Advertisement

NUAA实时人脸检测数据集

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

简介：
NUAA实时人脸检测数据集是由南京航空航天大学研发的一个大规模人脸图像数据库，包含多种环境下的人脸样本，旨在推动人脸识别技术的发展。 数据集包含15个人脸信息，但小部分文件存在损坏，请大家下载后查看。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • NUAA实时人脸检测数据集
    优质
    NUAA实时人脸检测数据集是由南京航空航天大学研发的一个大规模人脸图像数据库，包含多种环境下的人脸样本，旨在推动人脸识别技术的发展。 数据集包含15个人脸信息，但小部分文件存在损坏，请大家下载后查看。
     
  • NUAA人脸数据库
    优质
    NUAA人脸数据库是由南京航空航天大学创建的一个大规模面部图像数据集，旨在支持人脸识别技术的研究与开发。 NUAA库可以用于人脸识别系统中的反欺骗和欺骗检测的训练与测试。
     
  • FDDB人脸检测数据集
    优质
    简介：FDDB人脸检测数据集是一个广泛使用的面部特征定位数据库，包含2845张图像和超过20000个标注的人脸区域，用于评估和比较不同的人脸检测算法。 FDDB的全称为The Face Detection Dataset and Benchmark（面部检测数据集与基准），由卡内基梅隆大学的研究团队开发，是一个用于无约束条件下的面部检测的数据集，在人脸检测领域较为权威。该数据集非常全面，包含了多种姿态、表情、角度和光照条件下的人脸图像。FDDB被广泛应用于评估和比较各种人脸检测算法，并为研究人员提供了一个探究新技术的平台。这段描述涵盖了关于FDDB数据集的基本信息，包括图片和标签，可以直接用于训练目的。
     
  • FaceDetector 实时人脸检测 检测相机中的人脸
    优质
    FaceDetector是一款实时人脸检测应用，能够精准捕捉并识别摄像头中的面部特征，为用户提供便捷高效的人脸识别解决方案。 最近在研究FaceDetector人脸动态识别，在网上下载了不少的demo，但感觉这些示例把简单的事情复杂化了。因此我决定自己动手编写了一个简单的测试Demo来验证功能，这个Demo只专注于从相机中识别人脸并画框，没有其他多余的代码或设置。
     
  • 人脸特征检测数据集.rar
    优质
    该资源包含一个用于训练和测试的人脸特征检测的数据集，内含大量标注了关键面部特征点（如眼睛、鼻子、嘴巴等）的真实人脸图像。 这段文字介绍的是人脸检测所使用的HAAR和LBP特征数据的具体用法，请参见本人的博客文章了解详情。
     
  • 人脸口罩检测数据集.zip
    优质
    该数据集包含大量标注的人脸佩戴口罩图片，旨在促进人脸识别与口罩检测技术的研究与发展。 本数据来源于MAFA dataset和WIDER FACE dataset。 训练集包含6120张图片，其中来自MAFA的有3006张（主要是戴口罩的照片），而来自WIDER Face的则有3114张（主要为不戴口罩的照片）。 验证集中共有1839张图片，其中有1059张来自于MAFA，780张来自于WIDER Face。
     
  • YOLOv4人脸检测训练数据集
    优质
    简介：该数据集专为优化YOLOv4算法在人脸识别任务中的性能而设计，包含大量标注的人脸图像，助力研究人员与开发者提升模型准确度。 这是一个YOLOv4人头检测器训练数据集，是从网友分享的数据集中生成的，适用于Yolov4。仅供学习使用。如涉及侵权，请联系删除。谢谢。
     
  • 3DMAD人脸动态检测数据集
    优质
    3DMAD人脸动态检测数据集是一项专注于捕捉和分析面部表情及头部动作的研究资源，适用于评估算法在真实场景下的性能。 里面有很多3D面具，用于训练人脸活体检测模型。上传的是百度网盘链接。
     
  • YOLOV7人脸口罩检测数据集
    优质
    简介：该数据集专为优化YOLOv7模型在人脸识别与口罩佩戴情况检测上的性能而设计，包含大量标注图像，助力于提升智能监控及公共健康应用中的准确率。 YOLOV7-人脸口罩检测数据集是专为训练及评估人工智能模型进行人脸口罩识别而设计的资源。该数据集旨在帮助开发者和研究人员在当前全球公共卫生环境下利用计算机视觉技术来判断人们是否佩戴了口罩，这有助于公共场所的安全监控与健康管理。 YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，它将图像分类与边界框预测合并到一个单一神经网络中，从而实现快速、高效的物体识别。作为该系列的最新版本，YOLOV7在保持高速度的同时提升了精度。相比之前的版本，它可能采用了更先进的架构如卷积神经网络（CNN）、空洞卷积或最新的Transformer模块以优化特征提取和目标定位。 数据集通常包括训练集、验证集及测试集，每个样本都标注了人脸的位置以及是否佩戴口罩的信息。这些注释信息一般采用XML或者CSV格式存储，并包含边界框的坐标与类别标签（例如0表示未戴口罩，1表示戴口罩）。高质量的数据对模型训练效果至关重要。 VOCdevkit是PASCAL Visual Object Classes Challenge的数据集工具包，它提供了一系列用于处理图像数据、评估模型性能及可视化结果的功能。在人脸口罩检测场景中，VOCdevkit可能被用来组织和管理XML注释文件，并运行相关脚本进行模型训练与验证。 实际应用中，训练YOLOV7通常涉及以下步骤： 1. 数据预处理：将原始图像及其标注信息转换为适合模型输入的格式。 2. 模型架构：加载YOLOV7网络结构并根据需要微调。 3. 训练过程：利用训练集迭代地调整超参数以优化性能。 4. 验证与调整：通过验证集评估模型表现，依据反馈进行必要的改进或策略调整。 5. 测试和部署：在测试集中检验模型泛化能力，并将其应用于实际场景中。 借助该数据集与YOLOV7模型，我们可以构建一个实时的人脸口罩检测系统，在摄像头捕捉到的画面里自动识别未佩戴口罩的人员并即时发出警告。这有助于公共场所采取有效的防疫措施；同时为AI研究者提供了深入探索目标检测算法、优化模型性能及开发新应用场景的机会。
     
  • OULU-NPU人脸活体检测数据集
    优质
    OULU-NPU人脸活体检测数据集是一个专为评估防伪算法效能设计的数据库，包含多种攻击类型的真实世界样本，促进生物识别安全研究。 目前质量最好的平面呈现攻击检测数据集现已上传至百度网盘。