金融界2024年1月31日消息，据国家知识产权局公告，中国农业银行股份有限公司申请一项名为“人脸识别的测试数据集生成方法、装置、设备及存储介质“，公开号CN117475261A，申请日期为2023年12月。专利摘要显示，本申请提供了一种人脸识别的测试数据集生成方法、装置、设备及存储介质，该方法根据公开数据集及预设采集场景，...
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1、NIST大型人脸数据集 包括静态人脸图像和视频由于美国国家标准化研究院(NIST)发布的大型人脸数据集,包括从互联网采集的静态人脸图像和视频,共有1845个对象,11754张图片,55026视频帧,7011个视频和10044非人脸图像。该数据集在采集上与其它流行的人脸数据集不重叠,如:牛津大学VGG 数据集 人脸识别 数...
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LFW人脸数据库的简介 LFW (Labled Faces in the Wild)人脸数据集:是目前人脸识别的常用测试集,其中提供的人脸图片均来源于生活中的自然场景,因此识别难度会增大,尤其由于多姿态、光照、表情、年龄、遮挡等因素影响导致即使同一人的照片差别也很大。并且有些照片中可能不止一个人脸出现,对这些多人脸图像仅选择中心坐标...
测试人脸识别在LFW上的精度,matlab代码参考sphereface(https://github.com/wy1iu/sphereface或者zuoqing1988/mobile-sphereface-caffe)。数据从什么地方下载,以及运行什么脚本来处理,里面都有详细说明。 本次代码更新新增了ZQlibFace.sln。 里面目前包含这几个Project,可以用来测试SeetaFace, SphereFace, ArcFace的精度。请...
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LFW数据集主要测试人脸识别的准确率,该数据库从中随机选择了6000对人脸组成了人脸辨识图片对,其中3000对属于同一个人2张人脸照片,3000对属于不同的人每人1张人脸照片。测试过程LFW给出一对照片,询问测试中的系统两张照片是不是同一个人,系统给出“是”或“否”的答案。通过6000对人脸测试结果的系统答案与真实答案...
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人脸识别数据集是指用于训练和测试人脸识别算法的数据集合。在计算机视觉和人工智能领域,人脸识别数据集是一个非常重要的资源,因为它们可以用于训练和测试各种人脸识别算法,包括深度学习算法和传统的机器学习算法。 人脸识别数据集通常包含多个不同的人脸图像,每个图像代表一个人的面部特征。这些图像通常来自于公共数据集,如...