lfw数据集标签是什么意思

lfw数据集是为了研究 非限制环境下的人脸识别问题而建立。

LFW 人脸数据库是由美国马萨诸塞州立大学阿默斯特分校计算机视觉实验室整理完成的数据库，主要用来研究非受限情况下的人脸识别问题。LFW 数据库主要是从互联网上搜集图像，而不是实验室，一共含有13000 多张人脸图像，每张图像都被标识出对应的人的名字。

lfw数据集标签意义：

LFW数据集主要测试人脸识别的准确率，该数据库从中随机选择了6000对人脸组成了人脸辨识图片对，其中3000对属于同一个人2张人脸照片，3000对属于不同的人每人1张人脸照片。测试过程LFW给出一对照片。

询问测试中的系统两张照片是不是同一个人，系统给出“是”或“否”的答案。通过6000对人脸测试结果的系统答案与真实答案的比值可以得到人脸识别准确率。 这个集合被广泛应用于评价 算法的性能。

可以看出，在LFW 数据库中人脸的光照条件、姿态多种多样，有的人脸还存在部分遮挡的情况，因此识别难度较大。 LFW 数据库性能测评已经成为人脸识别算法性能的一个重要指标。

目前还没有以人名分类的人脸数据集，这个建立起来也是比较庞大耗时的，但有点不科学，很多人同时拥有几个名字，

或者有的人会改名字，就会造成数据重复，浪费资源

工作与生活的关系是相辅相成的，工作可以为生活提供保障，更好生活则是工作的目的。人如果不工作的话，生活不仅没有保障，还会碌碌无为，失去价值和乐趣。但如果只工作的话，就没有时间享受生活，这样的经历是不快乐的。

"工作狂"，这个词汇大家不陌生，印象中这是当代产生的一个极新的词汇。它指的是对工作极度投入、近乎痴狂的一种人，这种人大概是不会"生活"或顾不得谈"生活"的。

其实这样的人很早就有，当然也遍及各地，只是未曾使用这个词罢了。似乎每一个堪称伟大的人无不是忘我工作的人。我们暂时把这种人说成是:工作第一、生活第二的人。甚至是人生中只有工作的人。

再就是所谓追求极致生活的，他们不一定非常富有，对工作也有热情。只是他们认为工作是简单又简单的，在他们的世界绝不容许将生活说成是"日子"。应该说这样的人过的是极度潇洒和惬意的，他们的生命的意义在于此。这种人算是:生活第一、工作第二的人。

还有一种人最最理想、数量很多。那就是将工作和生活严格分开，工作就是工作，生活就是生活。"公私分明"是他们的原则和愿望，从不混为一谈。他们认为工作和生活是同样重要的，工作是他们的需要，生活是他们的追求。

我还想说起这样一种人，生活无疑是他们人生的最高目的，其实他们内心也没有关于生活的概念，他们只是有这样的逻辑:工作是为了生活，或者说，工作是为了更好的生活，不工作就不能生活。

这时候的生活的概念好像只是"活着"或"生存"。其实不然，它是一种意识。我觉得在我国传统里有这样的意识，所有人或者说绝大多数人的思路是受到这种逻辑的限制的。

我们当然不能忘记这样一群人，他们是一群快乐的人。在他们的世界里，工作和生活都是艺术化了的。他们从不思考活着是为了工作还是工作是为了活着的问题。在他们的每一天里，都是享受的。

还有多种多样的人，有的是我们无法形象地形容的。

生活是一个人一生的全部过程，工作只是生活的一部分。如同生活中的很多方面一样，没有了工作，就是一点残缺，便不完满。终于可以理解为什么有人为了工作而暂时放弃生活另一部分，生活不只是活着，但是活着是生活的基础，只有生活起来，才算是真正地活着。

掌握好工作和生活的关系，是有利于我们的身心愉悦和成长的。

人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。目前，国内的人脸识别技术已经相对发展成熟，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利保障、电子商务及安全防务等领域，人脸识别的全面应用时代已经到来。

