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人脸识别数据标准范例1. 数据采集标准：数据源，人脸图像或视频片段。
数据质量，确保图像或视频质量良好，清晰度高，光照均匀，无明显遮挡或扭曲。
数据多样性，涵盖不同年龄、性别、种族、表情、姿势等多个方面的人脸数据，以提高模型的泛化能力。
数据隐私保护，确保数据采集过程符合相关法律法规，保护个人隐私。
2. 数据预处理标准：人脸检测，使用准确的人脸检测算法，将人脸从背景中分离出来。
人脸对齐，对检测到的人脸进行对齐，以消除姿态和角度带图像增强，对图像进行增强处理，提高图像质量，增强人脸特征。
3. 数据标注标准：人脸边界框标注，标注人脸位置的边界框，以指示人脸的准确位置。
关键点标注，标注人脸的关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等，用于姿态估计和表情分析。
人脸属性标注，标注人脸的属性信息，如年龄、性别、种族等。
4. 数据集划分标准：训练集，用于训练人脸识别模型的数据集，通常占总数据集的大部分。
验证集，用于模型调参和选择最佳模型的数据集，用于评估测试集，用于最终评估模型性能的数据集，通常是模型未见过的数据。
5. 评估指标标准：准确率，模型正确识别的人脸数量与总人脸数量的比例。
召回率，模型成功识别出的人脸数量与实际存在的人脸数量的比例。
误识率，模型错误识别的人脸数量与总人脸数量的比例。
F1值，综合考虑准确率和召回率的综合评估指标。
以上是人脸识别数据标准范例的一些常见内容，不同的应用场景可能会有所不同。
在实际应用中，确保数据的质量和多样性，合理划分数据集，并使用准确的评估指标，都是保证人脸识别技术性能和效果的重要因素。
人脸关键点检测标准68点人脸关键点检测标准68点（也称为面部特征点）包括：1. 左眼左角2. 左眼右角3. 右眼左角4. 右眼右角5. 左眼中心6. 右眼中心7. 鼻子左边8. 鼻子右边9. 鼻子底部10. 嘴左角11. 嘴右角12. 嘴中心13. 左眉毛左上角14. 左眉毛左下角15. 左眉毛右上角16. 左眉毛右下角17. 右眉毛左上角18. 右眉毛左下角19. 右眉毛右上角20. 右眉毛右下角21. 左眼外侧22. 左眼内侧23. 右眼外侧24. 右眼内侧25. 嘴唇上侧中心26. 嘴唇下侧中心27. 脸颊左上角28. 脸颊右上角29. 下巴中心30. 左耳上部31. 左耳下部32. 左耳前部33. 左耳后部34. 右耳上部35. 右耳下部36. 右耳前部37. 右耳后部38. 嘴唇左上角39. 嘴唇右上角40. 嘴唇左下角41. 嘴唇右下角42. 左眉毛中心43. 右眉毛中心44. 左唇角处侧边45. 右唇角处侧边46. 左眉毛内侧47. 右眉毛内侧48. 左眉毛外侧49. 右眉毛外侧50. 左眼上部51. 左眼下部52. 右眼上部53. 右眼下部54. 左眉弓中心55. 右眉弓中心56. 鼻子左侧上方57. 鼻子右侧上方58. 左下颧骨59. 右下颧骨60. 上唇左侧中心61. 上唇右侧中心62. 下唇左侧中心63. 下唇右侧中心64. 右九眼上筋膜65. 左九眼上筋膜66. 右九眼下筋膜67. 左九眼下筋膜68. 嘴巴中部筋膜。
人脸标注操作及注意事项一.关于人脸标注须注意几点如下：操作平台要用谷歌的Chrome浏览器。
1.人脸标注时放大标注，方法是按下去滚轮,移动鼠标,可移动图片，在滚动滑轮放大（非常重要）。
