1. CMU-PIE
The CMU Multi-PIE Face Database 750,000 images of 337 people recorded in up to four sessions over the span of five months.
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a range of facial e
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2016-11-28 14:54:00
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ORL人脸库（Olivetti Research Laboratory人脸数据库），诞生于英国剑桥Olivetti实验室。
原创
2021-07-15 14:23:02
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目录简介数据集内容数据集特点应用领域结语实际应用场景示例代码简介LFW（Labeled Faces in the Wild）是一个广泛使用的人脸识别数据库，由美国麻省理工学院（MIT）的Erik Learned-Miller教授等人创建。该数据库包含了大量真实世界中的人脸图像，用于评估和比较不同人脸识别算法的性能。LFW人脸数据库的特点在于其多样性和挑战性，其中包含了来自互联网的各种人脸图像，涵盖
载请联系作者获得授权。用CNN train model 数据很重要很重要很重要，我就来分享一些公开的数据。 1. 李子青组的 CASIA-WebFace(50万，1万个人). 需申请.Center for Biometrics a
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2022-12-13 15:59:19
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目前人脸识别领域常用的人脸数据库主要有: 1. FERET人脸数据库[2] 由FERET项目创建,包含14,051张多姿态,光照的灰度人脸图像,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. MIT人脸数据库[4] 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
摘抄总结自《深度学习之人脸图像处理：核心算法与案例实战》，作者言有三，侵权删。一.通用人脸检测数据集**1.Caltech 10000 Web Faces数据集 地址：Caltech 10000 Web Faces数据集是一个灰度人脸数据集，包含7092张图像，10 524张⼈脸图像，平均分辨率在304×312。2.AFW数据集官网链接已失效是人脸关键点检测非常早期使用的数据集，共包含205张图像
一、数据集介绍 ORL人脸库（Olivetti Research Laboratory人脸数据库），诞生于英国剑桥Olivetti实验室。 ORL人脸数据库由该实验室从1992年4月到1994年4月期间拍摄的一系列人脸图像组成，共有40个不同年龄、不同性别和不同种族的对象。每个人10幅图像共计400幅灰度图像组成，图像尺寸是92×112，图像背景为黑色。其中人脸部分表情和细节均有变化，例如笑与不笑
随着人工智能技术的快速发展，安防视频监控平台也逐渐朝着智能化方向发展。EasyCVR平台也在加紧研发AI智能检测分析技术与视频平台的融合，包括人脸检测、人脸识别、车牌识别、车辆检测、行为分析等等。欢迎大家关注我们的更新。近期我们在测试EasyCVR功能时，添加数据出现了数据库锁死的情况，今天来和大家分享一下解决办法。我们近阶段也一直在基于EasyCVR平台研发人脸识别，在实际开发中，研发人员在Ea
人脸识别对抗系统——数据库设计心得项 目 名 称：人脸图像对抗系统队 名：对抗小分队队 员：梁虹 邱媛媛 窦婕芮 钱辰 丁嘉欣指 导 老 师：周四望撰稿人：窦婕芮 钱辰 梁虹 0 引言 历史经验证明，数据库技术是数据管理的最有效技术。数据库应用非常广泛，渗透到了社会的每个角落。数据库知识并不高深，真正领悟的人又缺少。对于一个系统，数据库的设计是非常重要的，数据库设计决定了以后数据好不好
ArcGIS超级工具SPTOOLS-SHP转数据库,批量数据库转数据库,栅格彩色转黑白
原创
2021-07-09 13:44:12
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一、OpenCV人脸检测 要实现人脸识别功能，首先要进行人脸检测，判断出图片中人脸的位置，才能进行下一步的操作。 1、OpenCV人脸检测的方法 在OpenCV中主要使用了两种特征（即两种方法）进行人脸检测，Haar特征和LBP特征。在OpenCV中，使用已经训练好的XML格式的分类器进行人脸检测。在OpenCV的安装目录下的sources文件夹里的data文件夹里可
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2023-09-08 23:15:17
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海康NVR设备上传人脸图片到人脸库定义SDK接口：测试登录批量获取人脸库信息创建人脸库上传人脸图片到人脸库完整代码 海康开放平台——海康文档链接——海康开发包和文档下载链接硬件：海康超脑NVR（全称Network Video Recorder，即网络视频录像机）、人脸摄像机。环境：JDK_1.8 Windows 64位 jna.jar版本为3.0.9<dependency>
