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该人脸识别数据库内容丰富且经过精心整理。

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简介:
包含大量人脸识别数据的庞大数据库,其中涵盖了包括LFW、AT&T人脸库、CMU_PIE人脸库、FG-NET人脸库、ORL人脸库、UMIST人脸库以及Yale人脸库等多种知名数据集。该数据库能够有效地应用于人脸识别模型的小规模训练任务,并提供必要的验证数据支持。

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客服
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  • 全面
    优质
    本数据库是经过精心筛选和整理的人脸图像集合,涵盖多种光照、姿态及表情变化,广泛应用于人脸识别技术研究与测试。 这个人脸识别数据库非常全面,包含了lfw、AT&T人脸库、CMU_PIE人脸库、FG-NET人脸库、ORL人脸库、UMIST人脸库以及Yale人脸库等资源。这些数据可以用于小规模的人脸识别模型训练和验证。
  • 典的
    优质
    经典的人脸识别数据库包含了广泛使用的基础人脸图像集合,旨在为研究人员提供标准化的数据资源以评估和比较不同的人脸识别算法性能。 学习人脸识别技术需要使用一个人脸库,这是最经典的人脸库之一,包含两百张测试图片和两百张训练图片,每张图片的大小为92*112。
  • ORL
    优质
    ORL人脸识别数据库包含40个不同个体的面部图像,每个个体拥有多个表情、姿势和照明条件下的样本,是经典的人脸识别研究数据集。 著名的人脸识别数据库ORL已经为大家分类打包好,包含40个人的共计400张图片(每人10张),涵盖了正脸、左右侧脸以及不同表情的变化等场景,并提供jpg及pgm格式文件,确保内容全面且无删减。
  • 优质
    人脸识别数据库是一个存储和管理大量面部图像及相应数据的系统,用于支持身份验证、安全监控等应用。 这段文字提到了多个常用的人脸数据库,包括CMU_PIE_Face、yale人脸数据库(包含YaleB1-10)、umist数据库、ORL人脸数据库、MIT人脸库以及FERET_80_80-人脸数据库和CMU_PIE_Face数据库。
  • 优质
    人脸识别数据库是指用于存储和管理人脸图像及相关信息的数据集合,广泛应用于身份验证、安全监控等领域。 史上最全的人脸库集合,在我进行毕业设计期间收集完成。包括ORL人脸库、Yale人脸库、FERET人脸库及MIT人脸库。 - ORL人脸库包含92*112像素的bmp格式和pgm格式图像各400幅。 - Yale人脸库则有15个人的人脸数据,每个人对应11张大小为100*100像素的BMP图片。 - MIT人脸库里包括了2706张分辨率为20*20像素的人脸bmp图和4381张非人脸识别用的同样分辨率的背景图像。 - FERET人脸库则有总计1600幅大小为80*80的图像。 这些数据库对于进行人脸识别研究来说不可或缺,非常值得下载。
  • yale_face-recognition.zip_matlab yale_集_yale
    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%。
  • OlivettiFaces
    优质
    OlivettiFaces人脸数据库由AT&T实验室建立,包含400张不同人物的正面灰度图像,广泛应用于人脸识别技术的研究与开发。 本段落档使用TensorFlow和Keras框架对Olivetti faces人脸数据集进行识别,并采用CNN卷积神经网络模型。
  • AR
    优质
    AR人脸识别数据库是一种结合增强现实技术与生物识别认证的人脸数据管理系统,用于存储和检索面部特征信息,在安全验证、个性化服务等领域发挥重要作用。 AR人脸数据库是一个经典的人脸库,用于人脸检测与识别。
  • MIT
    优质
    MIT人脸识别数据库是由麻省理工学院开发的一个包含数千张人脸图像的数据集,广泛应用于面部识别和计算机视觉的研究与测试。 MIT人脸数据库包含多角度的人脸图像,并且所有图片都归一化到19*19的大小,适合用于人脸识别检测。
  • AR
    优质
    AR人脸识别数据库是一种结合增强现实技术的人脸识别系统专用数据集合,用于训练和测试算法在虚拟与真实世界融合环境中的准确性和效率。 AR人脸数据库包含126人的超过4000张人脸图像。每个人在两次会话中,在不同照明条件下被拍摄了26张照片,并且其中包含了佩戴太阳镜和围巾的各12张照片。