常见人脸识别数据库包括YALE人脸数据库和YALE人脸数据库b。

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简介：
常见人脸识别数据库YALE人脸数据库，由美国耶鲁大学的计算视觉与控制中心于1993年创建，网址为http://cvc.cs.yale.edu/cvc/projects/yalefaces/yalefaces.html，包含了15位志愿者的165张图片。这些图片涵盖了光照、表情以及姿态的多样变化。相较于ORL人脸数据库，YALE库中每个对象的采集样本更显著地体现了光照、表情和姿态的变化，并包含了一些遮挡情况。此外，YALE人脸数据B（https://computervisiononline.com/dataset/1105138686）则包含了10位个人物的5850幅图像，这些图像是在9种不同的姿态和64种光照条件下拍摄的。值得注意的是，这些姿态和光照变化的图像均是在严格控制的环境下采集的，其主要目的是用于光照和姿态因素的建模与分析研究。然而，由于参与者数量相对较少，该数据库在实际应用中的进一步扩展受到了一定的限制。

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常用的人脸识别数据库介绍（Yale人脸数据库及Yale人脸数据库B）

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本文介绍了两种常用的人脸识别数据库——Yale人脸数据库及其扩展版本Yale人脸数据库B，详细阐述了它们的特点和应用价值。 YALE人脸数据库由美国耶鲁大学的计算视觉与控制中心创建。该库包含15位志愿者的共计165张图片，这些图片展示了不同光照条件、表情和姿态的变化。相比ORL人脸数据库，Yale库中每个对象采集的照片包含了更加显著的表情变化、姿势调整以及遮挡情况。另一个版本的YALE人脸数据集则包括了10个人在9种不同的姿态下，在64种光照条件下拍摄得到的5850幅图像。这些图片是在严格控制的环境下收集，旨在用于研究和建模光照及姿态问题。然而由于样本数量较少，该数据库的应用受到了一定的限制。

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

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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%。

Yale B人脸数据库

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Yale B人脸数据库是由耶鲁大学创建的一个包含165张灰度面部图像的数据集，用于人脸识别技术的研究与开发。人脸识别常用的一个数据库是Extended YaleB，其中包含已经裁好的图片。

扩展Yale B数据库人脸识别

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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。

Yale及Extended Yale B人脸数据库.zip

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此资源包包含耶鲁大学面部图像数据库（Yale Face Database）及其扩展版Extended Yale B的数据集，适用于人脸识别与表情分析研究。 Yale人脸数据库包含165张样本图像，分为15类，每类有11张图片。这些图像主要受光照变化影响。 Extended Yale B 数据库则包括2414张样本图像，共38个类别，原本每个类别应有64张图，但部分类别缺少了若干张图像。该数据库同样受到光照条件的影响。

人脸识别数据库汇总（ORL FERET YALE）

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本资料库汇集了ORL、FERET及YALE三个著名的人脸识别数据集，为研究人员提供丰富的人脸图像资源用于算法开发与测试。 ORL、FERET 和 YALE 是三大常用的人脸识别数据库，其中包含的图片格式数据较为全面且实用。ORL 数据库包括 40 类，每类有 10 张图像；YALE 数据库则涵盖 15 类，每类有 11 张图像；FERET 数据库拥有 200 类，每类包含 7 张图片。

YALE人脸识别数据集.rar

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该资料包包含耶鲁大学(Yale)的人脸识别数据库，内含多视角照明条件下不同个体的人脸图像，适用于模式识别和人工智能领域的研究与教学。 YALE人脸数据库由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建，包含15个人的图像资料，每个人有不同表情、姿态和光照下的11张人脸图片，总共包括了165张图片。每张图片尺寸为100*100像素。整个数据集相对较小，并且所含信息也较为简单。

常用的人脸识别数据库（AR、ORL、Yale、YaleB、FERET、PIE）

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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。

YALE Faces数据集的人脸识别

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简介：Yale Faces数据集是由耶鲁大学提供的用于人脸识别研究的图像集合，包含15位参与者的共计165张灰度图，每人均有包括不同表情、光照条件下的多幅照片。此数据集广泛应用于模式识别和机器学习领域中的人脸识别算法测试与开发。人脸识别技术是人工智能领域中的一个重要分支，在安全、监控、社交网络等多个方面有着广泛的应用。Yale Faces数据集作为人脸识别研究的经典资料，对于理解并发展人脸识别算法至关重要。耶鲁大学人脸数据库（Yale Face Database）是由耶鲁大学的研究团队在20世纪90年代末期创建的一个专门用于人脸识别研究的数据集。它的主要目的是为科学家们提供一个标准化的平台来比较和验证不同的人脸识别算法的效果。该数据集中包含了一系列在不同光照条件下拍摄的不同人脸图像，这些变化主要是由照明角度的变化引起的，旨在模拟实际环境中的复杂光照条件对人脸识别的影响。 Yale Faces数据集的一个关键特性是其丰富的光照变化。每个被摄者都有多张面部照片是在不同的照明条件下拍摄的，从正前方到几乎完全侧光的各种光线位置都被包括在内。此外，该数据集还包含了非标准表情的照片（如闭眼、皱眉等），增加了识别难度并更贴近现实世界的情况。通过分析Yale Faces数据集中每个个体的一系列图像，研究人员可以训练和测试各种人脸识别算法，例如基于特征的方法（如PCA、LDA）、模板匹配方法以及深度学习的卷积神经网络。这些算法的效果可以通过在该数据集上的识别率来衡量，并推动技术的进步。此外，在实际应用中，人脸识别技术不仅限于身份验证，还可以用于人脸检测、表情识别和年龄估计等多种任务。由于Yale Faces数据集中光照变化多样性和不同表情的存在，它成为评估这些任务的理想工具。例如，在开发新的光照不变性算法时，研究人员可以使用该数据集来检验其在极端照明条件下的表现；而在进行表情识别研究中，则可以通过不同表情的图像训练模型更好地理解人脸表情之间的细微差异。总的来说，Yale Faces数据集是人脸识别领域的基石，极大地推动了相关技术的发展。通过这个数据库，科学家们能够设计出更加鲁棒且适应复杂环境的人脸识别算法，并提升其实用性和准确性。随着技术的进步，我们期待未来会有更多类似高质量的数据集出现，进一步促进人工智能在人脸识别领域中的创新和发展。

基于Matlab的PCA算法在Yale人脸数据库中的人脸识别

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本研究利用Matlab实现PCA算法，在耶鲁大学人脸数据库上进行人脸识别实验，旨在探索PCA技术在简化特征维度与提升识别准确率方面的效能。由于您提供的博文链接指向的内容无法直接访问，并且没有给出具体的文字内容让我进行改写或总结，请提供该文章的具体段落或者主要内容，我将在此基础上为您完成去敏感信息的重写工作。请重新上传相关文本内容以便我能更好地帮助到您。