Size yaygın olarak kullanılan 9 yüz veritabanını gönderir (bağlantılar ve raporlarla birlikte)
Bu makale esas olarak aşağıdaki yaygın olarak kullanılan yüz veritabanlarını tanıtmaktadır:
1. FERET yüz veritabanıFERET projesi tarafından oluşturulan bu görüntü seti, çok sayıda yüz görüntüsü içerir ve her görüntünün yalnızca bir yüzü vardır. Bu bölümde aynı kişinin fotoğrafları farklı ifadeler, ışık, duruş ve yaş değişikliklerine sahip. Birden fazla poz ve ışıklandırmaya sahip 10.000'den fazla yüz görüntüsü içeren bu yüz tanıma alanında en yaygın kullanılan yüz veri tabanlarından biridir. Çoğu Batılıdır ve her bir kişinin içerdiği yüz imgelerindeki değişiklikler nispeten basittir.
2. CMU Multi-PIE yüz veritabanıCarnegie Mellon Üniversitesi tarafından kurulmuştur. Sözde "PIE" Pose, Illumination ve Expression'ın kısaltmasıdır. CMU Multi-PIE yüz veritabanı, CMU-PIE yüz veritabanı temelinde geliştirilmiştir. 337 gönüllünün çoklu pozları, aydınlatmaları ve ifadeleriyle 75.000'den fazla yüz görüntüsü içerir. Duruş ve aydınlatma değişikliği görüntüleri de sıkı kontrollü koşullar altında toplanır ve giderek yüz tanıma alanında önemli bir test seti haline gelir.
Yale Üniversitesi'ndeki Bilgi İşlem Görme ve Kontrol Merkezi tarafından oluşturulan bu resim, ışıklandırma, ifadeler ve pozlardaki değişiklikler dahil olmak üzere 15 gönüllünün 165 resmini içeriyor.
Yale yüz veri tabanında, 10 gönüllü örneği toplanır, ORL yüz veri tabanının Yale veri tabanındaki her bir nesne tarafından toplanan örneklerle karşılaştırıldığında, örnekler ışıklandırma, ifade, duruş ve kapanmada daha belirgin değişiklikler içerir.
9 poz ve 64 ışık koşulunda 10 kişinin 5850 görüntüsünü içerir. Duruş ve aydınlatma değişikliklerinin görüntüleri sıkı bir şekilde kontrol edilen koşullar altında toplanır ve esas olarak aydınlatma ve duruş problemlerinin modellenmesi ve analizi için kullanılır. Toplanan insan sayısının az olması nedeniyle, veritabanının daha fazla uygulanması büyük ölçüde kısıtlandı.
MIT Media Lab tarafından oluşturulmuş, farklı pozlarda (kişi başına 27 fotoğraf), aydınlatma ve boyutta 16 gönüllünün 2592 yüz görüntüsünü içeriyor.
6. ORL yüz veritabanı https://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.htmlİngiltere, Cambridge Üniversitesi ATT Laboratuvarı tarafından oluşturulmuş, 40 kişinin 400 yüz görüntüsünü içeriyor. Gönüllülerin bazı resimleri pozlarda, ifadelerde ve yüz aksesuarlarında değişiklikler içeriyor. Bu yüz veritabanı genellikle yüz tanıma araştırmasının ilk aşamalarında kullanılır, ancak birkaç değişiklik modeli nedeniyle çoğu sistemin tanıma oranı% 90'ın üzerine çıkabilir, bu nedenle daha fazla kullanımın değeri büyük değildir.
ORL yüz veritabanı, bir koleksiyon nesnesinin tüm örnek kitaplıklarında 10 normalleştirilmiş gri tonlamalı görüntü içerir, görüntü boyutu 92 × 112'dir ve görüntü arka planı siyahtır. Bunlar arasında toplanan nesnelerin yüz ifadeleri ve detayları gülümseyip gülümsememe, gözleri açık veya kapalı, gözlük takıp takmama vb. Değişti. Farklı yüz örneklerinin duruşları da değişiyor, derinlik dönüşü ve düzlem dönüşü 20'ye ulaşabiliyor. derece.
Çeşitli aydınlatma ve karmaşık arka planlar altında 1521 gri ölçekli yüz görüntüsü içeren göz pozisyonları manuel olarak işaretlendi.
İngiltere, Manchester Üniversitesi tarafından kurulmuştur. 20 kişi olmak üzere toplam 564 resim, her kişinin farklı açılarda ve farklı pozlarda birden fazla görüntüsü var.
9. Yaş tanıma veri seti IMDB-WIKI https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/IMDB ve Wikipedia'dan taranan 524.230 ünlü veri görselini içerir. Regresyonu sınıflandırmaya dönüştüren yeni bir yaş algoritması uygulanmaktadır. Esas olan, 0-100 arasında 101 kategoriden sonra elde edilen puanı 0-100 ile çarpmak ve nihai sonucu toplamak ve tanınan nihai yaşı elde etmektir.
Telif Hakkı Bildirimi
AMiner, Tsinghua-Qingdao Veri Bilimi Enstitüsü'nün Bilim ve Teknoloji Büyük Veri Araştırma Merkezi'ne bağlıdır.
(Www.ids.tsinghua.edu.cn)
AMiner danışmanlık ürünlerinin telif hakkı münhasıran AMiner ekibine aittir ve tamamen telif hakkına sahiptir. AMiner danışmanlık ürünleri, AMiner ekibinin araştırma ve istatistiksel sonuçlarıdır ve doğaları müşterilerin dahili referansları için ticari verilerdir.
AMiner danışmanlık ürünleri, ürünü bir ücret karşılığında satın alan müşterilere sağlanır ve müşterinin dahili kullanımı ile sınırlıdır. AMiner ekibinin yazılı izni olmadan, hiç kimse herhangi bir medyada (İnternet dahil) hiçbir şekilde kamuya açık olarak yayınlayamaz veya kopyalayamaz ve bu ürünün içeriğini başka birimlere veya kişilere hiçbir şekilde veremez. Alıntı yapılmışsa veya yayınlanmışsa, kaynak "AMiner.org" olarak belirtilmeli ve bu rapor orijinal amacın aksine kısaltılmamalı veya değiştirilmemelidir. Aksi takdirde, müşterinin neden olduğu tüm hukuki sonuçlar müşteri tarafından karşılanacaktır.Aynı zamanda Aminer ekibi de davranışlarının Aminer ekibinin telif hakkını ihlal ettiğine inanmakta ve Aminer ekibi kanuna göre yasal sorumluluğunu yerine getirme hakkına sahiptir.
AMiner danışmanlık ürünleri, AMiner ekibinin ve araştırmacılarının güvenilir olduğuna inandıkları halka açık bilgilere dayanmaktadır, ancak ne AMiner ekibi ne de araştırmacıları kullanılan kamuya açık bilgilerin doğruluğunu ve eksiksizliğini garanti etmez ve herhangi bir yatırımcının bu ürün ve hizmeti kullanacağını varsaymaz. Ve bundan kaynaklanan herhangi bir sorumluluk.
Sektör araştırma raporları, AMiner ekibinin akıllı hizmet sisteminin önemli bir parçasıdır. İlgili bilgilere veya sorunlara derinlemesine ihtiyaçları olan müşteriler için, AMiner ekibinin özel araştırma akıllı hizmetini kullanmaya hoş geldiniz.
