LFW人脸数据库的简介
LFW人臉數據庫的簡介
LFW (Labled Faces in the Wild)人臉數據集:是目前人臉識別的常用測試集,其中提供的人臉圖片均來源于生活中的自然場景,因此識別難度會增大,尤其由于多姿態、光照、表情、年齡、遮擋等因素影響導致即使同一人的照片差別也很大。并且有些照片中可能不止一個人臉出現,對這些多人臉圖像僅選擇中心坐標的人臉作為目標,其他區域的視為背景干擾。LFW數據集共有13233張人臉圖像,每張圖像均給出對應的人名,共有5749人,且絕大部分人僅有一張圖片。每張圖片的尺寸為250X250,絕大部分為彩色圖像,但也存在少許黑白人臉圖片。
A database of face photographsdesigned for studying the problem of unconstrained face recognition.The data set contains more than 13,000 images of faces collected fromthe web. Each face has been labeled with the name of the personpictured. 1680 of the people pictured have two or more distinct photosin the data set. The only constraint on these faces is that they weredetected by the Viola-Jones face detector. More details can be foundin the technical report below. There are now four different sets of LFW images including the original and three different types of “aligned” images.The aligned images include “funneled images” (ICCV 2007), LFW-a, which uses an unpublished method of alignment,and “deep funneled” images (NIPS 2012). Among these, LFW-a and the deep funneled images produce superior results for most face verification algorithms over the original images and over the funneled images (ICCV 2007).
Labeled Faces in the Wild官網:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/
這個集合被廣泛應用于評價 face verification算法的性能。
這些數據集唯一的限制就是它們可以被經典的Viola-Jones檢測器檢測到(a hummor)。圖像如下圖所示
1、LFW數據集的重要意義
可以看出,在LFW 數據庫中人臉的光照條件、姿態多種多樣,有的人臉還存在部分遮擋的情況,因此識別難度較大。現在, LFW 數據庫性能測評已經成為人臉識別算法性能的一個重要指標。
LFW人臉數據庫的安裝
下載鏈接:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
LFW人臉數據庫的使用方法
ML之SVM:調用(sklearn的lfw_people函數在線下載55個外國人圖片文件夾數據集)來精確實現人臉識別并提取人臉特征向量.
總結
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