Is jy op soek na gratis gesigherkenning-datastelle van hoë gehalte om u KI- en masjienleerprojekte te verhoog? Kyk nie verder nie! Ons het 'n lys van 19 gratis datastelle vir gesigherkenning saamgestel wat ideaal is vir take soos KI-algoritme-ontwikkeling, modelopleiding en rekenaarvisie-navorsing.
Waarom Gesigherkenning-datastelle noodsaaklik is
Gesigherkenning speel 'n belangrike rol in moderne KI-toepassings, van die verbetering van sekuriteitstelsels tot die skep van persoonlike gebruikerservarings. Die wêreldwye gesigsherkenningsmark sal na verwagting groei van $5.01 miljard in 2023 tot $12.67 miljard teen 2030, met 'n CAGR van 14.5%, aangedryf deur vooruitgang in KI en die toenemende vraag na kontaklose verifikasie.
Gratis gesigdatastelle is noodsaaklik vir ontwikkelaars en navorsers, en bied koste-effektiewe, diverse en goed gestruktureerde data vir die opleiding van robuuste modelle. Baie van hierdie datastelle word beskikbaar gestel aan die algemene publiek, wat oop navorsing en ontwikkeling in die veld ondersteun. Hierdie datastelle ondersteun innovasie in gebiede soos emosiebespeuring, ouderdomberaming en pose-analise, wat jou help om mededingend te bly in hierdie vinnig ontwikkelende veld.
Gesigsherkenningstegnieke: Die eerste stap in gesigsherkenning
Voordat 'n gesigsherkenningstelsel 'n persoon kan identifiseer of verifieer, bespeur dit eers gesigte in beelde of video's – 'n belangrike stap genaamd gesigopsporing. Dit help algoritmes om op relevante areas te fokus en die akkuraatheid van herkenning te verbeter. Tradisionele metodes soos die Viola-Jones-detektor is vinnig en betroubaar onder wisselende toestande. Intussen bied diep leer-gebaseerde tegnieke nou hoër akkuraatheid en aanpasbaarheid vir komplekse scenario's, soos gesigte in verskillende posisies of omgewings. Die keuse van die regte metode hang af van jou projek se behoeftes, en balanseer akkuraatheid, spoed en beeldkompleksiteit.
Voorverwerking van gesigbeelde vir betroubare modelopleiding
Hoëgehalte-voorverwerking van gesigbeelde is 'n kritieke stap in die bou van robuuste gesigsherkenningstelsels. Deur jou beelddatastel noukeurig voor te berei, kan jy die werkverrigting van gesigsherkenningsalgoritmes aansienlik verbeter. Voorverwerking behels tipies tegnieke soos data-uitbreiding om die diversiteit van gesigbeelde te verhoog, histogram-gelykmaking om kontras te verbeter, en gesigbelyning om gesigstrekke oor die datastel te standaardiseer. Hierdie stappe help om die impak van variasies in beligting, houding en gesigsuitdrukkings te verminder, wat verseker dat jou gesigsherkenningsmodel goed na nuwe data kan veralgemeen. Doeltreffende voorverwerking verbeter nie net die akkuraatheid van jou model nie, maar maak dit ook meer veerkragtig teen werklike uitdagings, wat betroubare gesigsherkenning oor 'n wye reeks beelde en omgewings moontlik maak.
19 gratis gesigdatastelle vir gesigherkenningsmodelopleiding
'n Gesigsherkenningstelsel kan sy rekenaarvisie-take slegs uitvoer wanneer dit opgelei is op 'n kwaliteit gesigvideo- en beelddatastel. Sonder 'n kwaliteit video- en beeldherkenningsdatastel, kan jy dalk nie 'n robuuste gesigsherkenningstelsel ontwikkel nie. Baie van hierdie hulpbronne sluit gesigfoto's in wat spesifiek ontwerp is vir die maatstafbepaling en evaluering van gesigsherkenningsalgoritmes onder verskeie toestande soos beligting, uitdrukking, houding en okklusie. Maar ons het 'n oplossing.
Verken 'n bewaarplek van hoë-gehalte oopbronbeeld- en videodatastelle wat gratis toeganklik is.
