feret人脸数据库常用的人脸识别数据库有哪些去哪里找,最好免费。

编程之家2023-10-21110次浏览

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人脸识别数据库常用的有哪些

给你提供几个线索，数据都可以去数据堂下载。\x0d\x0a\x0d\x0a1.FERET人脸数据库-\x0d\x0a由FERET项目创建,包含1万多张多姿态和光照的人脸图像,是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一.其中的多数人是西方人,每个人所包含的人脸图像的变化比较单一\x0d\x0a\x0d\x0a2.CMU-PIE人脸数据库\x0d\x0a由美国卡耐基梅隆大学创建,包含68位志愿者的41,368张多姿态,光照和表情的面部图像.其中的姿态和光照变化图像也是在严格控制的条件下采集的,目前已经逐渐成为人脸识别领域的一个重要的测试集合\x0d\x0a\x0d\x0a3.YALE人脸数据库\x0d\x0a由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15位志愿者的165张图片,包含光照,表情和姿态\x0d\x0a的变化.\x0d\x0a\x0d\x0a4.YALE人脸数据库B\x0d\x0a包含了10个人的5,850幅多姿态,多光照的图像.其中的姿态和光照变化的图像都是在严格控制的条件下采集的,主要用于光照和姿态问题的建模与分析.由于采集人数较少,该数据库的进一步应用受到了比较大的限制\x0d\x0a\x0d\x0a5.MIT人脸数据库\x0d\x0a由麻省理工大学媒体实验室创建,包含16位志愿者的2,592张不同姿态,光照和大小的面部图像.\x0d\x0a\x0d\x0a6.ORL人脸数据库\x0d\x0a由剑桥大学AT&T实验室创建,包含40人共400张面部图像,部分志愿者的图像包括了姿态,\x0d\x0a表情和面部饰物的变化.该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用,但由于变化模式较少,多数系统的识别率均可以达到90%以上,因此进一步利用的价值已经不大.\x0d\x0a\x0d\x0a7.BioID人脸数据库\x0d\x0a包含在各种光照和复杂背景下的1521张灰度面部图像，眼睛位置已经被手工标注。

人脸识别算法的背景

传统的个人身份验证手段如口令、证件、IC卡等方式，由于与身份人的可分离性，致使伪造、盗用、破译等现象时有发生，已经不能满足现代社会经济活动和社会安全防范的需要。生物特征识别包括指纹、掌纹、语音、人脸、虹膜、步态、掌静脉等。生物特征识别技术先投入广泛应用的是指纹、掌纹扫描识别技术，但是却常常因为受到皮肤纹理及干燥程度等条件制约出现误判，引发不必要的麻烦，已远远不能满足人们的需求。随着科学技术的不断发展，以及社会对于身份识别越来越高的要求，生物特征识别技术逐渐呈多样化发展，例如虹膜识别、声音识别、笔迹识别、签名识别、人脸识别等各项生物特征识别技术。

作为模式识别和图像处理领域成功的应用之一，人脸识别在过去 20年里一直都是研究热点。相比之下，人脸识别的普遍性、可采集性与被采集者的可接受性较高，这就具有了方便友好、易于接受、不易伪造等一系列优点。机器自动人脸识别研究开始于 1966年 PRI的 Bledsoe的工作。1990年日本研制的人像识别机，可在 1s内中从 3 500人中识别到你要找的人。1993年，美国国防部高级研究项目署（Advanced Research Projects Agency）和美国陆军研究实验室（Army Research Laboratory）成立了 Feret（Face RecognitionTechnology）项目组，建立了 Feret人脸数据库，用于评价人脸识别算法的性能。2007年，上海市质量技术监督局公布了城市轨道交通和旅馆商务办公楼两项安全防范系统地方标准，为 2010年上海世博会应用人脸识别技术提供技术规范。2008年人脸识别应用于奥运会的安防。人脸识别技术已经开始走入普通生活。国内外人脸识别技术还在进一步发展和完善之中，市场机会处于起步阶段，可广泛应用于安全、考勤、网络安全、银行、海关边检、物业管理、智能身份证、门禁、计算机登录系统、国家安全、公共安全、军事安全等领域。

常用的人脸识别数据库有哪些去哪里找,最好免费。

给你提供几个线索，数据都可以去数据堂下载。

1.FERET人脸数据库-

由FERET项目创建,包含1万多张多姿态和光照的人脸图像,是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一.其中的多数人是西方人,每个人所包含的人脸图像的变化比较单一

2.CMU-PIE人脸数据库

由美国卡耐基梅隆大学创建,包含68位志愿者的41,368张多姿态,光照和表情的面部图像.其中的姿态和光照变化图像也是在严格控制的条件下采集的,目前已经逐渐成为人脸识别领域的一个重要的测试集合

3.YALE人脸数据库

由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15位志愿者的165张图片,包含光照,表情和姿态

的变化.

4. YALE人脸数据库B

包含了10个人的5,850幅多姿态,多光照的图像.其中的姿态和光照变化的图像都是在严格控制的条件下采集的,主要用于光照和姿态问题的建模与分析.由于采集人数较少,该数据库的进一步应用受到了比较大的限制

5. MIT人脸数据库

由麻省理工大学媒体实验室创建,包含16位志愿者的2,592张不同姿态,光照和大小的面部图像.

6. ORL人脸数据库

由剑桥大学AT&T实验室创建,包含40人共400张面部图像,部分志愿者的图像包括了姿态,

表情和面部饰物的变化.该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用,但由于变化模式较少,多数系统的识别率均可以达到90%以上,因此进一步利用的价值已经不大.

7. BioID人脸数据库

包含在各种光照和复杂背景下的1521张灰度面部图像，眼睛位置已经被手工标注。

人脸识别常用的人脸数据库有哪些