在人脸的识别的文献中,为了增加对比性,经常用到一些数据库,下面列出一些:
(1)Yale B database:
Yale Face Database B:该数据库共包含l0个人的9种不同姿态的人脸图像,每种姿态又包含64种不同的光照情况。由于采集人数较少,限制了该数据库的进一步应用。
而 The Extended Yale Face Database B (mat form)(Yale人脸数据库B扩展库mat 格式)
数据信息:The extended Yale Face Database B contains 16128 images of 28 human subjects under 9 poses and 64 illumination conditions. The data format of this database is the same as
(2)Havard :该库包括10个人,每人66幅人脸。库中包括5种不同光照方向。
(3)CMU-PIE :包含8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。
(4)FERET: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。
(5)ORL :由剑桥大学AT&T实验室创建,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。
(6)XM2VTS :包含了295人在4个不同时间段的图像和语音视频片断。在每个时间段,每人被记录了2个头部旋转的视频片断和6个语音视频片断。此外,其中的293人的3维模型也可得到。
http://shijuanfeng.blogbus.com/logs/204416961.html
还有matlab格式的参考
http://www.cad.zju.edu.cn/home/dengcai/Data/FaceData.html
具体内容,学习一些在增加
本文综述了几种常用的人脸数据库,包括YaleBdatabase、Harvard、CMU-PIE、FERET、ORL和XM2VTS等,涵盖了不同的人数、姿态、光照条件及表情变化等内容。
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