اكتشاف الوجه هو أحد أكثر المواضيع دراسة في مجتمع رؤية الحاسوب. لقد تم إحراز الكثير من التقدم بفضل توفر مجموعات بيانات مرجعية لاكتشاف الوجه. نوضح أن هناك فجوة بين أداء اكتشاف الوجه الحالي والمتطلبات العالم الحقيقي. لتسهيل البحث المستقبلي في مجال اكتشاف الوجه، نقدم مجموعة البيانات WIDER FACE، والتي تبلغ حجمها عشرة أضعاف حجم المجموعات الموجودة حالياً. تحتوي هذه المجموعة على توضيحات غنية، بما في ذلك الإخفاءات (occlusions)، الأوضاع (poses)، فئات الأحداث (event categories)، وصناديق الحدود للوجوه (face bounding boxes). تعتبر الوجوه في المجموعة المقترحة تحدياً شديد الصعوبة بسبب التباين الكبير في الحجم، وضعية الرأس، والإخفاء، كما يظهر في الشكل 1. علاوة على ذلك، نوضح أن مجموعة البيانات WIDER FACE هي مصدر تدريب فعال لاكتشاف الوجه. قمنا بتقييم عدة أنظمة اكتشاف ممثلة، مما يوفر لمحة عامة عن الأداء المتقدم وأقترحنا حلًا للتعامل مع التباين الكبير في الحجم. أخيرًا، نناقش الحالات الفاشلة الشائعة التي تستحق المزيد من البحث والتحقيق. يمكن تنزيل المجموعة من الرابط التالي: mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace