PK PyTorchKR Papers
Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Face Recognition

Facial Recognition and Modelling › Face Recognition 157 평가 기록 48 datasets

Facial Recognition is the task of making a positive identification of a face in a photo or video image against a pre-existing database of faces. It begins with detection - distinguishing human faces from other objects in the image - and then works on identification of those detected faces.

The state of the art tables for this task are contained mainly in the consistent parts of the task : the face verification and face identification tasks.

<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: Face Verification )</span>

개요는 각 항목의 일부입니다. 위 탭에서 전체 기록을 페이지별로 탐색할 수 있습니다.

벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
LFW
GhostFaceNetV2-1 (MS1MV3)
Accuracy: 0.998667
논문 코드
AIM + CAFR
Accuracy: 99.76%
논문 코드
GhostFaceNetV2-1
Accuracy: 0.9933
논문 코드
Fine-tuned ArcFace
Accuracy: 91.47
논문 코드
Fine-tuned ArcFace
Accuracy: 95.43
논문 코드
LFW
EdgeFace - S (g=0.5)
Accuracy: 0.9978MFLOPs: 306.11MParams: 3.65
논문 코드
MS1MV2, R100, SFace
Accuracy: 91.57
논문 -
EdgeFace - S (g=0.5)
MParams: 3.65MFLOPs: 306.11 Accuracy: 0.9693
논문 코드
Prodpoly
Accuracy: 0.98467
논문 코드
EdgeFace - S (g=0.5)
Accuracy: 0.9581MFLOPs: 306.11MParams: 3.65
논문 코드
PIC - QMagFace
FNMR [%] @ 10-3 FMR: 3.24
논문 코드
ArcFace+CSFM
TAR @ FAR=1e-5: 0.9095TAR @ FAR=1e-4: 0.9461TAR @ FAR=1e-3: 0.9621Rank-1: 0.9496
논문 코드

데이터셋

48개
LFWCACDVSCFP-FPCASIA-WebFace+masksCelebA+masksLFWMLFWAgeDB-30AgeDB-30CFP-FPColor FERETIJB-B

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

github.com/Faceplugin-ltd/FaceRecognition-Android 3 논문
github.com/FaceOnLive/Face-Recognition-SDK-Android 1 논문
github.com/pterhoer/optimalmatchingconfidence 1 논문
github.com/kim1102/PPL-MFR 1 논문
github.com/Alpkant/Thermal-to-Visible-Face-Recognition-Using-Deep-Autoencoders 1 논문
github.com/martlgap/octuplet-loss 1 논문

하위 태스크

LF Lightweight Face Recognition 7 데이터셋 · 27 rows AF Age-Invariant Face Recognition 4 데이터셋 · 16 rows SF Synthetic Face Recognition 5 데이터셋 · 15 rows FI Face Image Quality Assessment 2 데이터셋 · 6 rows FQ Face Quality Assessement 3 데이터셋 · 3 rows UF Unsupervised face recognition 2 데이터셋 · 2 rows