❶ 資料庫人臉識別都要怎麼弄
1.FERET人臉資料庫 -
由FERET項目創建,包含1萬多張多姿態和光照的人臉圖像,是人臉識別領域應用最廣泛的人臉資料庫之一.其中的多數人是西方人,每個人所包含的人臉圖像的變化比較單一
2.CMU-PIE人臉資料庫
由美國卡耐基梅隆大學創建,包含68位志願者的41,368張多姿態,光照和表情的面部圖像.其中的姿態和光照變化圖像也是在嚴格控制的條件下採集的,目前已經逐漸成為人臉識別領域的一個重要的測試集合
3.YALE人臉資料庫
由耶魯大學計算視覺與控制中心創建,包含15位志願者的165張圖片,包含光照,表情和姿態
的變化.
4. YALE人臉資料庫B
包含了10個人的5,850幅多姿態,多光照的圖像.其中的姿態和光照變化的圖像都是在嚴格控制的條件下採集的,主要用於光照和姿態問題的建模與分析.由於採集人數較少,該資料庫的進一步應用受到了比較大的限制
5. MIT人臉資料庫
由麻省理工大學媒體實驗室創建,包含16位志願者的2,592張不同姿態,光照和大小的面部圖像.
6. ORL人臉資料庫
由劍橋大學AT&T實驗室創建,包含40人共400張面部圖像,部分志願者的圖像包括了姿態,
表情和面部飾物的變化.該人臉庫在人臉識別研究的早期經常被人們採用,但由於變化模式較少,多數系統的識別率均可以達到90%以上,因此進一步利用的價值已經不大.
7. BioID人臉資料庫
包含在各種光照和復雜背景下的1521張灰度面部圖像，眼睛位置已經被手工標注。
❷ 誰能幫我介紹一下ORL人連資料庫急用，謝謝！
1.FERET人臉資料庫 -
由FERET項目創建,包含1萬多張多姿態和光照的人臉圖像,是人臉識別領域應用最廣泛的人臉資料庫之一.其中的多數人是西方人,每個人所包含的人臉圖像的變化比較單一
2.CMU-PIE人臉資料庫
由美國卡耐基梅隆大學創建,包含68位志願者的41,368張多姿態,光照和表情的面部圖像.其中的姿態和光照變化圖像也是在嚴格控制的條件下採集的,目前已經逐漸成為人臉識別領域的一個重要的測試集合
3.YALE人臉資料庫
由耶魯大學計算視覺與控制中心創建,包含15位志願者的165張圖片,包含光照,表情和姿態
的變化.
4. YALE人臉資料庫B
包含了10個人的5,850幅多姿態,多光照的圖像.其中的姿態和光照變化的圖像都是在嚴格控制的條件下採集的,主要用於光照和姿態問題的建模與分析.由於採集人數較少,該資料庫的進一步應用受到了比較大的限制
5. MIT人臉資料庫
由麻省理工大學媒體實驗室創建,包含16位志願者的2,592張不同姿態,光照和大小的面部圖像.
6. ORL人臉資料庫
由劍橋大學AT&T實驗室創建,包含40人共400張面部圖像,部分志願者的圖像包括了姿態,
表情和面部飾物的變化.該人臉庫在人臉識別研究的早期經常被人們採用,但由於變化模式較少,多數系統的識別率均可以達到90%以上,因此進一步利用的價值已經不大.
7. BioID人臉資料庫
包含在各種光照和復雜背景下的1521張灰度面部圖像，眼睛位置已經被手工標注
❸ 人臉識別的發展歷史是怎樣的
人臉識別系統的研究始於20世紀60年代，80年代後隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年後期，並且以美國、德國和日本的技術實現為主；人臉識別系統成功的關鍵在於是否擁有尖端的核心演算法，並使識別結果具有實用化的識別率和識別速度；
「人臉識別系統」集成了人工智慧、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術，同時需結合中間值處理的理論與實現，是生物特徵識別的最新應用，其核心技術的實現，展現了弱人工智慧向強人工智慧的轉化。
(3)bioid資料庫擴展閱讀：
人臉圖像採集及檢測
人臉圖像採集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭採集下來，比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的採集。當用戶在採集設備的拍攝范圍內時，採集設備會自動搜索並拍攝用戶的人臉圖像。
人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用於人臉識別的預處理，即在圖像中准確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特徵十分豐富，如直方圖特徵、顏色特徵、模板特徵、結構特徵及Haar特徵等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，並利用這些特徵實現人臉檢測。
主流的人臉檢測方法基於以上特徵採用Adaboost學習演算法，Adaboost演算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。
人臉檢測過程中使用Adaboost演算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特徵(弱分類器)，按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。
❹ 人臉識別常用的人臉資料庫有哪些
給你提供幾個線索，數據都可以去數據堂下載。
1.FERET人臉資料庫 -
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2.CMU-PIE人臉資料庫
由美國卡耐基梅隆大學創建,包含68位志願者的41,368張多姿態,光照和表情的面部圖像.其中的姿態和光照變化圖像也是在嚴格控制的條件下採集的,目前已經逐漸成為人臉識別領域的一個重要的測試集合
3.YALE人臉資料庫
由耶魯大學計算視覺與控制中心創建,包含15位志願者的165張圖片,包含光照,表情和姿態
的變化.
4. YALE人臉資料庫B
包含了10個人的5,850幅多姿態,多光照的圖像.其中的姿態和光照變化的圖像都是在嚴格控制的條件下採集的,主要用於光照和姿態問題的建模與分析.由於採集人數較少,該資料庫的進一步應用受到了比較大的限制
5. MIT人臉資料庫
由麻省理工大學媒體實驗室創建,包含16位志願者的2,592張不同姿態,光照和大小的面部圖像.
6. ORL人臉資料庫
由劍橋大學AT&T實驗室創建,包含40人共400張面部圖像,部分志願者的圖像包括了姿態,
表情和面部飾物的變化.該人臉庫在人臉識別研究的早期經常被人們採用,但由於變化模式較少,多數系統的識別率均可以達到90%以上,因此進一步利用的價值已經不大.
7. BioID人臉資料庫
包含在各種光照和復雜背景下的1521張灰度面部圖像，眼睛位置已經被手工標注。
❺ 常用的人臉識別資料庫有哪些去哪裡找，最好免費。
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4. YALE人臉資料庫B
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5. MIT人臉資料庫
由麻省理工大學媒體實驗室創建,包含16位志願者的2,592張不同姿態,光照和大小的面部圖像.
6. ORL人臉資料庫
由劍橋大學AT&T實驗室創建,包含40人共400張面部圖像,部分志願者的圖像包括了姿態,
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