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Yale_64X64人脸数据集已打包为.zip文件。

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简介：
耶鲁大学拥有的人脸数据集的构成如下：它包含15位不同个体的人脸数据，这些数据被分为两个部分：fea，即包含165个4096维的特征向量的人脸数据，以及gnd，即对应于每个人的165条标签信息，每条标签信息只有1个值。图像本身的大小为64像素乘以64像素，因此总共拥有4096个像素。

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  • 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。
     
  • 已将pig（猪脸数据集）标注为.xml文件
    优质
    本项目完成了对Pig（猪脸数据集）的数据标注工作，并将其转换为了统一的.xml格式文件，便于后续的人工智能训练和模型开发。 pig数据集包含1447张图片，每张图片的标注以.xml文件的形式存储，格式遵循VOC标准。该数据集适合用于多目标检测、小目标识别以及处理重叠和遮挡情况的模型训练。
     
  • AR人脸数据集（压缩文件）.zip
    优质
    该压缩文件包含一个用于训练和测试的人脸识别算法的数据集，其中包括多种姿势、表情及光照条件下采集的大量AR(Active Appearance)格式的人脸图像。 该数据集包含遮挡和未遮挡两部分的AR数据库（以mat格式存储），测试集与训练集中各有100个人，每人有7张图片。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 人脸面部表情识别数据集文件.zip
    优质
    本资料包包含人脸面部表情识别的数据集，适用于研究和开发基于图像或视频的人脸表情分析系统。 人脸面部表情识别数据集文件包含多次重复的文件名“人脸面部表情识别数据集文件.zip”。
     
  • MNIST数据集UBYTE文件打包
    优质
    本项目提供一个工具，用于将原始UBYTE格式的MNIST手写数字数据集转换并打包为更易于使用的格式，方便进行机器学习模型训练和测试。 MNIST数据集中包含四个文件：train-images.idx3-ubyte、train-labels.idx1-ubyte、t10k-images.idx3-ubyte 和 t10k-labels.idx1-ubyte，这些都是文件而非文件夹。
     
  • 4500张人脸数据集.zip
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    该资料包包含一个大型的人脸识别研究数据集，内有4500张不同个体的人脸图像，适用于训练和测试面部识别算法。 数据集包含4500个样本，包括图片和标签，并已分割为训练集和测试集，适用于目标检测任务。使用YOLOv5模型进行训练可以达到98.3%的效果。
     
  • Yale_64x64数据矩阵
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    Yale_64x64数据矩阵是包含数千张不同人的64x64像素灰度图像的数据集，广泛用于人脸识别研究和算法开发。 Yale_64x64.mat
     
  • 【人脸数据集】各类人脸数据集生成.txt
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    本文件提供了多种类型的人脸数据集信息，涵盖不同应用场景的需求，助力人脸识别技术的研究与开发。 数据集中的人脸均由StyleGAN生成。所有图片均为1024*1024的高清生成图像，各数据集间的图片无重复内容。目前包含男性、女性、黄种人、中国姑娘、小孩、成人及老人等类别，并且还有戴眼镜和有笑容的人脸数据集。