人脸数据库都有哪些，如何获得国外的人脸数据库

本文目录一览

1，如何获得国外的人脸数据库
2，国内哪家的人脸识别技术比较厉害
3，人脸识别中训练库测试库是什么
4，谁能帮我介绍一下ORL人连数据库急用谢谢
5，人脸识别系统可用于哪些方面有相关数据吗

1，如何获得国外的人脸数据库

这个很容易的，你可以搜索LFW、FDDB人脸数据集，就可以搜到的。下面这个是下载链接：网页链接希望能帮助到你，望采纳。

有的你的多找找bjut 三维人脸数据库由北京科技大学提供的，我在网上见过，你去问度娘吧，还有你可以喝别人交换，三维人脸数据库问过的人非常多。你找一下相关的

如何获得国外的人脸数据库

2，国内哪家的人脸识别技术比较厉害

对于国内的开发人脸系统的公司来说，天河水科技研发的产品性价比还是比较高的，这个可以咨询企业相关售后人员或者到企业官网了解相关事宜，以便使用。

5月9日，国际权威人脸识别数据库lfw（labeled faces in the wild）最新公布的测试结果显示，平安集团旗下平安科技的人脸识别技术以99.8%的识别精度和最低的波动幅度领先国内外知名公司，位居世界第一。该精度为lfw所公布的最佳成绩，也是平安科技人工智能实验室取得的里程碑式成果。

国内哪家的人脸识别技术比较厉害

3，人脸识别中训练库测试库是什么

按我的理解，训练库就相当于样本空间吧，就是所有搜集到的人脸图像，至于测试库，我觉得应该是样本空间中的一个事件吧，可能就是一部分人脸图像，呵呵，我最近弄人脸识别，自己这么理解的

虹软最近开放了人脸识别的sdk引擎（免费的哦），刚好有android版的，就体验了一波。下面来说说android版的sdk使用心得：arcface 虹软人脸认知引擎简介目前开放的版本有人脸比对（1:1）和人脸检索（1：n），根据应用场景可选择人脸检索分为小型网络（检测100人内），中型网络（1000人内），大型网络（需联系虹软官方）目前开放的功能有人脸比对，人脸识别，人脸追踪

人脸识别中训练库测试库是什么

4，谁能帮我介绍一下ORL人连数据库急用谢谢

1.FERET人脸数据库 - 由FERET项目创建,包含1万多张多姿态和光照的人脸图像,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.CMU-PIE人脸数据库由美国卡耐基梅隆大学创建,包含68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,目前已经逐渐成为人脸识别领域的一个重要的测试集合3.YALE人脸数据库由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15位志愿者的165张图片,包含光照,表情和姿态的变化. 4. YALE人脸数据库B 包含了10个人的5,850幅多姿态,多光照的图像.其中的姿态和光照变化的图像都是在严格控制的条件下采集的,主要用于光照和姿态问题的建模与分析.由于采集人数较少,该数据库的进一步应用受到了比较大的限制5. MIT人脸数据库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,光照和大小的面部图像. 6. ORL人脸数据库由剑桥大学AT&T实验室创建,包含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,但由于变化模式较少,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. 7. BioID人脸数据库包含在各种光照和复杂背景下的1521张灰度面部图像，眼睛位置已经被手工标注

不明白啊 = =！

5，人脸识别系统可用于哪些方面有相关数据吗

人脸识别系统可以应用在方方面面：1. 社区，公司，学校等大门口的人脸识别门禁需要人脸识别系统，像云脉人脸识别门禁就是通过通过动态人脸识别技术进行门禁控制2. 用在校园里可以用在校园公寓门禁，学生通过刷脸进出宿舍3. 考场身份验证通过人脸识别摄像头，验证考场学生身份，确保人证一致。4. 食堂刷脸吃饭：通过刷脸就能吃饭5. 人脸识别进行动车检票等

给你提供几个线索，数据都可以去数据堂下载。1.feret人脸数据库 - 由feret项目创建,包含1万多张多姿态和光照的人脸图像,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.cmu-pie人脸数据库由美国卡耐基梅隆大学创建,包含68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,目前已经逐渐成为人脸识别领域的一个重要的测试集合3.yale人脸数据库由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15位志愿者的165张图片,包含光照,表情和姿态的变化. 4. yale人脸数据库b 包含了10个人的5,850幅多姿态,多光照的图像.其中的姿态和光照变化的图像都是在严格控制的条件下采集的,主要用于光照和姿态问题的建模与分析.由于采集人数较少,该数据库的进一步应用受到了比较大的限制5. mit人脸数据库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,光照和大小的面部图像. 6. orl人脸数据库由剑桥大学at&t实验室创建,包含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,但由于变化模式较少,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. 7. bioid人脸数据库包含在各种光照和复杂背景下的1521张灰度面部图像，眼睛位置已经被手工标注。