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Biwi头部姿态数据库！

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简介：
Biwi头部姿态数据库是由伯尔尼大学与IBM研究所联合开发的一个面部识别研究资源，包含多种真实场景下的人脸图像及详细的头部姿态信息。 数据集包括20人的超过15,000张图像（其中6位女性和14位男性，有四个人被记录了两次）。每一张图都附带深度图像、相应的RGB图像（均为640x480像素）以及注释。头部姿势的范围涵盖了大约±75度偏航角和±60度俯仰角。地面真实情况以三维位置及旋转的形式给出，用于描述头的位置信息。

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  • Biwi头部姿态数据库！
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    Biwi头部姿态数据库是由伯尔尼大学与IBM研究所联合开发的一个面部识别研究资源，包含多种真实场景下的人脸图像及详细的头部姿态信息。 数据集包括20人的超过15,000张图像（其中6位女性和14位男性，有四个人被记录了两次）。每一张图都附带深度图像、相应的RGB图像（均为640x480像素）以及注释。头部姿势的范围涵盖了大约±75度偏航角和±60度俯仰角。地面真实情况以三维位置及旋转的形式给出，用于描述头的位置信息。
     
  • AFLW2000头部姿态估算数据集
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    AFLW2000数据集是专为面部关键点检测与头部姿态估计设计，包含2000张人脸图像及其对应的68个关键点标注和旋转角度信息，广泛应用于计算机视觉研究。 AFLW2000是一个用于头部姿态估计的数据集，包含2000张人脸图像，每张图像都有相应的头部姿态标签。这个数据集被广泛应用于研究人脸姿态估计及相关领域的算法开发。
     
  • 头部姿势估计数据集
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    本数据集专注于收集和标注不同个体在自然状态下的头部姿态信息，旨在促进面部表情识别、人机交互等领域中头部动作分析的研究与应用。 头部姿势数据库包含1590张单眼面部图像，涵盖了从-90到+90度的平移和倾斜角度变化。对于每个人，有两组各包含93个不同姿态的图片（共186种不同的姿势）。这样设计是为了让算法能够训练识别已知和未知人脸的能力。数据库中的人物有的戴眼镜，有的不戴，并且肤色各异。背景统一为自愿选择的简洁状态以确保专注面部特征的变化。该数据集不仅包含水平方向上的角度标记，还有垂直方向的角度标记，常被用作Kaggle比赛中头部姿态估计任务的标准训练资料。
     
  • 猪面部姿态数据集.zip
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    该资料包含了一个详细的猪面部姿态图像数据库，旨在为动物情感识别和计算机视觉研究提供支持。 猪脸体态数据集.zip 包含了30个不同视角下的猪的体态与相貌照片，总共有大约10000张图片。这个数据集对于进行猪脸识别研究是一个很好的尝试对象。
     
  • 头部姿态估计-PnP问题.zip
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    本项目探讨了计算机视觉中的PnP（Perspective-n-Point）问题，专注于通过已知三维坐标和对应的二维图像点来估算相机的姿态。包含多种算法实现与比较分析，适用于机器人视觉、增强现实等场景研究。 PnP问题的求解方法包括P3P、直接线性变换（DLT）、EPnP以及UPnP等多种方式，此外还有非线性的Bundle Adjustment。旋转平移矩阵T共有12个维度，因此至少需要6对匹配点才能实现矩阵T的线性求解，这种方法被称为DLT。当提供的匹配点多于6对时，则可以采用SVD等方法来解决超定方程并寻找最小二乘解。
     
  • point-04 多姿态人脸数据库
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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。
     
  • 基于PyTorch的Python-Hopenet头部姿态估计实现
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    本项目利用PyTorch框架实现了Python版本的Hopenet头部姿态估计算法，适用于面部识别和增强现实等领域。 Hopenet是一个精确且易于使用的头部姿态估计网络。该模型已在300W-LP数据集上进行训练，并在实际测试中表现出良好的性能。
     
  • FOXTracker：专为游戏设计的面部和头部姿态追踪器
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    FOXTracker是一款专注于游戏领域的面部及头部动作捕捉工具，能够精准地追踪玩家的表情与头部动态，增强虚拟世界的沉浸体验。 FOXTracker是一款用于游戏的面部头部跟踪器。它可以在飞行模拟游戏中替代TrackIR作为摄像机控制器（pointtracker）。 ### 先决条件： - 普通网络摄像头。 - 建议立即安装。 - Windows 10 x64是唯一受支持的操作系统。 ### 使用方法 该程序仍在开发中，尚未稳定。我保证不会从您的相机收集任何用户数据。 下载FOXTracker后，您可以直接控制游戏或使用Opentrack作为后端。目前样条函数正在开发中，因此建议使用Opentrack。如果您单独使用此程序，请修改config或config.yaml文件。 只需将您的opentrack输入转换为UDP格式，然后打开FlightAgentX.exe即可正常使用。 ### 未来计划（可能一年内） - 尝试增强跟踪器的功能。 - 添加样条函数支持。
     
  • MPII人体姿态数据集
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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。