2.人脸12点一定标在眼瞳处，即眼球最黑处。
3.人脸345标在准确位置。
4.人脸67点是眼角延长线与脸部轮廓的交点，如果是正脸标在眼角延长线与轮廓交点，如果时侧脸，看不到的标在人脸边缘，看到的标在眼角与耳朵中间处（眼角延长线上）。
5.人脸8点是下巴的最低中间处，往往大家标注的靠上。
6.关于蒙板的使用，如果人数不多，尽量每个人脸一个蒙板；如果人过多过密，可以用一个蒙板盖住多个人脸。
蒙版使用不易过大，也不要盖不住，盖住脸或头即可。
7.框外人脸注意，对于有1个点或2个点在图片边缘外的情况，把这个点标注在图片外想象中应该在的位置。
如果有3个点及以上在图片外，用蒙板；框内人脸注意，没有遮挡（主要时侧脸）的情况，标在边缘，有遮挡（口罩，围巾，黑影）的要标在想象位置。
8.侧脸时，如果有些点被遮挡住，一定标在脸的边缘上，不要标在背景上。
9.提示框大于应标注人脸时，把工具切换到提示框模式，把右面的提示框标记为“无效“，就可以提交了。
二．关于确定时人脸，但戴面具，则选择蒙版盖住，如下图所示。
三．关于照片里或广告牌里的人标注总结如下：真人脸需要标注；不是真人脸但很像真人脸用蒙版；不是真人脸看起来也不像不用标注。
关于画像，如果非常逼真，很像真人的脸，要用蒙版，如下如所示。
五．关于侧脸的标注，一定要标在脸的边缘，下图是错误的，标在背景里了。
六．这种蒙版使用时尽量画小一点，把脸盖住即可，尽量少遮挡前面的人脸。
下图蒙版使用过大。
七．关于侧脸是否标注标准如下：1.侧脸能看到嘴角跟眼角的要标注。
2.侧脸只能靠到6或7使用蒙版。
八．油画卡通雕像是不标注的，但真人脸被色彩涂抹，涂抹轻的能到眼睛鼻子嘴角的正常标注，涂抹严重的使用蒙版。
九．关于镜子里的真人也要标注，外面的真人只能看到7，选择蒙版。
所有的点位一定要标记在人脸上，而不是人脸外（哪怕是遮挡部分你看不到的点，也要通过预测标注在人脸上）∙被遮挡部分预测不对称在标注的时候，对于看不清楚的目标，做预测的时候除了考虑人脸的位置信息，还应该考虑人脸的对称性（不能二个眼睛，眉毛差距很大）。
下面这二张左右眉毛/眼睛差距太大，属于标注错误。
∙∙∙被眼镜遮挡部分眼睛标注有误被眼镜遮挡部分的眼睛相对难标，只能根据露出的部分进行判断，但是露出的部分要相对标的准确一些，比如下图的左眼并没有标准确。
∙轮廓标注错误（这个最不能忍，轮廓标注错误属于最低级的。
）下图为轮廓标注错误的典型，标的太靠里。
标注轮廓就是脸的最外侧，轮廓应该包括下颌骨，在侧脸的时候应该注意下图犯得错误下图为错误的人轮廓标注轮廓应该标在红线附近这张也应该更靠右边仰头的时候轮廓下巴标注应该标注成下图所示：下图所示为错误标注示范，红色框标注的地方就是错误地方在使用b键提供的自动拟合轮廓功能之后，对于部分点需要手动调整，否则点位会错。
注意轮廓各个点的等间距，不要之间距离相差太大如图所以为错误的标注所有的点一定要标在人脸上而不是人脸外仰头的时候，鼻孔附近的点应该标注成红点那样，或者上图那样，而不应该像下图这样与人脸有一定距离嘴唇相关的标注错误（当出现标注闭嘴的时候，嘴唇中间的6个点的缝隙不应该太大。
尽量有一部分重合，也可以完成重合）比如下面这几张图，空隙有点大了，为错误标注以下几张图为正确的（闭嘴时，嘴中间的六个点相对重合）如果在稍微近一点，有一点重合会更完美闭眼闭眼与闭嘴时的嘴唇相似，表示上下眼皮的几个点应该是没有缝隙的相对重合，完全重合也没问题。
