Advertisement

WFLW人脸关键点数据集.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该资料包包含了一个用于面部特征识别的研究数据集WFLW，其中收录了大量标注有精细面部关键点的人脸图像，适用于开发和测试先进的面部识别算法。 人脸关键点数据集WFLW包含10000张脸部图像，其中7500张用于训练，2500张用于测试。每张图像标注了98个关键点，并且还包括遮挡、姿态、妆容、光照条件、模糊度和表情等信息的标注。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • WFLW人脸关键点数据集.zip
    优质
    该资料包包含了一个用于面部特征识别的研究数据集WFLW，其中收录了大量标注有精细面部关键点的人脸图像，适用于开发和测试先进的面部识别算法。 人脸关键点数据集WFLW包含10000张脸部图像，其中7500张用于训练，2500张用于测试。每张图像标注了98个关键点，并且还包括遮挡、姿态、妆容、光照条件、模糊度和表情等信息的标注。
     
  • 300万人脸关键点数据集整理包
    优质
    该资料包汇集了超过300万张人脸的关键点标注数据，为面部识别和表情分析等研究领域提供宝贵的训练资源。 300W人脸关键点数据集整理包包含用于整理该数据集的Python程序以及生成的ndarray文件。如果有积分可以选择下载。
     
  • Unity人脸关键点识别插件.zip
    优质
    本资源提供Unity引擎下的高效人脸关键点识别插件，支持实时面部特征检测与追踪，适用于AR、VR及游戏开发中的个性化交互设计。 UnityOpencvForUnity+FaceMaskExample+Dlib FaceLandmark Detector；使用的是Unity2019及以上版本；测试环境为Unity2020.3.25。
     
  • MediaPipe人脸关键点识别
    优质
    MediaPipe人脸关键点识别是谷歌开源的一个用于检测图像和视频中人脸特征点位置的工具。它能够精准定位面部64个关键点，支持多种应用开发需求。 使用Google开发的开源框架来检测人脸关键点。
     
  • 人脸检测、人脸关键点检测及口罩检测.zip
    优质
    本项目提供了一套全面的人脸识别解决方案，包括人脸检测、精准的关键点定位以及是否佩戴口罩的判断功能。适用于多种场景的安全与隐私保护需求。 要运行RetinaFace进行同时的人脸检测、关键点定位及口罩检测，请遵循以下步骤： 1. 对于Linux用户，在rcnn/cython/setup.py文件的第121行添加注释（Windows用户可以跳过这一步）。 2. 进入cython目录并执行命令 `python setup.py build_ext --inplace` 以完成必要的设置。 3. 最后，运行测试脚本 `python test.py`。如果遇到缺少mxnet等库的情况，请使用pip自行安装所需依赖项。 请确保所有必需的软件包都已正确安装，并根据提示进行相应的操作调整。
     
  • ORL人脸数据集.zip
    优质
    ORL人脸数据集包含40个不同人的面部图像，每人有10张不同的照片，广泛用于人脸识别研究与算法测试。 ORL人脸数据集包含40个不同人的400张图像。该数据集由英国剑桥的Olivetti研究实验室在1992年4月至1994年4月期间创建。
     
  • Yale_64X64人脸数据集.zip
    优质
    该文件包含由耶鲁大学提供的Yale_64X64人脸数据集，内含多个人在不同光照和表情下的64x64像素灰度图像，适用于人脸识别研究。 耶鲁大学人脸数据集的构成包括两个主要部分：fea文件包含165个样本的人脸数据（每个样本为4096维），gnd文件则包含了相应的标签（共165x1）。图像尺寸是64x64像素，总共有15个人的脸部信息，每个人对应有11条记录。
     
  • OpenCV人脸数据集.zip
    优质
    OpenCV人脸数据集.zip包含大量用于人脸识别与分析的图像和视频资源，适用于开发面部识别算法及训练机器学习模型。 OpenCV人脸数据集包含了大量用于训练人脸识别算法的面部图像。这些数据集有助于开发人员改进计算机视觉应用中的识别精度。通过使用这样的资源，研究人员可以测试不同的人脸检测模型，并优化其性能以适应各种应用场景。
     
  • Android Demo：人脸检测与人脸关键点检测及人体检测.zip
    优质
    本资源为Android平台的人脸和人体检测Demo，包含人脸关键点识别功能，适用于开发者学习与应用集成。 人脸检测、人脸关键点检测（包括5个人脸关键点）以及人体检测的Android实现支持多种算法模型。这些模型不仅能够进行单独的人脸或人体检测，还能够同时完成对人脸与行人的识别任务。