Laat ons begin.
Gemerkte gesigte in die natuur (Skakel)
Nog 'n gratis-om-te-aflaai-groot gesigbeeld-datastel, Gemerkte gesigte in die natuur, bevat ongeveer 13,000 XNUMX gesigfoto's wat spesifiek ontwerp is vir die uitvoering van onbeperkte gesigsherkenningstake. Die beelde word van die web af versamel en is gemerk met die persoon se naam.
CelebFaces (Skakel)
CelebFaces is 'n vrylik beskikbare beelddatastel wat gesigskenmerkbeelde van meer as 200,000 40 bekendes bevat. Elkeen van hierdie beelde word geannoteer met 10,000 eienskappe. Boonop bevat die aantekeninge ook XNUMX XNUMX en meer identiteite en landmerklokalisering. Dit is ontwikkel deur MMLAB vir nie-kommersiële navorsingsdoeleindes en gesigbespeuring, lokalisering en kenmerkherkenning.
Tufts-gesigdatabasis (Skakel)
Tufts Face-databasis is 'n grootskaalse heterogene gesigbespeuringsdatabasis met verskeie beeldmodaliteite, insluitend fotografiese beelde, gerekenariseerde sketse van gesigte, en 3D, termiese en infrarooi beelde van deelnemers. Hierdie omvattende versameling van meer as 10,000 XNUMX beelde het deelnemers van beide geslagte, 'n wye ouderdomsreeks en van verskillende lande.
Google gesigsuitdrukking vergelyking (Skakel)
Google Gesigsuitdrukking-vergelyking is nog 'n grootskaalse gratis datastel wat gesigbeeld-drieling bevat. Mense annoteer verder die beelde om te spesifiseer watter paar van die drie die mees soortgelyke gesigsuitdrukking het.
UMDFaces (Skakel)
Een van die grootste datastelle, UMDFaces beskik oor meer as 367,000 8,200 geannoteerde gesigte oor 3.7 3,100 vakke. Die databasis bevat ook meer as XNUMX miljoen geannoteerde rame van video's wat gesigsleutelpunte van XNUMX XNUMX onderwerpe gebruik.
Gesigprente met gemerkte landmerkpunte (Skakel)
Hierdie gratis datastel vir gesigherkenning het 7049 beelde, elk gemerk met tot 15 sleutelpunte. Die sleutelpunte per prent kan verskil, maar 15 is die maksimum. Alle sleutelpuntdata word in 'n CSV-lêer verskaf.
UTKGesig (Skakel)
Die UTK Face-datastel het 20,000 XNUMX beelde van mense van alle ouderdomme. Dit sluit inligting oor ouderdom, etnisiteit en geslag in.
morph (Skakel)
MORPH is 'n datastel om ouderdom van gesigte te skat. Dit het 55,134 13,617 beelde van 16 77 mense van XNUMX tot XNUMX jaar oud.
YouTube met gesigsleutelpunte (Skakel)
YouTube With Facial Keypoints bevat die gesigbeelde van bekendes wat van publieke forums geneem is. Die beelde word uit video's gesny en gefokus op gesigsleutelpunte oor elke raam.
Wyer gesig (Skakel)
Wyer gesig het meer as 10,000 XNUMX beelde van enkellopendes en groepe mense. Die datastel is gegroepeer op grond van talle tonele, soos parades, verkeer, partytjies, vergaderings, ens.
Yale-gesigdatabasis (Skakel)
Die Yale-gesigdatabasis het 165 beelde van 15 onderwerpe onder verskillende beligting, uitdrukking, emosies en omgewingstoestande.
Simpsons gesigte (Skakel)
Die Simpsons-gesigte is 'n versameling beelde geneem uit die langste TV-program, Simpsons, seisoene 25 tot 28. Soos die naam aandui, bevat hierdie datastel 10,000 XNUMX gesnyde beelde van die karaktergesigte wat in die Simpsons-vertoning verskyn.
