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包含面部遮挡的人脸数据库

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简介:
本数据库旨在收集并整理含面部遮挡特征的图像资料,涵盖多种遮挡模式与姿态变化,为研究者提供详实的数据支持。 图片库包含有墨镜遮挡的男性、女性照片各50张以及有帽子遮挡的男性31张、女性68张的照片。这些图片适合用于人脸识别和深度学习领域的项目,可用于进行遮挡物判断。

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    本数据库旨在收集并整理含面部遮挡特征的图像资料,涵盖多种遮挡模式与姿态变化,为研究者提供详实的数据支持。 图片库包含有墨镜遮挡的男性、女性照片各50张以及有帽子遮挡的男性31张、女性68张的照片。这些图片适合用于人脸识别和深度学习领域的项目,可用于进行遮挡物判断。
  • ORL40各10张照片
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    简介:ORL人脸数据库由40个不同个体的正面面部图像组成,每个个体有10张不同的照片,常用于人脸识别技术的研究与测试。 ORL人脸库包含40个文件夹,每个文件夹代表一个人的10张人脸图片。所有图片均为pgm格式。解压缩后共有400张图片。
  • 基于深度学习识别.pdf
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    本文探讨了在部分遮挡情况下的人脸识别技术,并利用深度学习方法提高其准确性和鲁棒性。通过分析和实验验证,提出了一种有效的解决方案来应对实际应用中的挑战。 基于深度学习的部分遮挡人脸识别的研究探讨了如何利用先进的机器学习技术来提高在面部部分被遮挡的情况下识别个体的能力。该研究着重于开发能够有效处理图像中人脸关键特征缺失或模糊情况的算法,以增强人脸识别系统的鲁棒性和准确性。通过优化模型结构和训练方法,研究人员致力于解决实际应用中的挑战,比如监控视频分析、社交媒体身份验证等场景下的部分遮挡问题。
  • 基于稀疏表示识别
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    本研究探讨了一种利用稀疏表示理论解决遮挡条件下的人脸识别问题的新方法,通过优化算法增强模型对部分被遮挡人脸图像的识别能力。 程序包含以下几个步骤:1. 图像预处理,包括对齐和拉伸;2. 特征提取,使用不同的特征提取函数;3. 稀疏求解,调用相关函数进行计算;4. 得出识别结果,并显示。
  • 基于PCA算法识别系统(
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    本项目开发了一种基于主成分分析(PCA)算法的面部识别系统,并构建了相应的人脸图像数据库。该系统能够有效提取和利用面部特征进行身份验证。 基于PCA算法的MATLAB编程人脸识别方法,包括人脸库及经典算法的应用。
  • 基于生成对抗网络修复方法
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    本研究提出了一种利用生成对抗网络技术来修复和恢复被部分遮挡的人脸图像的方法,旨在提高人脸识别系统的准确性和鲁棒性。 为解决人脸识别过程中遮挡区域导致检测准确度下降的问题,本段落提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的遮挡人脸修复方法。该方法采用Wasserstein距离及梯度惩罚损失函数训练模型,并结合全局上下文与先验信息来优化无遮挡的人脸图像生成过程。最后通过泊松融合技术完成对原图中遮挡区域的有效修补。实验结果表明,在CelebA数据集上的测试显示,该方法相较于其他文献中的模型具有更高的稳定性,其峰值信噪比(PSNR)平均值提高了5%,结构相似性指标(SSIM)的均值则提升了8%。
  • 基于分块技术识别方法.pdf
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    本文提出了一种基于分块技术的新型人脸检测与识别算法,尤其适用于处理复杂背景中的人脸遮挡问题,提升了在实际应用中的准确性和鲁棒性。 《基于分块的有遮挡人脸识别算法》这篇文档介绍了一种创新的人脸识别方法,该方法通过将人脸图像分割成多个小区域来提高在部分被遮挡情况下的识别准确率。这种技术能够有效应对现实生活中的各种挑战,如帽子、口罩等对脸部特征的影响,在保持较高精度的同时增强了系统的鲁棒性。
  • YOLO算法用 - 3460张标注图片集(涵盖物、汽车、猫和狗,)- rcas.zip
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    本数据集包含3460张图像,针对YOLO算法优化,内有人物、汽车及猫狗等物体的标记信息,并涵盖部分遮挡情形,适用于目标检测研究。 Yolo系列算法的目标检测数据集包含了标签文件,并且可以直接用于训练模型以及验证测试。该数据集已经按照不同需求划分好,适用于多种版本的YOLO算法(如yolov5、yolov8、yolov9、yolov7、yolov10和yolo11)。标签格式为: , 也可以转换成VOC格式。其中,表示目标的类别索引(从0开始);而 则是相对于图像宽度和高度比例的目标框中心点坐标,范围在0到1之间。 表示的是同样以图像尺寸为基准的比例值。
  • MATLAB识别工具[GUI、外分割].zip
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    本资源提供了一个全面的人脸识别工具包,包含图形用户界面(GUI)、多种外部库及高效的人脸分割功能。适用于科研和开发人员进行深度学习与计算机视觉项目。 基于MATLAB的人脸识别系统能够读取ORL或YALE人脸库或者用户自有的人脸数据,并通过下拉框切换不同的方法进行人脸识别,如PCA、KPCA、LDA、K-L及BP神经网络等,计算并显示识别率。此外,该系统还可以调用笔记本自带的摄像头来进行实时的人脸识别。 此系统配备了一个直观且友好的人机交互式GUI界面,并附有详细的操作说明和运行效果图,在直接运行GUI文件后即可顺利使用。除了人脸识别之外,我们还能够探讨其他技术领域的话题,如车牌识别、指纹识别、图像去雾、压缩以及水印处理等;此外还包括疲劳检测及人数统计等功能的开发与应用,同时也欢迎对声音信号处理进行讨论。 如果有兴趣进一步交流和合作,请随时告知您的需求。
  • AR_PCA.zip_AR _AR_arPCA_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。