面部不对称数据集

数据集获取（Figshare）

• 源站标题：Facing Asymmetry Dataset
• DOI：10.6084/m9.figshare.27074587.v1
• 发布日期：2024-09-20
• 文件数：1 个
• 文件总体积：2.38 GB
• 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Facing_Asymmetry_Dataset/27074587

命令行下载

curl -L -o "FacingAsymmetry.zip" "https://ndownloader.figshare.com/files/49311331"

文件清单

• FacingAsymmetry.zip（2.38 GB）

文件总体积 2.38 GB（源站 API 实测）。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据说明

数据集发布
我们欣然宣布发布“面对不对称数据集”（Facing Asymmetry Dataset），这是一个全面的模拟不对称人脸集合，有助于理解神经网络在六种基本情绪中对面部不对称的反应。该数据集通过因果干预开发而成，包含200名个体。数据经过精心整理和处理，以确保质量和一致性。每个人的面部表情都针对17个独立的FER分类器进行了优化。此外，我们还提供了分类器的logit激活值。与现有人员的任何相似性均非有意，仅可能源于底层的FLAME几何模型和BaselFaceModel的纹理。该数据集伴随即将在ACCV 2024上发表的论文：“面对不对称——利用合成干预揭示面部对称性与表情分类器之间的因果联系”。

数据集详情

• 名称：Facing Asymmetry
• 描述：六种基本情绪下的模拟面部不对称
• 样本数量：200名个体，17个表情分类器，每种包含六种情绪
• 数据类型：图像、包含logit激活值的CSV表格、表情向量
• 领域：计算机视觉、面部表情识别、面瘫
  使用与引用
  本数据集旨在用于研究。我们鼓励研究人员和开发者利用此资源，并为其进一步发展做出贡献。如需引用本数据集，请参考以下论文：
  Facing Asymmetry - Uncovering the Causal Link between Facial Symmetry and Expressio Classifiers using Synthetic Interventions
  许可与权限
  本数据集依据CC BY 4.0许可协议发布。下载或使用本数据集即表示您同意本许可协议的条款。联系方式
  如对本数据集有任何疑问或意见，请随时通过tim.buechner@uni-jena.de与我们联系。

许可

CC BY 4.0

引用

学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.27074587.v1（source: https://figshare.com/articles/dataset/Facing_Asymmetry_Dataset/27074587）。