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pie数据集的matlab版本。

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简介：
该数据集，即pie数据集，采用MATLAB编程环境进行处理，并利用fea特征进行分析。同时，gnd标签被用于对数据进行标记和分类，从而支持后续的建模和研究工作。

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  • MATLAB版的PIE数据集
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    本数据集为MATLAB格式，包含PIE（Pixels, Identity, Expression）数据库中的图像信息，适用于人脸识别和表情识别研究。 在MATLAB版本的PIE数据集中，使用fea特征，并包含gnd标签。
     
  • PIE原始图像数据集.rar
    优质
    本资源为PIE原始图像数据集压缩包，包含大量未处理的光学与雷达遥感影像，适用于卫星图像分析及深度学习模型训练。 PIE人脸数据库是由美国卡内基梅隆大学创建的，并已成为人脸识别的重要测试集之一。该数据库包含了68名志愿者拍摄的40000多张脸部照片，这些照片在姿势、灯光和面部表情方面都有严格控制。此外，数据库中还包括了11554幅图像，分辨率为32×32像素。
     
  • PIE人脸识别数据库(JPG版)
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    简介：PIE人脸识别数据库(JPG版)是一个包含多视角、多种表情及变化光照条件下的高质量人脸图像集合，为学术研究与算法开发提供重要资源。 著名的人脸识别数据库PIE已经为大家分类打包好，包含68个人的共计24张不同角度的照片，包括正脸、左右侧脸、微笑以及不同光照条件下的照片。
     
  • CMU_PIE_Face数据集的人脸表情识别-PIE与POSE子集
    优质
    本研究聚焦于卡内基梅隆大学（CMU）的PIE数据库中人脸表情识别技术的应用，特别关注PIE及POSE子集的数据分析和处理。 CMU Multi-PIE人脸数据库包含超过750,000张来自337人的图像，这些图像是在五个月内最多四次拍摄的。受试者在15个视点和19种照明条件下成像，并展示了多种面部表情。此外，还获取了高分辨率正面图像。总的来说，数据库包含超过305GB的人脸数据。资源包括PIE照明子集（含1154张人脸灰度图，尺寸为32*32）以及三个姿势子集Pose05、Pose07和Pose09（分别含有3332张、1629张和859张人脸灰度图，大小为64*64）。
     
  • CMU PIE人脸数据库
    优质
    CMU PIE人脸数据库是由卡内基梅隆大学建立的一个广泛使用的人脸识别研究资源，包含多姿态、光照和表情条件下的面部图像。 CMU的人脸库源文件是若干个.mat文件。我已经将这些.mat文件中的图像提取出来，并转换为了.jpg格式。由于存储空间的限制，我没有在这里上传原始的.mat文件，只提供了.jpg图片文件。
     
  • MATLAB中的MNIST数据集（mat格式）版本
    优质
    本资源提供MATLAB环境下使用的MNIST手写数字数据集，已转换为.mat文件便于加载与处理，适用于模式识别和机器学习研究。 MNIST数据集的matlab版本可以保存为mat格式。
     
  • Brats2017数据集版本
    优质
    Brats2017数据集版本是针对脑肿瘤研究设计的数据集合，包含多种类型的脑部MRI影像，旨在促进对脑肿瘤分割及分析的研究进展。 Brats2017挑战赛的数据集包含t1、t2、tlce、flair等多种模态的数据，并附有百度云下载链接。
     
  • MNIST数据集的txt版本
    优质
    本资源提供MNIST手写数字数据集的文本格式版本，便于开发者在无需安装特定库的情况下轻松解析和使用。 Google的MNIST手写数字数据库包含10,000个样本，并且这些数据已经保存为txt文件以供直接查看。这非常适合那些对手写数字数据库格式不熟悉的朋友们使用，其中包括了10,000张训练图像（images.txt）和对应的标签信息(train-labels.idx1-ubyte)以及像素值(train-images.idx3-ubyte)。
     
  • Python版本的CIFAR100数据集
    优质
    本数据集为Python环境下处理的CIFAR-100，包含100类共计60000张32x32彩色图像，适用于深度学习分类任务研究。 关于CIFAR-100的Python版本数据集，在文件夹内添加了一个名为load_data.py的代码文件，用于演示如何提取所需的数据集文件。有兴趣的人可以下载并使用这个代码。