2024-09-24，由麻省理工学院、微软、丰田研究院、NVIDIA联合发布的 Faces in Things，为我们打开了研究人类视觉错觉------尤其是面部错觉（Pareidolia）的新篇章。专注于人类视觉系统如何在各种随机刺激中检测到类似面孔的结构，例如在咖啡污渍或天空中的云朵中看到面孔。
数据集地址：Faces in Things|计算机视觉数据集|人脸检测数据集
一、背景：
人类视觉与错觉 在人类视觉系统中，我们对检测面孔非常敏感，这在进化上具有明显的优势，比如更容易在灌木丛中发现未知的捕食者。然而，这也导致了错误的人脸检测。面部错觉（Face pareidolia）描述了在其他随机刺激中感知到类似面孔的结构的现象。
现有研究的局限 尽管人类和动物都会经历面部错觉，但这种现象在计算机视觉系统中尚未得到充分研究。
目前遇到的困难和挑战：
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人类与机器的差异：人类和机器在面部错觉检测方面存在显著的行为差异。
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进化需求：人类检测动物面孔的需求可能解释了这种差异的一部分。
数据集地址：Faces in Things|计算机视觉数据集|人脸检测数据集
二、让我们一起看一下Faces in Things 数据集
Faces in Things数据集：一个包含五千张网络图片的面部错觉图像数据集，利用这个数据集，研究人员检验了最先进的人脸检测器是否也会展现出面部错觉，并发现了一个显著的行为差距。
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数据集的建立：首次创建了一个大规模的面部错觉数据集，为面部错觉的研究提供了直接支持。
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行为差距的发现：通过实验发现，即使是最先进的人脸检测器，在没有经过专门训练的情况下，也难以很好地检测到面部错觉。
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统计模型的提出：提出了一个简单的面部错觉统计模型，并通过实验验证了模型的关键预测。
数据集的构建：
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样本收集：从LAION-5B数据集中采样候选错觉图像，并使用CLIP检索构建原始图像集。
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详细注释：每张图片都包含了人脸的边界框和基本面部属性。
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任务设计：数据集支持多种面部检测模型的研究。
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数据集分割：随机将数据集分为训练集（70%）和测试集（30%）
数据集特点
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多任务："Faces in Things"数据集可以用于多种面部检测任务。
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高质量：通过人工标注，确保了数据集的高质量。
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跨数据集泛化：在不同的数据集上进行测试，验证了模型的泛化能力。
三、让我们一起展望 Faces in Thing数据集的应用
比如，我是一名心里咨询师。
哎呀，我之前做心理咨询的时候，遇到很多害怕社交的客人。他们一想到要跟人打交道，心就怦怦跳，紧张得不行。以前，我得用各种方法帮他们克服这种焦虑，比如角色扮演啊，慢慢习惯面对面的交流。
自从发现集成Faces in Things这个数据集的智能系统
我的工作就有了新的突破。这里面有成千上万的图片，都是些看起来像脸的东西，但又不完全是真正的脸。有的是在咖啡渍里，有的是在云彩里，反正就是各种奇奇怪怪的地方。
我用这些图片给来访者做训练。一开始，他们看到这些模糊的、像脸一样的图像，心里也是七上八下的。但慢慢地，他们开始学会怎么去分辨这些错觉，知道哪些是真的人脸，哪些只是看起来像而已。
这样做了一段时间后，来访者告诉我，他们在现实生活中好像也没那么害怕了。他们开始能更好地读懂别人的表情，知道什么时候该说话，什么时候该听。这就像是解锁了他们心里的一把锁，让他们在社交场合中更自在了。
通过这些面孔错觉的练习，我的来访者现在可以更自信地面对人群，享受社交的乐趣了。这种感觉真的是太棒了！