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搜索资源列表

  1. Multi-PIE数据库人脸关键点标注

  2. Multi-PIE数据库人脸关键点标注，适合于用multi-pie数据库做人脸关键点定位及人脸检测算法的训练和测试。PS，只标注了一部分。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-12-30
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：danielzyy1990

  1. AR人脸数据库

  2. AR人脸库（美国）：（下载2600张） Purdue 大学 126人的彩色照片 光照 尺度和表情变化 126 people over 4 000 color images 其他人脸数据库也有上传 比如： Yale人脸库（美国）CMU PIE人脸数据库Yale 人脸数据库B MIT 人脸数据库 ORL人脸库（英国） INRIA数据库 UMIST人脸库（英国）KinFace人脸数据库 AR人脸库（美国）Bern人脸库">AR人脸库（美国）：（下载2600张） Purdue 大学 126人的彩

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2014-08-22
    • 文件大小：39mb
    • 提供者：u014609362

  1. yale人脸库

  2. 资源人 yale人脸数据库 Yale人脸库（美国）： 耶鲁大学，15人，每人11张照片，主要包括光照条件的变化，表情的变化等。 其他人脸数据库也有上传 比如： Yale人脸库（美国）CMU-PIE人脸数据库Yale 人脸数据库B MIT 人脸数据库 ORL人脸库（英国） INRIA数据库 UMIST人脸库（英国）KinFace人脸数据库 AR人脸库（美国）Bern人脸库

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2014-08-22
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u014609362

  1. UMIST数据库

  2. UMIST人脸库（英国）： 曼彻斯特大学，20人，总共564张照片，姿态变化 其他人脸数据库也有上传 比如： Yale人脸库（美国）CMU-PIE人脸数据库Yale 人脸数据库B MIT 人脸数据库 ORL人脸库（英国） INRIA数据库 UMIST人脸库（英国）KinFace人脸数据库 AR人脸库（美国）Bern人脸库

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2014-08-22
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：u014609362

  1. ORL人脸数据库

  2. ORL人脸库（英国）： 剑桥大学，40人，每人10张照片，包括表情变化，微小姿态变化，20%以内的尺度变化。 其他人脸数据库也有上传 比如： Yale人脸库（美国）CMU-PIE人脸数据库Yale 人脸数据库B MIT 人脸数据库 ORL人脸库（英国） INRIA数据库 UMIST人脸库（英国）KinFace人脸数据库 AR人脸库（美国）Bern人脸库

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2014-08-23
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：u014609362

  1. MIT人脸数据库

  2. 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。 其他人脸数据库也有上传 比如： Yale人脸库（美国）CMU-PIE人脸数据库Yale 人脸数据库B MIT 人脸数据库 ORL人脸库（英国） INRIA数据库 UMIST人脸库（英国）KinFace人脸数据库 AR人脸库（美国）Bern人脸库

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2014-08-23
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：u014609362

  1. CUM_PIE 人脸数据库

  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. 所属分类：教育

    • 发布日期：2014-08-23
    • 文件大小：19mb
    • 提供者：u014609362

  1. 人脸图像光照预处理方法[Matlab]

  2. 光照预处理是人脸识中种有效的处理光照变化的方法。近年来涌现出一系列人脸光照预处理方法，但针对这些方法的系统对比与分析的工作相对较少，本文在系统比较现有方法的基础上提出了人脸光照预处理方法的新见解和结论，以及如何设计更好的预处理方法。我们对12种具有代表性的光照预处理方法进行比较研究（HE，LT，GIC，DGD，LOG，SSR，GHP，SQI，LDCT，LTV，LN和TT），着重于两个 新的角度：（1）全局方法的局部化和（2）大尺度和小尺度特征带的融合。在公开的人脸数据库（Yalebext，CM

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-09-18
    • 文件大小：560kb
    • 提供者：honeyhhan

  1. opencv3实现人脸识别分类器

  2. 利用opencv对ORL、PIE人脸数据库进行识别，代码平台python。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-24
    • 文件大小：49mb
    • 提供者：z_houjie

  1. orl人脸数据库

  2. ORL人脸库（英国）： 剑桥大学，40人，每人10张照片，包括表情变化，微小姿态变化，20%以内的尺度变化。 其他人脸数据库也有上传 比如： Yale人脸库（美国）CMU-PIE人脸数据库Yale 人脸数据库B MIT 人脸数据库 ORL人脸库（英国） INRIA数据库 UMIST人脸库（英国）KinFace人脸数据库 AR人脸库（美国）Bern人脸库

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2018-08-04
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：qinshiyang

  1. 常见人脸识别数据库（AR、ORL、Yale、YaleB、FERET、PIE）

  2. 常见人脸识别数据库（AR、ORL、Yale、YaleB、FERET、PIE）

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-02-15
    • 文件大小：38mb
    • 提供者：s7ilvia

