免费面部图像数据集

用于训练面部识别模型的前 15 个免费面部图像数据集的综合列表

计算机视觉是人工智能的一个分支,它为计算机提供了从图像和视频中提取有用信息的能力。 机器学习模型然后作用于提取的信息。 计算机视觉充当计算机的眼睛——观察和理解世界,而人工智能允许它思考。 计算机视觉技术的目的是使计算系统能够理解图像、视频和其他视觉输入——具有上下文——就像人类视觉一样。

面部识别的前 15 个免费图像数据集

只有在高质量图像数据集上进行训练时,面部识别系统才能执行其计算机视觉任务。 如果没有高质量的图像识别数据集,您可能无法开发出强大的 面部识别系统. 但我们有一个解决方案。

探索可免费访问的高质量开放图像数据集的存储库。

让我们开始吧。

  1. 动力学-700

    Kinetics-700 是最广泛的视频数据集之一,已迅速成为开发面部识别解决方案的标准。 Kinetics-700 在 Deep Mind 网站上被描述为包含高质量图像的数据集,包括指向近 650 个具有各种欠缺的 700 个人类动作类别的 YouTube 链接。

    这些图像描绘了人与物体的互动(例如关门或弹吉他)和人与人的互动(例如拥抱或牵手)。 这些类别中的每一个都包含至少 600 个视频剪辑,并且是人工注释的。

  2. 野外带标签的面孔

    另一个可免费下载的大型面部图像数据集 Labeled Faces in the Wild 包含大约 13,000 张面部照片,专为执行不受约束的面部识别任务而设计。 这些图像是从网络上收集的,并标有该人的姓名。

  3. IMDB维基

    IMDB-WiKi 是另一个大型公开图像数据集,其中包含具有姓名、年龄和性别的人脸。 图片取自 IMDB 和维基百科,共计 523、051 张。 数据集是通过爬取演员的 IMDB 个人资料和维基百科收集的。

  4. 名人面孔

    CelebFaces 是一个免费提供的图像数据集,包含超过 200,000 名名人的面部属性图像。 这些图像中的每一个都带有 40 个属性的注释。 此外,注释还包括 10,000 多个身份和地标定位。 它由 MMLAB 开发,用于非商业研究目的以及人脸检测、定位和属性识别。

  5. 图像中的人脸检测

    图像中的人脸检测是一个免费使用的简单数据集,包含 500 多张图像和 1100 多张面孔。 在边界框技术的帮助下,图像被手动标记和注释。

  6. 塔夫茨人脸数据库

    Tufts Face 数据库是一个大规模异构人脸检测数据库,具有各种图像模式,包括照片图像、计算机化的面部素描以及参与者的 3D、热图像和红外图像。 这个包含 10,000 多张图片的综合合集有来自不同国家、不同年龄段的男女参与者。

  7. 谷歌面部表情比较

    Google 面部表情比较是另一个包含面部图像三元组的大型免费数据集。 人类进一步注释图像以指定三者中哪一对具有最相似的面部表情。

  8. UMDF面孔

    UMDFaces 是最大的数据集之一,包含 367,000 名受试者的 8,200 多张带注释的面孔。 该数据库还包含来自使用 3.7 名受试者的面部关键点的视频的超过 3,100 万个带注释的帧。

22+ 最受欢迎的计算机视觉开源数据集

  1. 带有面部关键点的 YouTube

    YouTube With Facial Keypoints 包含从公共论坛获取的名人面部图像。 这些图像是从视频中裁剪出来的,并集中在每一帧的面部关键点上。

  2. 宽脸

    Wider Face 拥有超过 10,000 张单身和人群的图像。 数据集根据众多场景进行分组,例如游行、交通、聚会、会议等。

  3. 耶鲁人脸数据库

    耶鲁人脸数据库拥有 165 个受试者在不同光照、表情、情绪和环境条件下的 15 张图像。

  4. 辛普森一家

    辛普森一家的面孔是从播放时间最长的电视节目《辛普森一家》第 25 季到第 28 季中拍摄的一组图像。顾名思义,该数据集包含 10,000 张裁剪后的辛普森一家剧中人物面部图像。

  5. 真假人脸检测

    真假人脸检测数据集旨在帮助面部识别系统更好地区分真假面部图像。 该数据集包含 1000 多张真实面孔和 900 多张具有不同识别难度的假面孔。

  6.  Flickr 面孔

    Flickr Faces 是从 Flickr 上爬取的面部图像数据集。 高质量的数据集包含 70,000 多张 PNG 图像,这些图像具有不同的特征,例如年龄、国籍、种族和图像背景。

  7. 鱼网开放图像数据集

    fishnet Open 图像数据集被吹捧为训练人脸识别系统的完美数据集,包含 35,000 张捕鱼图像。 每个图像都使用五个边界框进行了裁剪。

免费面部图像数据集 能够访问高质量的图像数据集对于面部识别系统的训练和开发至关重要。 您的面部识别模型与您用来训练模型的数据集一样有效、可信和可靠。

由于数据驱动 AI 和 计算机视觉,你需要高质量的数据 开发一个成功的面部识别系统。 这个免费使用且带注释的图像数据集可以进一步实现您的开发目标。 但是,如果您需要高度定制和准确注释的图像数据集,Shaip 是唯一的解决方案。

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