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在imdb-wiki中的人脸数据库共有3Gigabytes

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简介:
imdb-wiki数据集中的人脸信息库部分共有约3GB的数据量,在数据规模较大时可以通过百度云存储服务获取相关资源;在出现资源链接失效的情况下,请联系作者947142043@qq.com获取进一步帮助

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客服
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  • ORL识别应用_ORL_matlab
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    本研究探讨了ORL人脸数据库在人脸识别技术中的应用,利用MATLAB软件进行实验分析,评估不同算法的识别性能。 【达摩老生出品,必属精品,亲测校正,质量保证】 资源名:ORL人脸数据库_人脸识别_ORL_matlab 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明:全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行,请联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
  • AR_PCA.zip_AR _AR_arPCA_ar_PCA
    优质
    AR_PCA.zip包含一个广泛使用的人脸图像数据库,名为AR人脸库。该库通过应用主成分分析(PCA)技术进行处理,便于研究和开发面部表情及光照变化下的识别算法。 基于AR库的PCA人脸识别程序使用了已经编入mat文件的人脸库,因此无需额外下载人脸库。
  • IMDB CROP集:年龄(10-19岁)与性别
    优质
    简介:IMDb CROP数据集专注于收集10至19岁年龄段内不同性别人脸图像的数据,为研究者提供宝贵的青少年面部特征资源。 IMDb的人脸数据集包含100个文件夹以及一份标签数据文件集,总大小为6.5G。由于文件较大,将其分为10份进行传输,本部分包含了第10到第19的文件内容。
  • 基于MatlabPCA算法Yale识别
    优质
    本研究利用Matlab实现PCA算法,在耶鲁大学人脸数据库上进行人脸识别实验,旨在探索PCA技术在简化特征维度与提升识别准确率方面的效能。 由于您提供的博文链接指向的内容无法直接访问,并且没有给出具体的文字内容让我进行改写或总结,请提供该文章的具体段落或者主要内容,我将在此基础上为您完成去敏感信息的重写工作。请重新上传相关文本内容以便我能更好地帮助到您。
  • 常用识别介绍(Yale及YaleB)
    优质
    本文介绍了两种常用的人脸识别数据库——Yale人脸数据库及其扩展版本Yale人脸数据库B,详细阐述了它们的特点和应用价值。 YALE人脸数据库由美国耶鲁大学的计算视觉与控制中心创建。该库包含15位志愿者的共计165张图片,这些图片展示了不同光照条件、表情和姿态的变化。相比ORL人脸数据库,Yale库中每个对象采集的照片包含了更加显著的表情变化、姿势调整以及遮挡情况。 另一个版本的YALE人脸数据集则包括了10个人在9种不同的姿态下,在64种光照条件下拍摄得到的5850幅图像。这些图片是在严格控制的环境下收集,旨在用于研究和建模光照及姿态问题。然而由于样本数量较少,该数据库的应用受到了一定的限制。
  • 基于MATLABPCA算法Yale识别应用
    优质
    本研究利用MATLAB平台实现PCA算法,并应用于耶鲁大学人脸数据集进行人脸识别。实验结果展示了PCA在降维和特征提取方面的有效性,提高了识别精度。 由于您提供的博文链接无法直接显示内容或文字摘录,我无法进行具体的重写工作。请您提供需要改写的具体内容或者描述一下希望如何调整现有文本的风格、语气或其他细节要求。这样我可以更好地帮助到您。如果只是单纯地去掉联系方式和网址的话,请将原文复制粘贴出来,我会按照您的需求进行处理。
  • NUAA
    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。
  • AgeDB
    优质
    AgeDB人脸数据库是一个包含不同年龄阶段人脸图像的数据集,旨在促进人脸识别和年龄估计等计算机视觉领域的研究。 Age-DB收集了一些不同年龄的人脸数据,可以用于相关测试。
  • FERET
    优质
    FERET人脸数据库是由美国国防先进技术研究计划局(DARPA)资助建立的一个大规模面部图像集合,旨在促进人脸识别技术的研究与发展。包含不同条件下拍摄的人脸图像数千张,为科研人员提供了宝贵的实验数据资源。 FERET人脸数据集包含不同角度、光照条件及表情的人脸图像,非常适合用于人脸检测、人脸识别以及表情识别等领域。
  • CUM_PIE
    优质
    CUM_PIE人脸数据库是一款包含丰富表情的人脸图像集合,旨在为面部表情识别和情绪分析研究提供支持。 CMU-PIE人脸数据库由美国卡耐基梅隆大学创建,包含68位志愿者的41,368张多姿态、光照和表情变化的面部图像。这些姿态和光照变化的图像在严格控制条件下采集,现已逐渐成为人脸识别领域一个重要的测试集合。