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YaleB人脸识别数据集的扩展。

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简介：
该经典 ExtendYaleB 人脸识别数据集包含 38 张在 64 种不同光照条件下拍摄的正脸图像。这些图像已经过分类，采用 PGM 文件格式，并且其尺寸为 192x168 像素。

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  • YaleB人脸识别数据集.zip
    优质
    YaleB人脸数据库包含2,414张来自28位不同参与者的灰度图像，这些参与者面对前方，并在各种光照条件下和6种不同的面部表情下进行了拍摄。该数据集广泛用于人脸识别算法的测试与开发。 共有39个文件夹，包含数千张用于训练的图片。欢迎用于科研和学习目的使用。这些资料是我经过一番努力才找到的，希望1积分能表达对资源提供者的感谢之意。
     
  • YaleB人脸数据集 FaceDB人脸识别库
    优质
    简介：YaleB人脸数据库与FaceDB人脸识别库是用于面部识别技术研究的重要资源。YaleB包含多样化的面部图像，而FaceDB则提供了一个强大的框架来评估和比较不同的面部识别算法性能。 FaceDB_YaleB 人脸数据集包含了10个人的5850幅图像，在9种姿态和64种光照条件下采集。这些变化条件下的图像是在严格控制下拍摄，主要用于研究光照和姿态问题的建模与分析。对于FaceDB_YaleA人脸数据集的相关信息，请参阅其他资源。
     
  • 扩展耶鲁B人脸识别数据集
    优质
    扩展耶鲁B人脸识别数据集是由多个视角和表情下的面部图像组成的大规模数据库，旨在促进人脸识别算法的研究与开发。 经典的人脸识别数据集Extend Yale B包含38人在64种不同光照条件下的正脸照片，并已进行分类。图像格式为pgm，大小为192x168像素。
     
  • 扩展Yale B数据库 人脸识别
    优质
    本研究致力于扩展和改进Yale B脸部数据库的人脸识别能力，通过引入新的算法和技术提升其在不同光照、姿态条件下的识别精度。 Extend Yale B人脸数据库包含38个人的共计2432张照片（每人64张）。根据人脸与摄像机的方向角分为五个子集：12度、25度、50度、77度和90度，每个方向角度对应的每人的照片数量分别为7张、12张、12张、14张和19张。由于数据量较大，将分两次上传。
     
  • 常用的人脸识别数据库（AR、ORL、Yale、YaleB、FERET、PIE）
    优质
    这段简介描述了几种常见的人脸识别研究中使用到的数据集。包括AR, ORL, Yale, YaleB, FERET和PIE数据集，它们为研究人员提供了丰富的面部图像资源以进行算法测试与开发。 常见的用于人脸识别的研究数据库包括AR、ORL、Yale、YaleB、FERET和PIE。这些数据库为研究人员提供了丰富的面部图像数据集，以便进行各种人脸识别技术的测试与开发。
     
  • 扩展版YaleB
    优质
    扩展版YaleB是基于原始YaleB数据集改进而来，包含更多的图像和标签信息。它广泛应用于计算机视觉与模式识别研究领域。 The Extended Yale Face Database B mat form 是一个用于人脸识别的数据集资源。
     
  • yale人脸识别_face-recognition.zip_matlab yale人脸数据库_人脸识别数据集_yale人脸
    优质
    本资源包含Yale大学的人脸识别数据库，适用于MATLAB环境。该数据库包含了不同光照、表情和面部姿态下16个人的共计165张灰度图像，广泛应用于人脸识别算法的研究与测试。 在使用Yale人脸数据库进行人脸识别实验后，识别率达到90.67%。
     
  • GavabDB.zip_3D 人脸数据集_3D人脸识别_3d face_人脸 3d 识别
    优质
    GavabDB是一款专为研究设计的高质量3D人脸数据集，旨在促进3D人脸识别技术的发展和应用。 GavabDB 数据集为3D人脸识别提供了资源。
     
  • OlivettiFaces 人脸识别数据集
    优质
    OlivettiFaces 数据集是由AT&T实验室提供的一个经典人脸图像数据库，包含40个不同人的400张灰度面部图片，广泛应用于模式识别和机器学习研究。 我们处理过的数据集包含40个人的图片，每人有10张人脸图片。这些图片不是官方GIF图，而是单独的人脸图像，并且每张图片都有标签。
     
  • ORL人脸识别数据集
    优质
    ORL人脸识别数据集是由AT&T实验室建立的一个常用的人脸识别研究数据库，包含40个不同人的脸部图像，每人有10种不同的表情、姿势或光照条件下的照片。 经典的ORL人脸数据集包含40个人的图像，每人有10张图片，总共400张。这些图片格式为.bmp，并且可以由OpenCV直接读取。已按照人进行分类，每个文件路径格式如下：./AR/si/j.bmp。所有图像都非常清晰，分辨率为92x112。