下面几张图都有空隙，属于标注错误侧脸标注超出人脸的范围无论如何，标注的点不应该超出人脸所在的范围。
在侧脸比较严重的情况下，以能看到的最大值为准，点的位置相对较近也可以接受。
人工智能数据标注专项职业能力考核规范（新版）一、定义人工智能数据标注，应具备熟练掌握各种数据标注方法、用数据标注工具按照目标数据标注的要求，进行包括图像、语音、文本等在内的各种信息的标注的能力。
二、适应对象运用或准备应用本项能力求职、就业的人员。
三、能力标准和考核内容（一）理论知识考核内容（二）操作技能考核内容四、考核要求（一）申报条件达到法定劳动年龄，具有相应技能的劳动者均可申报。
（二）考核方式、考核办法及考核时间（1）考核办法①考核内容包含理论知识考核和操作技能考核，理论知识考核和操作技能考核均实行百分制，两项成绩均达到60分及以上者为合格。
②理论知识考试采用闭卷考核方式；操作技能考核采用现场实际操作方式。
（2）考核时间理论知识考试60分钟，操作技能考核90分钟。
（3）评分标准在两项成绩均合格的基础上，最终得分 = 理论知识考核得分×20% + 操作技能考核得分×80%。
（三）考评人员与考生配比（1）理论知识考试：每个考试室配备不少于2名监考员，监考员与考生配比为1:30。
（2）操作技能考核：每个试室配备不少于1名考务人员及1个考评组，每个考评组不少于3名考评人员，考务人员和考生配比为1:30，考评组人员和考生配比为1:20。
（四）考核场地及设备1.场地（1）每个考生有独立的工位，各工位之间操作间距不小于0.6m。
（2）工位数量满足同时至少50人考试需求。
（3）有良好的通风设施，场内必须干燥。
（4）有用电安全防护与设施。
（5）配备必要的灭火器材和消防设施，无易燃易爆物品。
2.设备五、参考用书(一)《数据标注工程》，作者：刘鹏、张燕，出版社：清华大学出版社，书号：ISBN9787302493273，出版时间：2019年6月。
![[互联网标注] 人脸关键点标注任务](https://img.taocdn.com/s1/m/019cd51d4a7302768e99397e.png)
人脸识别高精度的特征点最多有多少个
高精度关键点，最多可达106点。
人脸识别的精确度可以达到72%，
相似度超过72%就表示识别成功。
人脸识别技术，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
人脸识别技术主要是通过人脸图像特征的提取与对比来进行的。
人脸识别系统将提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
人脸关键点是对于图像中人脸五官与轮廓定位的标注，主要用来对人脸的关键位置，如脸廓、眉毛、眼睛、嘴唇进行定位，人脸关键点检测是人脸识别过程中重要的一步，同时这项技术在现实中也有极其广泛的应用空间：如表情识别、人脸动画合成等，尤其是最近几年被大家所熟知熟用的直播、美颜、特效相机等互联网应用产品的爆火也得益于人脸关键点相关技术水平的提升。
1。
人脸标注操作及注意事项人脸标注（Face Annotation）是指对人脸图像进行标记和注释的过程，以便让计算机程序能够准确地识别和理解人脸。
人脸标注是计算机视觉领域中非常重要的任务，被广泛应用于人脸识别、人脸检测、人脸表情识别等领域。
1. 人脸检测（Face Detection）：首先需要在图像中找到人脸的位置和边界框。
这一步可以使用已有的人脸检测算法，如Haar级联、Dlib 等。
