. 模型评估：使用标注数据集测试不同模型性能

# 评估CompreFace默认模型
python -m embedding_calculator.tools.benchmark \
  --dataset ./evaluation_dataset \
  --model mobilenet \
  --output results/mobilenet_benchmark.json

2. 模型优化：基于错误分析结果改进模型

3. 持续监控：将标注数据集集成到CI/CD流程

# GitHub Actions配置示例
name: Model Evaluation
on: [push]
jobs:
  evaluate:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Run evaluation
        run: |
          docker-compose up -d
          python -m embedding_calculator.tools.evaluate \
            --dataset ./evaluation_dataset \
            --output eval_results.json

结论与扩展方向

本文详细阐述了CompreFace人脸识别评估数据集的构建流程，从数据采集、标注规范到自动化工具实现，提供了可直接落地的技术方案。通过遵循本文提出的标注标准和质量控制方法，开发者可构建高质量评估数据集，有效衡量和提升CompreFace模型性能。

未来扩展方向包括：

• 引入动态场景样本（如视频序列）
• 支持3D人脸关键点标注
• 构建对抗性样本集以测试模型安全性

通过持续优化评估数据集，CompreFace将能够在真实场景中提供更稳定、更精准的人脸识别服务。

【免费下载链接】CompreFace Leading free and open-source face recognition system 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CompreFace