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YaleB人脸识别数据集.zip

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简介：
YaleB人脸数据库包含2,414张来自28位不同参与者的灰度图像，这些参与者面对前方，并在各种光照条件下和6种不同的面部表情下进行了拍摄。该数据集广泛用于人脸识别算法的测试与开发。 共有39个文件夹，包含数千张用于训练的图片。欢迎用于科研和学习目的使用。这些资料是我经过一番努力才找到的，希望1积分能表达对资源提供者的感谢之意。

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  • YaleB人脸识别数据集.zip
    优质
    YaleB人脸数据库包含2,414张来自28位不同参与者的灰度图像，这些参与者面对前方，并在各种光照条件下和6种不同的面部表情下进行了拍摄。该数据集广泛用于人脸识别算法的测试与开发。 共有39个文件夹，包含数千张用于训练的图片。欢迎用于科研和学习目的使用。这些资料是我经过一番努力才找到的，希望1积分能表达对资源提供者的感谢之意。
     
  • YaleB人脸数据集 FaceDB人脸识别库
    优质
    简介：YaleB人脸数据库与FaceDB人脸识别库是用于面部识别技术研究的重要资源。YaleB包含多样化的面部图像，而FaceDB则提供了一个强大的框架来评估和比较不同的面部识别算法性能。 FaceDB_YaleB 人脸数据集包含了10个人的5850幅图像，在9种姿态和64种光照条件下采集。这些变化条件下的图像是在严格控制下拍摄，主要用于研究光照和姿态问题的建模与分析。对于FaceDB_YaleA人脸数据集的相关信息，请参阅其他资源。
     
  • 常用的人脸识别数据库（AR、ORL、Yale、YaleB、FERET、PIE）
    优质
    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。
     
  • 人脸表情识别数据集.zip
    优质
    该数据集包含丰富的人脸表情图像，适用于进行人脸检测、关键点定位及表情分类等研究。涵盖多种基本面部表情，助力开发智能情感计算应用。 人脸表情识别是人工智能课程设计的一部分。使用Keras构建CNN卷积神经网络，并利用fer2013数据集进行训练，每次训练完成后保存模型。接着通过OpenCV跨平台计算机视觉库与摄像头交互，截取每一帧图像。采用OpenCV的人脸检测功能来定位人脸区域，随后加载已训练好的表情识别模型对画面中的人脸进行预测分析，并将结果实时显示在摄像头的视频流上。整个项目是在Jupyter Notebook环境中设计并实现的，可以直接通过连接到电脑摄像头演示其实际效果。
     
  • 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
    优质
    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%。
     
  • GavabDB.zip_3D 人脸数据集_3D人脸识别_3d face_人脸 3d 识别
    优质
    GavabDB是一款专为研究设计的高质量3D人脸数据集，旨在促进3D人脸识别技术的发展和应用。 GavabDB 数据集为3D人脸识别提供了资源。
     
  • OlivettiFaces 人脸识别数据集
    优质
    OlivettiFaces 数据集是由AT&T实验室提供的一个经典人脸图像数据库，包含40个不同人的400张灰度面部图片，广泛应用于模式识别和机器学习研究。 我们处理过的数据集包含40个人的图片，每人有10张人脸图片。这些图片不是官方GIF图，而是单独的人脸图像，并且每张图片都有标签。
     
  • ORL人脸识别数据集
    优质
    ORL人脸识别数据集是由AT&T实验室建立的一个常用的人脸识别研究数据库，包含40个不同人的脸部图像，每人有10种不同的表情、姿势或光照条件下的照片。 经典的ORL人脸数据集包含40个人的图像，每人有10张图片，总共400张。这些图片格式为.bmp，并且可以由OpenCV直接读取。已按照人进行分类，每个文件路径格式如下：./AR/si/j.bmp。所有图像都非常清晰，分辨率为92x112。
     
  • LFW人脸识别数据集
    优质
    LFW人脸识别数据集是一个包含超过13,000张人脸图像的数据库，用于评估和比较不同的人脸识别算法性能。该数据集包含了来自互联网的多个人物图片，涵盖广泛的表情、姿势与照明条件，是研究领域的重要资源。 人脸识别数据集LFW（Labeled Faces in the Wild）是一个广泛使用的数据库，包含多个人脸图像及其对应的标签，用于评估人脸识别算法的性能。该数据集包含了来自网络的各种照片，涵盖多种光照条件、姿势和面部表情变化。研究人员可以利用这个资源来训练和测试他们的模型，并与其他研究团队的结果进行比较。
     
  • ORL人脸识别数据集
    优质
    ORL人脸识别数据集是由AT&T实验室建立的一个经典人脸图像数据库，包含40个不同人的脸部图像，每人拥有10张不同的照片，广泛应用于人脸识别算法的研究与测试。 我发现ORL数据集的网站无法访问了，但我的电脑里有备份可以分享给大家。这个数据集中包含40个人的人脸图像，每人十张照片，均为灰度图像，大小为92×112像素。