38、3D 人脸识别：数据集、评估与处理流程

3D 人脸识别：数据集、评估与处理流程

1. 3D 人脸识别数据集

在 3D 人脸识别领域，有多个数据集可用于评估算法性能。以下是部分数据集的信息：
| 数据集 | 受试者数量 | 样本数量 | 数据规模 | 表情变化 | 姿态变化 | 遮挡情况 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| FRGC v2 | 466 | 1 - 22 | 4950 | 是 | 否 | 否 |
| Bosphorus | 105 | 29 - 54 | 4666 | 是 | 是 | 是 |
| Texas3DFRD | 118 | 1 - 89 | 1149 | 是 | 否 | 否 |
| ND - 2006 | 888 | 1 - 63 | 13450 | 是 | 是 | 否 |
| BU - 3DFE | 100 | 25 | 2500 | 是 | 否 | 否 |
| CASIA | 123 | 15 | 1845 | 是 | 否 | 否 |
| York3DFD | 350 | 15 | 5250 | 是 | 是 | 否 |

接下来重点介绍 FRGC v2 和 Bosphorus 这两个具有代表性的数据集。

1.1 FRGC v2 3D 人脸数据集

近年来，Face Recognition Grand Challenge version 2 (FRGC v2) 3D 人脸数据集在基准人脸身份识别和验证评估中应用最为广泛。众多研究人员使用该数据集，是为了将自己算法的性能与其他算法进行比较。在研究界，人脸识评估通常会使