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面部数据集：CFP

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简介：
CFP面部数据集是一项针对人脸识别挑战而设计的大规模数据库，旨在提供丰富的面部图像样本，涵盖多样的光照、姿态和表情变化，以促进先进的人脸识别技术研究。 人脸数据集CFP包含500个主体，每个主体有10张正面图像和4张侧脸图像。评估协议包括正面到正面（FF）和正面到侧面（FP）的人脸验证任务，每项任务都有10个文件夹，每个文件夹内含350对同一个人的配对图片和350对不同人的配对图片。

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  • 面部数据集：CFP
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    CFP面部数据集是一项针对人脸识别挑战而设计的大规模数据库，旨在提供丰富的面部图像样本，涵盖多样的光照、姿态和表情变化，以促进先进的人脸识别技术研究。 人脸数据集CFP包含500个主体，每个主体有10张正面图像和4张侧脸图像。评估协议包括正面到正面（FF）和正面到侧面（FP）的人脸验证任务，每项任务都有10个文件夹，每个文件夹内含350对同一个人的配对图片和350对不同人的配对图片。
     
  • CFP-datasets人脸数据集
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    CFP-datasets人脸数据集是一套大规模高质量的人脸识别测试集，包含多视角、不同光照及表情变化下的面部图像，旨在促进人脸识别技术的发展与评估。 这个数据集包含500个身份标识的约7000张图片。特别之处在于每个人有10张正面图像和4张侧面图像，这对于想要进行侧脸识别的研究者来说非常有用。目前侧脸识别效果较差的原因可能是现有数据集主要基于正脸，而深度学习模型对数据集依赖性很强。当前处理侧脸的方法包括3D人脸特征点检测或生成模型等方法，但这些方法资源消耗较大，并且暂时无法很好地应对特别角度的侧面图像问题。另一种方案是分别训练针对正面和侧面的不同模型，但这同样会占用大量计算资源。 一种更高效的解决方案是在深度特征层进行转化，通过这种方法可以将侧脸特征映射为正脸特征而无需增加过多参数量。相比之下，基于整张图片的人工智能生成对抗网络（GAN）虽然能够很好地可视化人脸特征的转换效果，但其消耗的资源较多；而对于向量化的特征而言，则能显著减少计算需求。 综上所述，在深度学习中对侧脸图像进行有效的转化处理是提升识别准确率的关键方法之一。
     
  • CFP-dataset人脸数据集
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    CFP-dataset人脸数据集是一套大规模高质量的人脸识别研究资源，包含多视角、不同光照和表情条件下的面部图像，旨在促进人脸识别技术的发展与应用。 这个数据集包含500个身份的约7000张图片。特别之处在于每个人有10张正面图像和4张侧面图像，这对于进行侧脸识别的研究非常有用。
     
  • 面部数据集
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    面部数据集是一系列包含人脸图像及其相关信息的数据集合，广泛用于人脸识别、表情分析和身份验证等计算机视觉研究领域。 深度学习常用的人脸数据集包含60人的正面各种姿态图片共500张每人，图像大小为128*128像素。这些照片是直接使用笔记本前置摄像头拍摄的，专门用于训练人脸识别模型，人脸质量较高。
     
  • AR面部数据集
    优质
    AR面部数据集是一系列用于增强现实技术中的人脸识别和跟踪的数据集合，包含多种表情、姿态及光照条件下的面部图像。 AR人脸数据集可用于基于稀疏表示的人脸识别相关论文的实验研究。
     
  • CK+面部表情数据集
    优质
    CK+面部表情数据集是一个广泛应用于计算机视觉与机器学习领域的情感识别数据库，包含来自不同个体的丰富面部表情图像。 本资源包含了CK+人脸面部表情数据集，其中包括开心、惊讶、中性、悲伤、生气和难过等七种面部表情分类。该数据集可以用于实时检测人的面部表情，并且作者利用此数据集实现了在线课堂学生专注度状态的实时监测。
     
  • 面部数据的清洗（WIDER_FACE数据集）
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    本项目专注于使用Python对WIDER_FACE数据集进行面部图像的数据预处理工作，包括去除低质量图片、调整大小以及标签信息标准化等步骤。 为了防止在使用wider_face数据集标签进行训练时出现段错误导致训练中断的问题，需要对这些标签进行清洗处理。
     
  • ORL面部数据集（ORL Faces Database）
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    简介：ORL面部数据集是由AT&T实验室建立的一个经典人脸图像数据库，包含来自40人的共400幅灰度面部图像，每人均有10张不同场景下的照片，广泛应用于人脸识别研究。 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。此数据集中有40个目录，每个目录下含10张图像，代表不同的个体。所有的图像是以PGM格式存储，并且是灰度图，尺寸为宽度92像素和高度112像素。 对于每一个受试者的图片集，在不同时间、光照条件以及面部表情（如睁眼/闭眼，微笑与否）下采集了他们的照片；此外还考虑到了是否佩戴眼镜的细节。所有图像均在较暗且背景均匀的情况下拍摄，并以正脸为主，部分带有轻微侧偏。 每个受试者的目录分别命名为sx，其中x表示编号从1到40之间的特定个体标识号。
     
  • 面部识别数据集 - face-detection
    优质
    face-detection 是一个专为面部识别技术开发的数据集，包含大量标注清晰的人脸图像样本，旨在促进人脸识别算法的研究与优化。 Kaggle 2017年人脸检测数据集包含人脸数据和非人脸数据的mat文件。
     
  • 猪面部姿态数据集.zip
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    该资料包含了一个详细的猪面部姿态图像数据库，旨在为动物情感识别和计算机视觉研究提供支持。 猪脸体态数据集.zip 包含了30个不同视角下的猪的体态与相貌照片，总共有大约10000张图片。这个数据集对于进行猪脸识别研究是一个很好的尝试对象。