人脸姿态数据集是训练和评估人脸姿态估计算法的基石。它由大量标注了精确姿态角度的人脸图像或视频序列构成。高质量的姿态数据集对于提升人脸分析系统的鲁棒性、推动人脸识别、驾驶员状态监测、虚拟现实交互等应用的发展具有不可替代的作用。此类数据集的质量直接决定了模型在实际复杂场景下的性能表现。

1、姿态角度的定义与标注精度

姿态通常由三个欧拉角（偏航角、俯仰角、滚动角）来定义。数据集的标注精度是核心指标，高精度的标注需要借助运动捕捉系统或精密机械装置来完成，以确保地面真值的可靠性。

2、数据多样性与覆盖面

一个具有代表性的数据集需要在姿态角度、光照条件、人物身份、背景环境、遮挡情况等多个维度上具备充分的多样性。广泛的覆盖面有助于训练出泛化能力强的鲁棒模型。

3、数据规模与采集设备

数据集的样本数量是影响模型性能的关键因素。同时，采集设备的多样性（如单目相机、深度相机、多摄像头阵列）也决定了数据集所能支持的算法类型和研究深度。

信息来源：网易伏羲