ORL人脸库(英国):剑桥大学,40人,每人10张照片,包括表情变化,微小姿势变化,20%以内的尺度变化。
其他人脸数据库也有上传比如:Yale人脸库(美国)CMU-PIE人脸数据库Yale人脸数据库BMIT人脸数据库ORL人脸库(英国)INRIA数据库UMIST人脸库(英国)KinFace人脸数据库AR人脸库(美国)Bern人脸库
2020/6/15 22:29:34 6.12MB ORL人脸
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ORL人脸库(英国):剑桥大学,40人,每人10张照片,包括表情变化,微小姿势变化,20%以内的尺度变化。
其他人脸数据库也有上传比如:Yale人脸库(美国)CMU-PIE人脸数据库Yale人脸数据库BMIT人脸数据库ORL人脸库(英国)INRIA数据库UMIST人脸库(英国)KinFace人脸数据库AR人脸库(美国)Bern人脸库
2020/6/15 22:29:34 6.12MB ORL人脸
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.YALE人脸数据库(美国,耶鲁大学)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,表情和姿势的变化。
Yale人脸数据库中一个采集志愿者的10张样本,相比较ORL人脸数据库Yale库中每个对象采集的样本包含更明显的光照、表情和姿势以及遮挡变化。
2020/2/14 20:44:32 4.08MB YALE
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.YALE人脸数据库(美国,耶鲁大学)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,表情和姿势的变化。
Yale人脸数据库中一个采集志愿者的10张样本,相比较ORL人脸数据库Yale库中每个对象采集的样本包含更明显的光照、表情和姿势以及遮挡变化。
2016/7/26 8:12:58 4.08MB YALE
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CMUMulti-PIE人脸数据库包含超过750,000张337人的图像,这些图像在五个月内最多可​​记录四次。
受试者在15个视点和19个照明条件下成像,同时显示一系列面部表情。
此外,还获得了高分辨率正面图像。
总的来说,数据库包含超过305GB的面部数据。
资源包括PIE照明子集(1154张人脸灰度图,32*32)和三个Pose05、Pose07、Pose09子集(分别包括3332张、1629张、859张人脸灰度图,64*64)。
2016/7/18 17:33:03 14.38MB 人脸数据集 人脸表情识别
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环境:opencv2.4.6.0特征:eigenfaceInput:一个人脸数据库,15个人,每人20个样本(左右)。
Output:人脸检测,并辨认出每张检测到的人脸。
2018/5/3 17:46:11 12KB 人脸检测 人脸识别
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MATLAB人脸识别工程(PCA主成分降维完成)包含基于PCA算法完成人脸识别的代码文件和人脸数据库
2021/6/20 17:41:46 93.77MB MATLAB 人脸识别 PCA
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美国军方的FERET人脸数据库,共1400幅图片。
包括200个人,每人7幅,对应不同的姿势,表情,和光照条件,是目前最权威的人脸数据库,做人脸识别必备!
2016/11/16 15:01:33 16.46MB FERET 人脸数据库 人脸识别
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FaceRecognitionData,UniversityofEssex,UK其他版本超过10兆,我当前会分卷上传
2020/3/11 5:46:41 6.13MB 人脸数据库
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IMM人脸数据库包括了240张人脸图片,共40个人(7女33男),每人6张人脸图片,每张人脸图片被符号了58个特征点。
2020/8/24 11:40:40 25.69MB IMM人脸库 图像处理 人脸识别 人脸检测
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