  1. 人脸表情识别数据集-CMU_PIE_Face-PIE和POSE子集

  2. CMU Multi-PIE人脸数据库包含超过750,000张337人的图像，这些图像在五个月内最多可​​记录四次。受试者在15个视点和19个照明条件下成像，同时显示一系列面部表情。此外，还获得了高分辨率正面图像。总的来说，数据库包含超过305GB的面部数据。 资源包括PIE照明子集（1154张人脸灰度图，32*32）和三个Pose05、Pose07、Pose09子集（分别包括3332张、1629张、859张人脸灰度图，64*64）。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-04-11
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：u013912006

  1. CUM_PIE 人脸数据库

  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. 所属分类：教育

    • 发布日期：2020-09-11
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：lingyun0

  1. 基于均值近邻的样本选择算法

  2. 提出了一个基于均值近邻的样本选择算法，并且对CMU-PIE人脸数据库数据进行了样本选择，提取关键数据，结合神经网络算法进行了分类实验。实验结果证明，与传统方法相比，该方法在保持了一定的准确率的前提下，能够有效地减少样本集中的冗余信息，同时在时间复杂度方面也有了一定的提升。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：320kb
    • 提供者：weixin_38660813

  1. 通过Curvelet和基于局部三进制模式的特征进行人脸识别

  2. 在这封信中，提出了一种基于Curvelet和局部三元模式（LIP）的新人脸识别方法。 首先，我们观察到Curvelet变换是一种新的各向异性多分辨率变换，可以有效地表示人脸图像中的边缘不连续性，并且LTP算子在表征人脸图像细节方面是最好的纹理描述符之一。 这促使我们使用Curvelet变换分解图像，并提取不同频带中的特征。 正如Curvelet变换属性所揭示的那样，最高的频段信息表示噪声信息，因此我们直接从特征选择中将其删除。 最低的频段主要包含粗糙的图像信息，因此我们可以更精确地处理它，以使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：768kb
    • 提供者：weixin_38610012

  1. 使用双稀疏局部Fisher判别分析的人脸识别

  2. 提出了用于处理多峰问题的本地Fisher判别分析（LFDA）。 它不仅结合了用于保存高维数据局部结构的局部保留投影（LPP）的思想，而且还结合了用于获得判别力的Fisher判别分析（FDA）的思想。 但是，LFDA还存在采样不足的问题以及许多降维方法。 同时，投影矩阵不稀疏。 在本文中，我们提出了用于人脸识别的双稀疏局部Fisher判别分析（DSLFDA）。 该方法首先构造了一个具有非负约束的稀疏数据自适应图。 然后，DSLFDA将目标函数重新表述为回归型优化问题。 自然避免了欠采样问题，并且可

  3. 所属分类：其它

  1. 基于特征融合策略的人脸识别新判据

  2. 特征提取是人脸识别中的重要问题。 有两种结构特征，即欧几里得结构和流形结构。 但是，单结构特征提取方法不能同时充分利用全局特征和局部特征的优势。 因此，它们的性能将下降。 为了克服基于单结构特征的人脸识别方案的局限性，本文提出了一种使用特征融合策略（FFS）的新颖判别准则，该准则将人脸结构空间中的欧氏结构和流形结构非线性地组合在一起。 所提出的判别准则适用于开发迭代算法。 它能够自动确定最佳参数并平衡欧几里得结构和流形结构之间的折衷。 提出的FFS算法已成功应用于人脸识别。 选择了三个可公开获得

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：650kb
    • 提供者：weixin_38750003

  1. 使用约束最大方差映射的特征提取

  2. 本文提出了一种有效的特征提取方法，称为约束最大方差映射（CMVM）。 可以将所提出的算法视为基于多流形学习的方法的线性近似，该方法考虑了局部几何形状和流形标签。 CMVM和基于原始流形学习的方法的共同点是保留了局部性。 此外，CMVM正在全局最大化不同歧管之间的距离。 在对局部散射进行表征之后，所提出的方法着重于开发一种线性变换，该线性变换可以在保留局部性的约束下最大化所有流形之间的差异。 与大多数最新的基于流形学习的方法相比，该技巧从两个方面为模式分类做出了贡献。 一方面，每个歧管中的局部结构

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：396kb
    • 提供者：weixin_38672807

  1. 基于自适应近邻局部保持投影算法的人脸识别

  2. 针对传统的局部保持投影算法(LPP)直接使用数据的原始空间信息导致选取近邻不准确, 以及LPP算法投影时忽略数据类别信息的问题, 提出一种基于自适应近邻局部保持投影的人脸识别方法。该方法在特征提取时利用可变的相似度、近邻信息以及数据类别信息构建目标函数, 使得在投影子空间中同类样本尽量紧凑, 异类样本尽量远离。通过最小化目标函数自适应优化邻接矩阵与投影矩阵, 用优化后的投影矩阵对高维数据进行降维, 采用降维后的数据进行人脸分类识别。将该方法应用于扩展Yale人脸数据库、CMU-PIE人脸数据库、

  3. 所属分类：其它