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2023-10-24 11:14:08
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人脸表情识别就是让计算机识别人脸的各种表情，进而分析表情所代表的情绪，意图等。人脸表情识别可以用在测谎，医学辅助诊断，人机交互方面。 与人脸识别相比，人脸表情特征更加细微，而且受各种因素的干扰也更大。目前人脸表情识别的研究都是在数据库上做测试。下面介绍几个比较常见的数据库。
1： The Japanese Female FacialExpression (JAFFE) Database
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2014-05-16 11:42:00
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■USTC-NVIE Database[(natural visible and infrared facial expression database)](由中国科学技术大学安徽省计算与通信软件重点实验室建成并发布，是目前世界较为全面的人脸表情数据库，其中包含大约100名被试三种光照条件下六种表情的可见图像以及长波红外图像，另外表情又分为自发表情与人为表情，人为表情又分为戴眼镜与不戴眼镜两种情
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2016-05-01 02:47:00
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基于神经网络的人脸识别有哪些算法上次的人脸识别仿真，我们用的是PCA和SVM方法进行人脸识别，该方法仍属于机器学习领域，未涉及神经网络的知识。这次使用的方法是基于PCA和BP神经网络对人脸识别。其中，PCA的功能和上次一致，是用来对20张图片进行降维处理，最终产生8个主成分作为BP神经网络的输入；神经网络的输出层采用4个神经元，用来区分两个不同的人脸；本例的BP神经网络采用8-10-4的三层结构，
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2023-07-29 11:43:58
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1、根据实际情况对员工的正常出勤情况和非正常出勤情况进行记录和统计，例如员工出缺勤、假期、出差、加班等管理，为薪资计算、劳动成本分配以及绩效考评提供准确依据。2、提供对不同考勤机的考勤数据导入、读取接口。3、灵活定义上下班时间与考勤方案，对每个部门或每位员工设置不同的考勤方案，提供批处理功能。4、记录每位员工的出勤状况，根据方案设定自动判断迟到、早退或旷工。5、制定加班计划，记录员工的加班情况。6
1.前言2.预处理3.后处理4.项目总结正文：1.前言总结一下，目前为止做了什么：在前面几篇博文中，对数据进行了处理、搭建了神经网络、训练了神经网络并进行了测试。在实际使用中，因为检测的图片可能是整个人的图像，所以需要从这些图像中框出人脸的位置，这也是这个项目的目的。由于神经网络只能对一张含有人脸或者非人脸的图片进行判断，所以在检测一张图片时，需要先进行预处理。一张图片进行预处理以及神经网络的判断
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2023-08-16 19:38:10
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第一，人脸识别并不是存储人的脸部照片，而是将人脸提取数字化特征之后进行存储和识别。提取了数字化特征之后，原始的人脸照片就删除了——要不然服务器就要存储太多的人脸照片了，这些照片又不能产生价值(除非该公司一开始就想盗取用户的信息)，还占用大量存储资源，服务器的存储容量很贵的，不删还等着过年时给阿里云员工发红包吗？第二，人脸数字化特征理论上确实是存在泄密的可能性。而且一旦泄密，后果极其严重！面部、指纹
官方网址：https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/gfanelli/head_pose/head_forest.html#db1.数据库中将近15000张照片，其中角度包含有：yaw:±75度，pitch:±60度，roll:±50度。2.由Kinect v2设备采集。3.24个序列，包含20个人（6女14男）。以大约一米的距离转动头部。4.每...
原创
2021-07-09 15:01:32
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HOG-定向梯度直方图（定向梯度直方图）是一种图像描述符格式，能够汇总图像（例如人脸）的主要特征，从而可以与相似图像进行比较。 本文和教程来自两年前，我决定更新和现代化源代码以再次发布。 Java / C ++与Python 在本演示中，我将在C ++程序中使用dlib库来比较两个面部图像的HOG矩阵，并返回它们之间的相似度。 我还将使用Java来“封装”我的C ++函数，因为JNI-Ja
