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MIT人脸数据库是一个用于研究的人脸数据集。

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简介：
该MIT人脸数据库包含来自多个视角的标准化人脸图像，这些图像已经调整为19x19的尺寸，使其特别适用于人脸识别和检测任务。

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  • MIT人脸数据库
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    MIT人脸数据库是由麻省理工学院开发的一个广泛使用的面部图像集合，包含各种光照、表情和姿态下的正面及侧面头部图像，供研究人脸识别技术使用。 MIT人脸数据集包含20*20像素的图像，其中有2707个正样本和4382个负样本。
     
  • MIT人脸识别数据库
    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。
     
  • 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
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    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%。
     
  • YaleB人脸数据集 FaceDB人脸识别库
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    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。
     
  • 人脸数据库全集
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    《人脸数据库全集》是一部全面收录和整理各类人脸数据资源的作品，涵盖不同种族、年龄及性别的人脸图像与特征信息。 史上最全的人脸库，在我毕业设计进行人脸识别研究时收集而成。包括ORL人脸库、Yale人脸库、AT&T人脸库及MIT人脸库。其中，ORL人脸库里有23*28像素的bmp格式图像400幅，以及92*112像素的bmp和pgm格式各400幅；Yale人脸库存储了15个人的人脸数据，每人包含11张图片，尺寸为100*100像素的bmp格式；MIT人脸库则包括大小为20*20像素的bmp格式图像共7,087张，其中2,706幅为人脸图，4,381幅为非人脸图。如此全面的人脸数据集绝对值得下载使用。
     
  • AR_PCA.zip_AR 人脸数据库_AR人脸库_ar数据库PCA_ar_PCA
    优质
    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。
     
  • 人脸识别培训人脸数据库全集
    优质
    本资源包涵盖丰富的人脸识别培训数据，包括各类人群、光照条件及姿态下的高清面部图像，旨在为开发者和研究人员提供全面训练模型所需的数据集。 人脸识别训练需要完整的人脸库数据集。
     
  • 【人脸数据集】各类人脸数据集生成.txt
    优质
    本文件提供了多种类型的人脸数据集信息，涵盖不同应用场景的需求，助力人脸识别技术的研究与开发。 数据集中的人脸均由StyleGAN生成。所有图片均为1024*1024的高清生成图像，各数据集间的图片无重复内容。目前包含男性、女性、黄种人、中国姑娘、小孩、成人及老人等类别，并且还有戴眼镜和有笑容的人脸数据集。
     
  • 耶鲁人脸数据库集
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    耶鲁人脸数据库集是由耶鲁大学的研究人员创建的一个面部图像数据集合，包含15位参与者的光照、表情变化下的多张灰度图像，用于人脸识别研究。 Yale人脸数据库包含15个人的面部图像，每人有11张图片。该数据集适用于模式识别领域，并且是人脸识别算法实验的理想选择。所有图片均为100x100像素尺寸。