Computer Vision, un ramo dell'IA, fornisce ai computer la capacità di trarre informazioni utili da immagini e video. Il modello di machine learning agisce quindi sulle informazioni estratte. Mentre la visione artificiale agisce come gli occhi del computer, osservando e comprendendo il mondo, l'intelligenza artificiale gli consente di pensare. Lo scopo della tecnologia di visione artificiale è consentire ai sistemi informatici di comprendere immagini, video e altri input visivi, con il contesto, in modo molto simile alla visione umana.
I 15 migliori set di dati di immagini gratuiti per il riconoscimento facciale
Un sistema di riconoscimento facciale può eseguire le sue attività di visione artificiale solo se addestrato su set di dati di immagini di qualità. Senza un set di dati di riconoscimento delle immagini di qualità, potresti non essere in grado di sviluppare un solido sistema di riconoscimento facciale. Ma abbiamo una soluzione.
Esplora un repository di set di dati di immagini aperte di alta qualità a cui è possibile accedere gratuitamente.
Iniziamo.
Cinetica-700
Kinetics-700 è uno dei set di dati video più estesi che è rapidamente diventato lo standard per lo sviluppo di soluzioni di riconoscimento facciale. Il Kinetics-700 è descritto sul sito Web di Deep Mind come un set di dati contenente immagini di alta qualità, inclusi collegamenti YouTube a quasi 650 con varie classi di azioni umane dovute a 700.
Le immagini raffigurano interazioni uomo-oggetto (come chiudere una porta o suonare la chitarra) e interazioni uomo-uomo (come abbracciarsi o tenersi per mano). Ognuna di queste classi contiene almeno 600 clip video ed è annotata da persone.
Volti etichettati in natura
Un altro set di dati di immagini facciali di grandi dimensioni scaricabile gratuitamente, Labeled Faces in the Wild, contiene circa 13,000 fotografie facciali specificamente progettate per eseguire attività di riconoscimento facciale senza vincoli. Le immagini sono raccolte dal web e sono etichettate con il nome della persona.
IMDB WiKi
IMDB-WiKi è un altro grande set di dati di immagini disponibile pubblicamente contenente volti umani con nome, età e sesso. Le immagini sono tratte da IMDB e Wikipedia per un totale di 523 in tutto. Il set di dati è stato raccolto eseguendo la scansione del profilo IMDB dell'attore e di Wikipedia.
Volti di celebrità
CelebFaces è un set di dati di immagini disponibile gratuitamente contenente immagini di attributi del volto di oltre 200,000 celebrità. Ognuna di queste immagini viene annotata con 40 attributi. Inoltre, le annotazioni includono anche 10,000 e più identità e localizzazione dei punti di riferimento. È stato sviluppato da MMLAB per scopi di ricerca non commerciali e rilevamento dei volti, localizzazione e riconoscimento degli attributi.
Rilevamento dei volti nelle immagini
Face Detection in Images è un semplice set di dati gratuito contenente più di 500 immagini con più di 1100 volti. Con l'aiuto della tecnica del riquadro di delimitazione, le immagini vengono contrassegnate e annotate manualmente.
Database delle facce dei ciuffi
Il database Tufts Face è un database di rilevamento facciale eterogeneo su larga scala con varie modalità di immagine tra cui immagini fotografiche, schizzi computerizzati di volti e immagini 3D, termiche e a infrarossi dei partecipanti. Questa raccolta completa di oltre 10,000 immagini ha partecipanti di entrambi i sessi, di un'ampia fascia di età e provenienti da diversi paesi.
Confronto delle espressioni facciali di Google
Il confronto delle espressioni facciali di Google è un altro set di dati gratuito su larga scala contenente triplette di immagini del viso. Gli esseri umani annotano ulteriormente le immagini per specificare quale coppia tra le tre ha l'espressione facciale più simile.
UMDFacce
Uno dei set di dati più grandi, UMDFaces presenta oltre 367,000 volti annotati su 8,200 soggetti. Il database contiene anche più di 3.7 milioni di fotogrammi annotati da video che utilizzano punti chiave facciali di 3,100 soggetti.
YouTube con punti chiave facciali
YouTube With Facial Keypoints contiene le immagini facciali delle celebrità prese dai forum pubblici. Le immagini vengono ritagliate dai video e focalizzate sui punti chiave del viso in ogni fotogramma.
Volto più ampio
Wider Face ha più di 10,000 immagini di singoli e gruppi di persone. Il set di dati è raggruppato in base a numerose scene, come sfilate, traffico, feste, riunioni, ecc.
Database dei volti di Yale
Lo Yale Face Database contiene 165 immagini di 15 soggetti in diverse condizioni di illuminazione, espressione, emozioni e ambiente.
I volti dei Simpson
I volti dei Simpson è una raccolta di immagini tratte dal programma televisivo più longevo, Simpsons, dalla stagione 25 alla 28. Come suggerisce il nome, questo set di dati contiene 10,000 immagini ritagliate dei volti dei personaggi che appaiono nello spettacolo dei Simpson.
Rilevamento di volti veri e falsi
Il set di dati di rilevamento del volto reale e falso è progettato per aiutare i sistemi di riconoscimento facciale a distinguere meglio tra immagini facciali reali e false. Il set di dati contiene più di 1000 volti reali e 900 falsi con diverse difficoltà riconoscibili.
I volti di Flickr
Flickr Faces è un set di dati di immagini facciali scansionato da Flickr. Il set di dati di alta qualità presenta oltre 70,000 immagini PNG di persone con caratteristiche distinte come età, nazionalità, etnia e sfondo dell'immagine.
Set di dati di immagini aperto a rete
Il set di dati di immagini Fishnet Open è pubblicizzato come il set di dati perfetto per l'addestramento di sistemi di riconoscimento facciale contenenti 35,000 immagini di pesca. Ogni immagine è stata ritagliata utilizzando cinque riquadri di delimitazione.
Avere accesso a set di dati di immagini di alta qualità è fondamentale per la formazione e lo sviluppo di sistemi di riconoscimento facciale. Il tuo modello di riconoscimento facciale è efficace, credibile e affidabile quanto il set di dati che stai utilizzando per addestrare il modello.
Poiché i dati guidano AI e Computer Vision, hai bisogno di dati di alta qualità sviluppare un sistema di riconoscimento facciale vincente. Questi set di dati di immagini gratuiti e annotati possono favorire i tuoi obiettivi di sviluppo. Tuttavia, se hai bisogno di set di dati di immagini altamente personalizzati e accuratamente annotati, Shaip è l'unica soluzione.
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