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CUM_PIE人脸数据库

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简介：
CUM_PIE人脸数据库是一个包含多种表情的人脸图像集合，用于促进人脸识别和表情识别的研究。 CMU-PIE人脸数据库是由美国卡耐基梅隆大学创建的，包含68名志愿者提供的41,368张面部图像，这些图像是在多姿态、光照变化及不同表情条件下拍摄的，并且采集过程是在严格控制下进行的。该数据库已经成为人脸识别领域中一个重要的测试集合。

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  • CUM_PIE人脸数据库
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    CUM_PIE人脸数据库是一款包含丰富表情的人脸图像集合，旨在为面部表情识别和情绪分析研究提供支持。 CMU-PIE人脸数据库由美国卡耐基梅隆大学创建，包含68位志愿者的41,368张多姿态、光照和表情变化的面部图像。这些姿态和光照变化的图像在严格控制条件下采集，现已逐渐成为人脸识别领域一个重要的测试集合。
     
  • CUM_PIE人脸数据库
    优质
    CUM_PIE人脸数据库是一个包含多种表情的人脸图像集合，用于促进人脸识别和表情识别的研究。 CMU-PIE人脸数据库是由美国卡耐基梅隆大学创建的，包含68名志愿者提供的41,368张面部图像，这些图像是在多姿态、光照变化及不同表情条件下拍摄的，并且采集过程是在严格控制下进行的。该数据库已经成为人脸识别领域中一个重要的测试集合。
     
  • AR_PCA.zip_AR 人脸数据库_AR人脸库_ar数据库PCA_ar_PCA
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    AR_PCA.zip包含一个广泛使用的人脸图像数据库，名为AR人脸库。该库通过应用主成分分析（PCA）技术进行处理，便于研究和开发面部表情及光照变化下的识别算法。 基于AR库的PCA人脸识别程序使用了已经编入mat文件的人脸库，因此无需额外下载人脸库。
     
  • 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）
    优质
    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。
     
  • NUAA人脸数据库
    优质
    NUAA人脸数据库是由南京航空航天大学创建的一个大规模面部图像数据集，旨在支持人脸识别技术的研究与开发。 NUAA库可以用于人脸识别系统中的反欺骗和欺骗检测的训练与测试。
     
  • AgeDB人脸数据库
    优质
    AgeDB人脸数据库是一个包含不同年龄阶段人脸图像的数据集，旨在促进人脸识别和年龄估计等计算机视觉领域的研究。 Age-DB收集了一些不同年龄的人脸数据，可以用于相关测试。
     
  • FERET人脸数据库
    优质
    FERET人脸数据库是由美国国防先进技术研究计划局（DARPA）资助建立的一个大规模面部图像集合，旨在促进人脸识别技术的研究与发展。包含不同条件下拍摄的人脸图像数千张，为科研人员提供了宝贵的实验数据资源。 FERET人脸数据集包含不同角度、光照条件及表情的人脸图像，非常适合用于人脸检测、人脸识别以及表情识别等领域。
     
  • ORL人脸数据库
    优质
    简介：ORL人脸数据库是由AT&T实验室建立的一个用于人脸识别研究的标准测试库，包含40人的共400张灰度面部图像。 ORL人脸库可用于学习OpenCV中的面部识别技术，并且网上可以找到相关的教程。
     
  • MultiPie人脸数据库
    优质
    MultiPie人脸数据库是一款包含多种面部表情和特征的高质量图像集合，广泛应用于计算机视觉与人脸识别技术的研究和开发中。 MultiPie人脸数据集包含1515张已经对齐的人脸图像，可以直接读取使用。
     
  • AR人脸数据库
    优质
    AR人脸数据库是一款集成了大量真实与模拟面部数据的数据集合工具，旨在为增强现实应用提供高质量的人脸识别和交互体验。 AR人脸数据集包含2600张人脸图片（50位男性和50位女性，每人有26个样本），已经转换为mat文件，可以直接使用。