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CASIA数据库.zip

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简介：
CASIA数据库包含了中国科学院自动化研究所收集和开发的各种数据集，涵盖人脸识别、指纹识别等生物特征识别领域，为研究者提供宝贵的资源。 之前找了很久才找到了这份资源，并上传供大家共享使用，希望能对大家有所帮助。欢迎下载或永久保存。 CASIA汉语情感语料库包含四个专业发音人、六种情绪的共9,600句不同发音的内容，其中包括300句相同文本和100句不同文本，适用于各种分析实验需求。 该数据集是为研究情感语音而设计的语料，并可用于进行情感分析、预测及汉语学习。

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  • CASIA数据库.zip
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    CASIA数据库包含了中国科学院自动化研究所收集和开发的各种数据集，涵盖人脸识别、指纹识别等生物特征识别领域，为研究者提供宝贵的资源。 之前找了很久才找到了这份资源，并上传供大家共享使用，希望能对大家有所帮助。欢迎下载或永久保存。 CASIA汉语情感语料库包含四个专业发音人、六种情绪的共9,600句不同发音的内容，其中包括300句相同文本和100句不同文本，适用于各种分析实验需求。 该数据集是为研究情感语音而设计的语料，并可用于进行情感分析、预测及汉语学习。
     
  • CASIA数据库.rar
    优质
    该文件包含中国科学院自动化研究所研发的CASIA生物识别数据库，内含指纹、人脸等多模态生物特征数据集，适用于学术研究与技术开发。 CASIA数据集是汉语情感语料库的一部分，由中国科学院自动化研究所录制而成。该数据库包含四个专业发音人的声音样本，并涵盖了六种情绪：生气、高兴、害怕、悲伤、惊讶以及中性。 其中300句内容为相同的文本，在不同的情感状态下进行朗读，以对比分析这些情感在声学和韵律上的表现差异；另外100句则是不同的文本，从字面意思上即可判断其对应的情绪类型。这有助于发音人在录音时更准确地表达相应情绪。
     
  • CASIA WebFace 数据库
    优质
    CASIA WebFace数据库是由中国科学院自动化研究所建立的一个大规模人脸图像数据集，包含十万余张不同人的面部照片，广泛应用于人脸识别技术的研究与测试。 数据来自于CASIA-WebFace数据库，总大小为4.1G，包含494,414张图片。这些数据存放在百度云盘上。
     
  • CASIA-WEBFACE数据库集
    优质
    CASIA-WEBFACE数据库是由中国科学院自动化研究所建立的一个大规模人脸图像数据集合，广泛应用于人脸识别技术的研究与测试。 Casiawebface数据集包含4GB的数据量，可以在百度云网盘直接下载。该数据集中有1万人的面部图像。
     
  • CASIA虹膜数据库集
    优质
    CASIA虹膜数据库集是由中国科学院自动化研究所构建的大型虹膜图像数据集，广泛应用于虹膜识别技术的研究与开发。 CASIA虹膜数据集合是一个用于虹膜识别研究的数据集。
     
  • CASIA语音情感数据库
    优质
    CASIA语音情感数据库是由中国科学院自动化研究所构建的一个包含多维度标注的汉语情感发音词汇表，旨在促进语音情感识别研究。 CASIA语音情感语料库包含四个专业发音人（2男2女），他们朗读了50个句子，并表达了六种情绪：生气、高兴、害怕和悲伤。这些数据可以用于对比分析不同情感状态下声学及韵律的表现特征。
     
  • CASIA-SURF活体检测数据库
    优质
    CASIA-SURF活体检测数据库是由中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室建立的一个专注于评估生物认证系统中活体检测性能的数据集。 中科院活体检测数据库。
     
  • CASIA-FaceV5_亚洲人脸数据库
    优质
    CASIA-FaceV5是专门针对亚洲人群设计的人脸数据库，包含多样化的面部图像，旨在支持人脸识别技术的研究与开发。 亚洲人脸数据库包含500人的数据，共有2500张照片。
     
  • CASIA-Iris-Thousand虹膜数据库集
    优质
    CASIA-Iris-Thousand虹膜数据库集是由中国科学院自动化研究所建立的一个大规模虹膜图像数据集，包含超过一千名不同个体的高质量虹膜图片，广泛应用于生物识别和身份验证的研究与开发。 CASIA-Iris-Thousand 数据集包含来自1,000名受试者的20,000幅虹膜图像，非常适合用于研究虹膜特征的独特性，并开发新的虹膜分类和索引方法。庞大的数据量足以支撑一般的虹膜相关性研究。
     
  • CASIA数据集
    优质
    CASIA数据集是由中国科学院自动化研究所建立的一个包含多种类型生物特征的数据集合，主要用于模式识别和人工智能领域的研究与测试。 CASIA是一个基础的中文情感数据库，可用于快速建立自己的语音情感识别系统。