标注员需要对每个检测到的人脸进行确认，然后绘制出人脸框。
2. 五官标记（Landmark Annotation）：在人脸框内，需要对人脸的五官进行标记。
常见的五官包括眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等。
标注员需要在人脸图像上标记出每个五官的位置，通常使用关键点标记法。
3. 属性标注（Attribute Annotation）：除了五官的位置，还可以对人脸的属性进行标注。
例如，人脸的性别、年龄、肤色等。
标注员需要根据人脸图像的特征，进行相应的属性标注。
人脸标注需要注意以下几个事项：1.准确性：人脸标注的准确性对于后续的任务非常重要。
标注员需要仔细观察人脸图像，确保人脸的位置和边界框标注准确无误。
在进行五官标记时，需要尽量避免标记错误或遗漏。
2.一致性：对于同一个数据集或任务，不同标注员的标注结果应该是一致的。
为了保证一致性，可以进行标注规范的制定，并提供标注员间的交流和讨论。
4.增量标注：对于大规模人脸数据集，可以采用增量标注的方式进行，即先标注部分数据集，然后让模型进行初步的训练，再根据模型的表现进行进一步的标注和训练。
5.数据隐私保护：在进行人脸标注时，需要注意保护被标注者的隐私。
应该遵守相关的隐私法规，并采取相应的措施保护数据的安全性。
人脸标注是一项重要且复杂的任务，要求标注员具备丰富的经验和良好的专业素养。
标注员需要通过大量的练习和训练，提高标注的准确性和效率。
同时，标注员还需要不断学习和掌握最新的人脸标注技术和方法，以适应计算机视觉领域的快速发展。
半自动人脸关键点标注方法及存储介质人脸关键点标注是计算机视觉领域中的一项重要任务，它在人脸识别、表情分析、姿态估计等应用中发挥着重要的作用。
本文将介绍一种半自动人脸关键点标注方法，并探讨适合该方法的存储介质。
一、半自动人脸关键点标注方法传统的人脸关键点标注方法通常需要人工参与，需要人们逐点标注人脸上的关键点，既费时又费力。
而半自动人脸关键点标注方法通过结合计算机视觉算法和人工标注的方式，能够在提高效率的同时保持较高的准确性。
半自动标注方法的核心思想是通过计算机算法自动识别出人脸上的一些关键点，并将这些结果展示给人工标注员进行修正。
一种常见的实现方式是使用形状回归算法，通过训练一个回归模型，可以将图像中的关键点位置预测为一个连续的坐标值，从而实现自动标注。
然后，标注员可以通过点击、拖动等方式对标注结果进行细微的调整，以达到更好的准确性。
半自动标注方法能够显著减少标注的时间和人力成本，同时还能够提高标注的准确性。
因为自动标注部分的结果会给标注人员提供一个初始的标注框架，减少了标注误差的可能性。
二、适合的存储介质在进行人脸关键点标注时，对于标注数据的存储介质要求高效、可靠，以确保数据的安全性和可访问性。
下面介绍两种适合的存储介质选项。
1. 云存储：云存储是一种将数据存储在云端的方式。
通过使用云存储，标注数据可以在线上进行管理，标注人员可以随时上传、下载和共享数据。
云存储还具有高容量、高可靠性和高安全性的特点，对于大规模的人脸关键点标注任务来说尤为适用。
2. 数据库存储：数据库是一种结构化的数据存储介质，可以用来存储和管理标注数据。
通过使用数据库，标注数据可以按照一定的结构进行组织和查询，提供便于管理和检索的功能。
同时，数据库还可以对数据进行备份和恢复，保证数据的安全性和可靠性。