人脸识别技术介绍

(1)人脸识别技术流程

人脸识别的技术原理主要包括三大步骤：首先是建立人脸图像数据库，其次是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，最后是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选，其技术流程如下：

(2)人脸识别的主要方法

人脸识别技术是一个跨越多个学科领域知识的高端技术研究工作，涉及图像处理、生理学、心理学、模式识别等知识，目前比较常见的人脸识别方法包括基于特征脸的方法、基于几何特征的方法、基于深度学习的方法、基于支持向量机的方法以及其他综合方法。

(3)常用人脸数据库介绍

目前世界较为常用的人脸数据库包括：ERET人脸数据库、CMU

Multi-PIE人脸数据库、YALE人脸数据库、YALE人脸数据库B、MIT人脸数据库、ORL人脸数据库、BioID人脸数据库、年龄识别数据集IMDB-WIKI等。

人脸识别技术具有非侵犯性

人脸识别是生物特征识别技术的一个重要方向，不同的生物识别技术在细分技术上各具优势，人脸识别技术是非接触和不需要主动接受的，具有非侵犯性。此外，人们对这种技术的排斥心理最小，因此人脸识别技术是一种最友好的生物特征识别技术，并且图像采集可以由安防中的摄像头完成，不需要重新再布置新的采集设备。

行业技术环境十分活跃

截至2019年底，在soopat专利搜索引擎上以“人脸识别”为关键词检索得到20208项专利申请记录，行业技术环境十分活跃。

从申请年来看，2010-2018年，我国专利申请数逐年增长，2018年增加至5618项，为近年来最高，2019年我国人脸识别相关专利申请数达3024项。

从公开年来看，我国最早于2002年有人脸识别相关专利公开，当年公开数量为1项，随后专利公开量保持快速增长态势，2019年我国人脸识别相关专利公开数量为6700项。

中国人脸识别技术发明专利申请量超六成

在超2万项的人脸识别技术专利中，发明专利的申请量最多，达12407项，占比为61.40%其次为实用新型专利，占比为24.76%。

G06K专利申请量过万

从我国人脸识别相关热门专利技术申请分布领域来看，G06K(数据识别、数据表示、记录载体、记录载体的处理)申请量最多，达10134项其次为G07C(时间登记器或出勤登记器、登记或指示机器的运行、产生随机数、投票或彩票设备、未列入其他类目的核算装置)，申请数量为1302项。

人脸识别错误率逐年降低

经过了40多年的发展，人脸识别技术取得了长足进步，根据LFW测试成绩显示，目前最优的系统在千万分之一的误报下达到识别准确率准确率已经超过99.8%，甚至超过了人类的识别程度，错误验证率也控制在0.2%以下。

即使是采用评测标准最严格的FRVT测试，根据2019年7月3日NIST公布的FRVT最新报告显示了全球人脸识别算法的最高水平可以做到在千万分之一误报率下，漏报率降低于0.3%，这意味着千万分位误报下的识别准确率已经超过99%，人脸识别技术的不断进步无疑会促进其在更广泛范围内的应用。

应用场景广泛，安防和考勤门禁占比较高

目前，人脸识别在考勤/门禁领域的应用最为成熟，约占行业市场的40%左右安防作为人脸识别最早应用的领域之一，其市场份额占比在30%左右金融作为人脸识别未来重要的应用领域之一，其市场规模在逐步扩大，目前约占行业的20%。

三维人脸识别技术是发展主流

从人脸识别技术发展过程来看，未来三维人脸识别是人脸识别主要技术手段，二维人脸识别只是人脸识别发展的过度阶段。实验结果显示，二维人脸识别系统在人脸左右偏转达到40度识别率迅速下降到50%以下而采用三维人脸识别后，识别率可以提高至少10-20个百分点。

以上数据来源于前瞻产业研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

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