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CASIA多光谱掌纹数据集，含7200幅图像

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简介：
本数据集为中科院自动化研究所提供的CASIA多光谱掌纹数据库，包含7200幅高质量图像，旨在促进生物特征识别技术的研究与应用。 CASIA多光谱掌纹图像数据库包含7200张使用自行设计的多光谱成像设备从100个不同的人身上采集的掌纹图像。所有手掌图像都是8位灰度级JPEG文件。

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  • CASIA多光谱掌纹数据集，含7200幅图像
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    本数据集为中科院自动化研究所提供的CASIA多光谱掌纹数据库，包含7200幅高质量图像，旨在促进生物特征识别技术的研究与应用。 CASIA多光谱掌纹图像数据库包含7200张使用自行设计的多光谱成像设备从100个不同的人身上采集的掌纹图像。所有手掌图像都是8位灰度级JPEG文件。
     
  • 多光谱图像的CAVE数据集
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    简介：本研究构建了多光谱图像的CAVE数据集，为图像处理与分析提供丰富资源，涵盖多种光照和纹理条件下的高精度图像。 我们提供了一个用于模拟GAP相机的多光谱图像数据库。这些图像包含了各种现实世界的材料和物体。我们将该数据库开放给研究社区使用。
     
  • Matlab函数在CASIA数据库中用于识别掌纹图像ROI的实现-掌纹图像处理工具
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    本简介介绍了一种使用MATLAB函数在CASIA数据库中提取和识别掌纹图像区域（ROI）的方法，旨在开发高效的掌纹图像处理工具。 在生物识别与图像处理领域，确定Palmprint（掌纹）图像的ROI是一个常见的问题。这是构建基于掌纹图像的生物识别系统的关键步骤之一。提供的代码旨在定位给定的手部图像（左手或右手）中的ROI区域，并假设使用的是CASIA数据库命名约定。通过简单的修改，该代码可以适用于非CASIA数据库之外的图片。 当前版本的程序会根据文件名来区分左右手掌纹图像。输出结果为输入图象的一个192x192像素（uint8格式）片段作为ROI区域。此方法设计上以计算效率为主要目标，但仍有优化空间。有关更详细的ROI检测步骤，请参考相关文献资料。 David Zhang、Wai-Kin Kong 和 Jane 等人对此领域有深入研究并提供了重要参考资料。
     
  • 掌纹数据集....7z
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    该文件包含一个用于研究和分析的掌纹图像数据集。它旨在支持生物识别、模式识别等相关领域的学术与工业应用开发。 掌纹数据集包含12000张图片。
     
  • 高光谱图像解混数据集——Samon
    优质
    Samon是一款专为高光谱图像解混设计的数据集，包含多样化的地物光谱信息和复杂的混合像元场景，旨在促进机器学习算法在遥感领域的应用与发展。 高光谱图像解混数据集Samon提供了一系列用于研究的高光谱图像数据。该数据集旨在支持对复杂场景中的材料进行精确识别与分析的研究工作。
     
  • 【高光谱图像数据集】KSC版本
    优质
    简介：本数据集为改良版肯塔基草地(KSC)高光谱图像集合，适用于各类分类算法的研究与测试。 On March 23, 1996, NASAs AVIRIS (Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer) instrument collected data over the Kennedy Space Center in Florida. The AVIRIS collects data across 224 bands with a width of 10 nm and center wavelengths ranging from 400 to 2500 nm. Data were acquired at an altitude of approximately 20 km, resulting in a spatial resolution of 18 meters. After removing water absorption and low signal-to-noise ratio (SNR) bands, the analysis used 176 remaining bands. Training data for classification were selected based on land cover maps derived from color infrared photography provided by Kennedy Space Center and Landsat Thematic Mapper imagery. A vegetation classification scheme was developed at KSC to define functional types that are discernible at both Landsats spatial resolution and that of the AVIRIS data. The similarity in spectral signatures for certain vegetation types makes it challenging to distinguish land cover classes. For this analysis, 13 distinct land cover categories were defined to represent various environmental conditions present within the Kennedy Space Center area.
     
  • 【高光谱图像数据集】印度潘尼斯数据集
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    简介：印度潘尼斯高光谱图像数据集是一套详尽记录了特定区域地物信息的数据集合，广泛应用于土地覆盖分类、目标检测等领域。 该场景由AVIRIS传感器在印第安纳州西北部的印度潘斯测试站点采集，包含145×145个像素和224个光谱反射率波段，在0.4至2.5微米范围内。此场景是更大图像的一部分。印第安潘斯场景中三分之二是农业用地，三分之一为森林或其他自然植被。该区域有两条主要的双车道公路、一条铁路线以及一些低密度住宅和其它建筑及小路。由于拍摄时间在六月，部分农作物如玉米和大豆尚处于早期生长阶段，覆盖率不到5%。 地面实况数据被划分为十六个类别，并非所有分类都是互斥的。我们还通过移除水吸收区域内的波段（即104-108、150-163以及220）将光谱带数量减少到200个。印度潘斯的数据可以通过普渡大学MultiSpec网站获取。 该场景没有包含联系方式和网址信息，因此在重写时无需特别说明这些内容的缺失或修改。
     
  • 高光谱图像数据集(Hyperspectral Image Datasets) (1a)
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    高光谱图像数据集包含大量连续窄波段的遥感影像，广泛应用于地物分类、目标检测等领域，助力精准农业和环境监测。 高光谱图像数据集（Hyperspectral Image Datasets）包含大量用于研究和分析的多光谱图像数据。这些数据集通常包括从不同波长范围采集的像素信息，广泛应用于环境监测、农业遥感、矿物勘探等领域。通过利用高光谱成像技术获取的数据可以提供比传统彩色或黑白影像更为丰富的细节与精确度，从而帮助研究人员深入理解地表物质特性及其分布情况。
     
  • CASIA数据集
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    CASIA数据集是由中国科学院自动化研究所建立的一个包含多种类型生物特征的数据集合，主要用于模式识别和人工智能领域的研究与测试。 CASIA是一个基础的中文情感数据库，可用于快速建立自己的语音情感识别系统。
     
  • 高光谱与遥感图像常见数据集
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    本资料涵盖了高光谱及遥感图像领域内的主要数据集概览，包括各类应用的数据来源、特点及其获取途径。 这里包含常用的高光谱图像（HSI）数据集，如Indian Pavia等。每个数据集中都包含了原始图像信息及其对应的地面真实类别标签。由于文件大小限制，目前只能上传这两个数据集，还有Salinas等其他数据集可供使用，如有需要请留言说明。