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人脸姿态库。

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简介:
人脸库包含一系列图像,用于构建和评估人脸识别系统。这些图像涵盖了广泛的角度,包括俯仰方向的0度、15度、30度、60度和90度,以及左右方向的0度、15度、30度、45度、60度、75度和90度。总共收集了2790张不同视角的图片,为相关研究提供了丰富的视觉数据资源。

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客服
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  • 姿-point-04
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    人脸姿态库-point-04是一套专为计算机视觉研究设计的数据集,包含多个人脸在不同角度和表情下的图像,旨在促进人脸识别及姿态估计技术的发展。 point-04 人脸库包含俯仰角度为0度、15度、30度、60度、90度以及左右旋转角度为0度、15度、30度、45度、60度、75度和90度的图片,共计2790张。
  • point-04 多姿数据
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    Point-04多姿态人脸数据库是一款包含丰富面部表情与头部角度变化的人脸图像数据集,广泛应用于人脸识别及表情识别研究领域。 标题“point-04 多姿态人脸库”指的是一个专门用于人脸识别研究的图像数据库,它包含不同姿态的人脸图片。这个库特别强调了人脸在各种角度下的表现,这对于理解和改进人脸识别算法至关重要。在实际应用中,如安全监控、社交媒体识别或生物识别技术,人脸可能处于多种姿态,因此这样的数据库能帮助研究人员模拟真实世界中的复杂情况。 该人脸库包含了俯仰角度从0度到90度以及左右转动0度至90度的多个姿态。这意味着数据集涵盖了俯视、平视和仰视,以及左转和右转的各种视角。每个角度都有特定的增量,如15度、30度、45度等,这使得数据集具有连续性和多样性。总计2790张图片的数据量足够大,能够提供丰富的训练和测试材料,帮助算法学习和泛化不同的面部特征及姿态变化。 标签“人脸库”、“多姿态”和“人脸识别”揭示了这个资源的主要特点和用途。“人脸库”是指收集并组织好的人脸图像集合,通常用于训练和评估人脸识别算法;“多姿态”表示库中的图片包含不同方向角度的人脸图像,增加了识别的难度与挑战性;而“人脸识别”的主要目的是为了研究开发能够识别人脸的技术。 从压缩包子文件名称列表来看,“vertical+0”、“vertical+30”等可能表明这些文件是按照人脸的俯仰角度分类的。其中,“vertical”代表垂直方向的变化(即俯仰),数字表示具体的角度,这为研究人员提供了方便,可以针对特定角度的人脸数据进行训练或测试。 总结来说,“point-04 多姿态人脸库”是一个全面、包含多种姿态的人脸图像集合,适用于开发和优化人脸识别算法。通过这个库,科学家和工程师能够训练算法来识别不同角度的脸部特征,并提高其准确性和鲁棒性。
  • 姿_姿角_姿计算_matlab_guandao.rar
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    本资源包含姿态、姿态角及姿态计算相关代码和文档,使用MATLAB实现,适用于机器人与飞行器导航系统研究。由用户guandao分享。 惯性导航系统中的姿态角计算与输出偶尔会出现积分低飞的问题。
  • Android源码 APK:姿估计(头部朝向 - Head Pose Estimation)
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    本项目提供一个基于Android平台的人脸姿态估计算法实现,通过分析摄像头捕捉到的图像数据,估算用户的头部方向和角度。利用开源APK形式展示技术细节与应用效果。 人脸姿态估计头部朝向(HeadPose Estimation)- Android源码.apk
  • AlphaPose姿检测
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    AlphaPose是一款先进的人体姿态估计工具,通过深度学习技术准确识别图像和视频中的人物动作与姿势。 AlphaPose 是一个高精度的多人姿态估计系统,在COCO数据集上实现了72.3 mAP(超越Mask-RCNN 8.2个百分点),在MPII数据集上的mAP达到了82.1。此外,为了关联同一个人的所有姿态,AlphaPose提供了名为Pose Flow的在线姿态跟踪器,该工具在PoseTrack挑战赛的数据集中取得了66.5 mAP和58.3 MOTA的成绩,超过了现有的最佳技术精度。
  • KL-Pose:Fanuc Karel的姿
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    KL-Pose是专为Fanuc机器人设计的姿态库系统Karel插件,旨在优化和简化工业自动化中机器人的姿态管理与编程工作。 **kl-pose:FANUC Karel的姿势库** kl-pose是一个专为FANUC机器人编程语言Karel设计的库,它专注于机器人的运动姿态控制。Karel是一种基于符号编程的语言,通常用于教育和简单任务编程,在工业环境中如FANUC机器人系统中也用于编写更复杂的运动控制程序。 **FANUC Karel运动姿势操纵库** 该库中的姿势模块旨在解决机器人在工作空间中的精确定位问题。这些姿势代表机器人的关节角度配置,允许它到达特定的三维位置或执行特定的任务。kl-pose库提供了一系列预定义的姿势,便于程序员快速调用,减少了手动计算和调试的时间。此外,库还可能包含工具来帮助转换和调整这些姿势以适应不同的工作环境和任务需求。 **rossum软件包管理器** rossum是ROS(机器人操作系统)中的一个包管理工具,简化了ROS软件包的安装、管理和更新过程。kl-pose在使用过程中通过rossetup与ROS系统集成,在ROS环境中无缝地使用和部署。ROS提供了一系列功能丰富的组件,包括传感器接口、硬件抽象、消息传递机制等,极大地促进了机器人系统的开发和协作。 **gavanderhoorn的ktransw编译器** ktransw是FANUC Karel代码的编译器,由gavanderhoorn开发。这个编译器将Karel源代码转换为FANUC机器人控制器能理解的格式,使得Karel程序能够在实际的机器人系统上运行。通过ktransw,kl-pose库中的姿势控制逻辑可以被高效地转化为机器人的控制指令。 **使用kl-pose库** 使用kl-pose时,开发者首先需要确保他们的环境已经配置了ROS和ktransw编译器。然后可以通过rossum安装和管理kl-pose库。在编程过程中,可以导入库中的姿势,并通过调用相应的函数或方法将机器人设定到预定义的位置。这有助于提高代码的可读性和重用性,同时减少错误发生的可能性。 **总结** kl-pose是针对FANUC Karel的姿势控制库,利用rossum进行包管理,并依赖gavanderhoorn开发的ktransw编译器来转换代码。它为FANUC机器人的运动控制提供了便利,特别是在需要精确姿态定位的应用中。通过ROS集成,kl-pose库为开发者提供了一个强大的工具,简化了机器人编程过程并提高了工作效率。
  • MPII姿数据集
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    MPII人体姿态数据集是一个大规模标注的人体关键点检测数据库,包含多种日常活动中的图像和视频,广泛应用于计算机视觉研究领域。 数据来自MPII人类姿势数据库,并被转换为一个.csv文件,命名为mpii_human_pose.csv。