综上所述，半自动人脸关键点标注方法能够通过结合计算机视觉算法和人工标注的方式，提高标注的效率和准确性。
而对于标注数据的存储介质，云存储和数据库存储是两种适合的选项，可以确保数据的安全性和可访问性。
人脸8点标注
人脸8点标注数据用途：检测人脸及人脸位置
标注标准：
1明确是真实人脸的，正常标注8点
a)侧脸、模糊及遮挡的尽量想象标
b)人脸太多太拥挤尽量标，实在太拥挤区域-蒙板
2. 难以判断是否为真实人脸-蒙板
3. 明确不是真实人脸（雕像、绘画、动漫）但具有明显人脸特征，详细划分原则见样例
4. 部分
4. 图片中没有任何人脸-跳过
样例：
1．真实人脸标注，特殊情况处理（如侧脸、遮挡、模糊、密集）
侧脸：人头转向小于90度或稍微大于
90度，猜测被遮挡的点，标注8点
大侧脸：人头转向大于90度，7、5
点（或6、4点）只要其中一个点不可
见，蒙板
注：图中右侧嘴角5点不可见
图1
图2 大面积遮挡：面部大部分被遮挡但仍能通过可见的部分猜测面部轮廓及点的大体位置，标注8点
注：
左图1，通过看到的两只眼睛，可以猜测面部轮廓，因此仍然标注八点，其中鼻尖、嘴角、下巴等关键点根据经验猜测即可。
严重遮挡：面部严重遮挡，很难猜测五官轮廓及位置，蒙板
注：
左图，面部严重遮挡且光线暗，同时口罩隐藏了鼻头及嘴部特征，很难猜测8点位置。
模糊图片：图片模糊但大体可以猜测五官位置及轮廓，尽量想象标注8点
图片过于模糊：无法看清五官及位置，蒙板
图1 人脸密集：选择面部遮挡小和有人脸框的人脸去标。
过密集区域，蒙版遮挡整个区域。
注：
左图1，只标注近处相对清晰的人脸，远处密集区域可以一个蒙板档多个人头
左图2，前面3个人脸相对清晰分开
图2
标8点，其他人脸太模糊，蒙板
图1 图2 其他情况：
注：
左图1，重影，两张脸都要标，分开标
左图2，相机中清晰人脸要标，背影人物很模糊，但需要用蒙蔽，蒙板可以挡住相机中标注的人脸，但只能用一张蒙版。
（左图中用两个蒙板遮挡是错误的）
2. 处理过的真实人脸（如PS过的照片）
图1 图2 五官修改过大，蒙版
注：
左图1，五官位置结构变化太大，蒙板
海报人物：五官清晰几乎没有被修改，标注8点
3. 艺术性的真实人脸照片（人脸彩绘）
脸部部分彩绘：脸部五官大部分可见，标注8点
整脸彩绘：整脸彩绘但没有掩饰脸部轮廓及五官形状，标注8点
图1图2
图3 夸张的人脸彩绘：脸部彩绘掩饰了部分脸部特征，
注：
左图1，有手绘，人脸被重合，蒙板左图2，人脸彩绘，能看清五官及轮廓，标注8点。
左图3，大体能看清五官位置及轮廓，尽量想象标8点
4. 非真实人脸（如雕像、绘画、动漫）
雕塑：
能明确判断是非真实人脸，蒙板
夸张人物雕塑作品：蒙板
图1
绘画：
注：
左图1，人脸素描与真实人脸黑白照
片很接近，五官特征很明显，图像很
逼真，标注8点
左图2，简笔素描，五官与真人很相
图2 图3
图4 似，标注8点
左图3，简笔素描，五官与真人大体相似，但明显能看出是动漫人物，蒙板
左图4，简笔勾勒的人物绘画，五官及轮廓比较夸张，与真人差别较大，蒙板
图1
图2 图3 夸张的人物绘画：
注：
左图1，人物绘画，但五官位置及轮廓很清晰，标注8点
图2，画中画，人物脸部细节被掩饰，蒙板
图3，明显看出不是真实人脸绘画，蒙板
图1
图2 图3 动漫人物：
注：
左图1，真实人脸动漫人物，标注8点
左图2，卡通人物动漫-蒙板
左图3，蒙板
5. 人脸框（黄色提示框）位置不对
黄色提示框位置错误：无效人脸框。
