Der Mask-Obscured Face Dataset ist ein Datensatz zur Erkennung und Klassifizierung maskenverdeckter Gesichter, der während der COVID-19-Pandemie gesammelt wurde.

Anders als der Datensatz zur Gesichtsmaskenerkennung (oder -erfassung) muss der Beispielsatz zur Maskengesichtserkennung mehrere Gesichtsbilder derselben Person mit und ohne Maske enthalten. Zu diesem Zweck wurden zwei Beispielsätze zur Maskengesichtserkennung erstellt.

(1) Echter Datensatz zur Gesichtserkennung mit Masken: Die Proben werden aus dem Internet gecrawlt und dann sortiert, bereinigt und beschriftet. Enthält 5.000 maskierte Gesichter von 525 Personen und 90.000 normale Gesichter.
(2) Datensatz zur simulierten Gesichtserkennung mit Masken: Den Gesichtern im öffentlichen Datensatz werden Masken aufgesetzt, um einen Datensatz mit simulierten Gesichtsmasken von 10.000 Personen und 500.000 Gesichtern zu erhalten.

Dieser Datensatz wurde im März 2020 vom National Multimedia Software Engineering Technology Research Center der Wuhan University veröffentlicht, Hauptherausgeber war Xiong Zhangyang.