Regte en valse gesigsopsporing (Skakel)
Die datastel vir regte en vals gesigbespeuring is ontwerp om gesigsherkenningstelsels te help om beter te onderskei tussen regte en vals gesigsbeelde. Die datastel bevat meer as 1000 regte en 900 vals gesigte met verskillende herkenbare moeilikheidsgraad.
Flickr-gesigte (Skakel)
Flickr Faces is 'n datastel vir gesigsbeelde wat vanaf Flickr gekruip is. Die datastel van hoë gehalte bevat meer as 70,000 XNUMX PNG-beelde van mense met duidelike kenmerke soos ouderdom, nasionaliteit, etnisiteit en beeldagtergrond.
VGG Gesig (Skakel)
Die VGG Face-datastel het meer as 2.6 miljoen beelde van 2,622 XNUMX mense vir gesigidentiteitsherkenning.
Multi-pose en Multi-uitdrukking Gesig Data (Skakel)
Hierdie datastel het 102,476 1,507 beelde van 762 745 Asiërs (62 mans, 6 vroue). Elke persoon het XNUMX multi-pose en XNUMX multi-uitdrukking beelde. Die datastel bevat verskeie hoeke, houdings en beligtingstoestande. Dit is nuttig vir gesig- en gesigsuitdrukkingsherkenning.
Lewende gesig- en anti-spoofing-data (Skakel)
Hierdie datastel het anti-spoofing data vir 1,056 XNUMX mense. Dit bevat beelde van binne- en buitetonele en dek alle ouderdomme, met 'n fokus op jong en middeljarige mense. Die data sluit verskeie posture en uitdrukkings in, nuttig vir take soos gesigbetaling en selfoonontsluiting.
Multi-kenmerk-gemerkte gesigte (MALF) datastel (Skakel)
Die multi-kenmerk-gemerkte gesigte-datastel het 5,250 11,931 beelde met 2015 XNUMX benoemde gesigte. Dit ondersteun gedetailleerde ontleding van gesigbespeuring in die natuur en is in XNUMX bekendgestel.
Google Gesigsuitdrukking Vergelyking Datastel (Skakel)
Die Google Facial Expression Comparison-datastel het meer as 156 500 beelde en 2018 XNUMX drieling. Geskep deur Google-navorsers, fokus dit op die ontleding van gesigsuitdrukkings, soos emosieklassifikasie. Dit is in XNUMX gepubliseer.
Evaluering van u model: Belangrike gesigsherkenningsmetrieke
Sodra jou gesigsherkenningsmodel opgelei is, is die evaluering van die werkverrigting daarvan noodsaaklik om te verseker dat dit aan die eise van praktiese toepassings voldoen. Sleutelmaatstawwe vir die assessering van gesigsherkenningsmodelle sluit in akkuraatheid, wat die algehele korrektheid van voorspellings meet; presisie en herroeping, wat die model se vermoë om relevante gesigte korrek te identifiseer en te herroep, evalueer; en die F1-telling, wat presisie en herroeping balanseer vir 'n omvattende beeld van werkverrigting. Daarbenewens bied die ontvanger se bedryfskenmerk (ROC)-kurwe en die area onder die ROC-kurwe (AUC) waardevolle insigte in die model se vermoë om tussen verskillende individue onder wisselende toestande te onderskei. Deur hierdie maatstawwe noukeurig te monitor, kan jy jou gesigsherkenningstelsel verfyn, potensiële swakpunte aanspreek en betroubare resultate in werklike scenario's behaal.
Harde Gedagtes
Die vraag na akkurate en doeltreffende gesigsherkenningstelsels neem steeds toe in 2025, en die gebruik van die regte gesigherkenningdatastelle is die eerste stap na sukses. Met ons saamgestelde lys van 19 gratis datastelle, kan jy jou KI-modelle bou, oplei en optimaliseer sonder om die bank te breek. Of jy nou aan sekuriteitstelsels, emosiebespeuring of innoverende rekenaarvisie-toepassings werk, hierdie datastelle bied die verskeidenheid en kwaliteit wat jy nodig het.
Op soek na persoonlike gesigsherkenningsdata wat aangepas is vir jou unieke behoeftes? Kontak ons vandag om te begin!
