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300万人脸关键点数据集整理包

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简介：
该资料包汇集了超过300万张人脸的关键点标注数据，为面部识别和表情分析等研究领域提供宝贵的训练资源。 300W人脸关键点数据集整理包包含用于整理该数据集的Python程序以及生成的ndarray文件。如果有积分可以选择下载。

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  • 300万人脸关键点数据集整理包
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    该资料包汇集了超过300万张人脸的关键点标注数据，为面部识别和表情分析等研究领域提供宝贵的训练资源。 300W人脸关键点数据集整理包包含用于整理该数据集的Python程序以及生成的ndarray文件。如果有积分可以选择下载。
     
  • WFLW人脸关键点数据集.zip
    优质
    该资料包包含了一个用于面部特征识别的研究数据集WFLW，其中收录了大量标注有精细面部关键点的人脸图像，适用于开发和测试先进的面部识别算法。 人脸关键点数据集WFLW包含10000张脸部图像，其中7500张用于训练，2500张用于测试。每张图像标注了98个关键点，并且还包括遮挡、姿态、妆容、光照条件、模糊度和表情等信息的标注。
     
  • MediaPipe人脸关键点识别
    优质
    MediaPipe人脸关键点识别是谷歌开源的一个用于检测图像和视频中人脸特征点位置的工具。它能够精准定位面部64个关键点，支持多种应用开发需求。 使用Google开发的开源框架来检测人脸关键点。
     
  • Dlib人脸关键点检测器 | 人脸检测与跟踪管理
    优质
    Dlib人脸关键点检测器是一款强大的工具，用于精确定位面部特征点，并支持高效的人脸检测与跟踪管理。 该功能允许在 Texture2D、WebCamTexture 和图像字节数组中检测正面人脸及其特征点（包括68个关键点、17个关键点和6个关键点）。此外，您可以通过调整相关数据文件来自定义对象的检测。 ObjectDetector 是基于经典的定向梯度直方图 (HOG) 特征结合线性分类器，并利用图像金字塔与滑动窗口技术实现。除了内置的人脸检测功能外，用户还可以训练自己的检测模型以适应特定需求。 ShapePredictor 的设计源自一篇关于 dlib 库应用的论文（《One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees》，Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan，CVPR 2014）。利用 dlib 提供的机器学习工具，用户不仅可以训练自己的模型，还可以定制用于人脸关键点识别的数据集。
     
  • 3D人脸点云预处理数据包.zip
    优质
    本资料包提供了一套用于处理和优化3D人脸点云数据的工具集合，包括去噪、对齐及简化等关键步骤，以提升后续分析与应用效果。 第一部分：读取RGB图像和DAT文件，并获取鼻尖点landmark。 第二部分：针对DAT图片，裁剪出头部区域。 第三部分：对切割得到的人脸点云进行表面细化处理。 第四部分：执行值标准化和尺寸标准化操作。
     
  • 1.7万人脸表情图像数据集.rar
    优质
    本资源包含一个大型人脸表情图像数据库，内含超过17,000张标记清晰的表情图片，适用于情绪识别和人工智能研究。 YOLO人脸表情识别数据集包含高质量的真实场景图片，格式为jpg，涵盖多种不同的场景。受试者在15个视点和19种照明条件下成像，并展示一系列面部表情。该资源包括PIE照明子集（含1154张3232像素的人脸灰度图）以及三个Pose05、Pose07、Pose09子集，分别包含3332张、1629张和859张分辨率为6464的面部图像。
     
  • dlib的人脸及关键点检测
    优质
    dlib库提供高效的人脸及关键点检测功能，适用于多种应用场景，如面部识别、表情分析等。其算法精准可靠，易于集成到各类软件项目中。 在dlib实例基础上实现了人脸检测，并将人脸框图像本地保存；批量读取文件并保存人脸关键点至txt文件以及标签至其他文件。
     
  • 106个人脸关键点检测 MXNet.zip
    优质
    本项目提供了一个使用MXNet框架的人脸关键点检测模型，能够精确定位和识别单张人脸图像中多达106个关键点的位置。 基于RetinaFace人脸识别的106个人脸关键点识别模型，可以直接运行。
     
  • dlib人脸特征识别68个关键点的训练数据
    优质
    本项目提供用于训练Dlib库中的人脸68个关键点检测模型的数据集，包含大量标注面部特征点的图像。 dlib-人脸识别68个特征点的训练数据提供了一种下载方式，主要是方便自己找东西。需要的各位如果网速允许，也可以直接在官网下载，官网地址为http://dlib.net/files/。