斯坦福大學：美國斯坦福大學是最早研究人臉識別技術的院校之一 。 華人科學家李飛飛教授在2009年的CVPR上發(fā)表了論文《ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database》 ， 次年開啟了連續(xù)數年的ImageNet挑戰(zhàn)賽 ， 極大的推動了全世界人工智能行業(yè)發(fā)展 。 斯坦福大學曾經與Facebook旗下數據挖掘公司合作 ， 采集100萬人臉數據根據人員的年齡、性別、種族、面部朝向和面部表情等因素進行識別 ， 取得了較好的識別準確率 。
美國馬薩諸塞大學：美國馬薩諸塞大學對人臉識別最重要的貢獻之一是開源了知名的人臉檢測數據庫FDDB和人臉識別數據集LFW 。 FDDB數據集是從Wild數據集面部拍攝的2845個圖像集中的5171個面部的注釋 ， 數據集采用橢圓型人臉標簽 。 主要用于研究無約束人臉檢測問題的人臉區(qū)域數據集 。 評估方式包括長方形和橢圓兩種形式 。 LFW數據集包含13233張人臉圖像 ， 涉及5749位全世界知名人士 ， 其中1680人具有兩張或兩張以上不同場景下圖片 ， 每張圖片采用統(tǒng)一尺寸 ， LFW數據集主要應用于非限制環(huán)境下的人臉識別 。
美國華盛頓大學：2016年IEEE計算機視覺與模式識別會議（CVPR2016）上發(fā)布了由美國華盛頓大學計算機科學與工程實驗室維護的MegaFace基準數據集競賽初始結果 。 該數據集是繼LFW后首個百萬級人臉規(guī)模數據集 ， 涉及690572個人員 。 測試規(guī)模是LFW的100倍以上 ， 識別率研究提升難度更大 。 最早是由俄羅斯Vocord公司獲得第一名 。
NIST）：NIST是由美國商務部主管為美國工業(yè)和國防部提供測試技術的研究機構 。 主要負責美國國家計量基準與標準 ， 參與美國標準化技術委員會制定標準等工作 。 其重要的一項人臉識別測試數據集是FRVT測評 ， 由于其不對外開放數據只接受SDK評測 ， 并且屬于相對獨立的第三方評測機構不受商業(yè)因素影響 ， 因此在國際上具有一定的公正性 。
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