Dir sicht no héichqualitativ Free Face Recognition Datasets Är AI a Maschinnléiere Projeten z'erhéijen? Kuckt net weider! Mir hunn eng Lëscht vun 19 gratis Gesiichtserkennungsdatesets zesummegestallt, ideal fir Aufgaben wéi AI Algorithmus Entwécklung, Modelltraining, a Computervisiounsfuerschung.
Firwat Gesiichtserkennungsdatesets wesentlech sinn
Gesiichtserkennung spillt eng vital Roll an modernen AI Uwendungen, vu Sécherheetssystemer ze verbesseren bis personaliséiert Benotzererfarungen ze kreéieren. De weltwäite Gesiichtserkennungsmaart gëtt erwaart ze wuessen vun $ 5.01 Milliarden am Joer 2023 op $ 12.67 Milliarde bis 2030, mat engem CAGR vun 14.5%, gedriwwen duerch Fortschrëtter an der AI an der steigender Nofro fir kontaktlos Authentifikatioun.
Gratis Gesiichtsdatensätz si wesentlech fir Entwéckler a Fuerscher, well se käschtegënschteg, divers a gutt strukturéiert Daten fir d'Training vu robuste Modeller ubidden. Vill vun dësen Datensätz gi fir d'Allgemengheet zougänglech gemaach, wat oppe Fuerschung an Entwécklung am Beräich ënnerstëtzt. Dës Datensätz ënnerstëtzen Innovatioun a Beräicher wéi Emotiounserkennung, Altersschätzung, a Poseanalyse, hëlleft Iech kompetitiv ze bleiwen an dësem séier evoluéierende Feld.
Technike fir Gesiichtserkennung: Den éischte Schrëtt an der Gesiichtserkennung
Ier e Gesiichtserkennungssystem eng Persoun identifizéiere oder verifizéieren kann, erkennt et als éischt Gesiichter a Biller oder Videoen - e Schlësselschratt, deen Gesiichtserkennung genannt gëtt. Dëst hëlleft den Algorithmen, sech op relevant Beräicher ze konzentréieren an d'Genauegkeet vun der Erkennung ze verbesseren. Traditionell Methoden wéi de Viola-Jones-Detektor si séier a verlässlech ënner verschiddene Konditiounen. Mëttlerweil bidden Deep-Learning-baséiert Techniken elo eng méi héich Genauegkeet an Adaptabilitéit fir komplex Szenarien, wéi Gesiichter a verschiddene Posen oder Ëmfeld. D'Wiel vun der richteger Method hänkt vun de Bedierfnesser vun Ärem Projet of, wou Genauegkeet, Geschwindegkeet a Bildkomplexitéit ausbalancéiert ginn.
Virveraarbechtung vu Gesiichtsbiller fir zouverléissegt Modelltraining
Eng héichqualitativ Virveraarbechtung vu Gesiichtsbiller ass e wichtege Schrëtt beim Opbau vu robuste Gesiichtserkennungssystemer. Wann Dir Äre Bilddatensatz suergfälteg virbereet, kënnt Dir d'Performance vun de Gesiichtserkennungsalgorithmen däitlech verbesseren. D'Virveraarbechtung ëmfaasst typescherweis Techniken wéi Datenaugmentéierung fir d'Diversitéit vu Gesiichtsbiller ze erhéijen, Histogrammausgläichung fir de Kontrast ze verbesseren, a Gesiichtsausriichtung fir Gesiichtszich am ganze Datensatz ze standardiséieren. Dës Schrëtt hëllefen den Impakt vu Variatiounen an der Beliichtung, der Pose an de Gesiichtsausdréck ze minimiséieren, sou datt Äert Gesiichtserkennungsmodell gutt op nei Daten generaliséiere kann. Eng effektiv Virveraarbechtung verbessert net nëmmen d'Genauegkeet vun Ärem Modell, mä mécht et och méi robust géintiwwer Erausfuerderungen an der realer Welt, wat eng zouverlässeg Gesiichtserkennung iwwer eng breet Palette vu Biller an Ëmfeld erméiglecht.
19 Gratis Gesiichtsdatesets fir Gesiichtserkennungsmodell Training
E Gesiichtserkennungssystem kann seng Computervisiounsaufgaben nëmme maachen, wann et op engem qualitativ héichwäertege Gesiichtsvideo- a Bilddatensaz trainéiert gëtt. Ouni e qualitativ héichwäertege Video- a Bilderkennungsdatensaz kënnt Dir vläicht kee robust Gesiichtserkennungssystem entwéckelen. Vill vun dëse Ressourcen enthalen Gesiichtsfotoen, déi speziell fir d'Benchmarking an d'Evaluatioun vu Gesiichtserkennungsalgorithmen ënner verschiddene Konditiounen wéi Beliichtung, Ausdrock, Pose an Okklusioun entwéckelt goufen. Mee mir hunn eng Léisung.
Entdeckt e Repository vu qualitativ héichwäerteg Open-Source Bild- a Videodatesätz, déi gratis zougänglech sinn.
Loosst eis ufänken.
Label Gesiichter am Wild (Link)
Eng aner gratis-ze-download grouss Gesiichtsbilddates, Labeled Faces in the Wild, enthält ongeféier 13,000 Gesiichtsfotoe speziell entwéckelt fir onbeschränkt Gesiichtserkennungsaufgaben auszeféieren. D'Biller ginn aus dem Web gesammelt a si mam Numm vun der Persoun markéiert.
CelebFaces (Link)
CelebFaces ass e fräi verfügbare Bilddataset mat Gesiichtsattributer Biller vu méi wéi 200,000 Promi. Jiddereng vun dëse Biller kënnt mat 40 Attributer annotéiert. Ausserdeem enthalen d'Annotatiounen och 10,000 a méi Identitéiten a Landmark Lokalisatioun. Et gouf vum MMLAB entwéckelt fir net-kommerziell Fuerschungszwecker a Gesiichtserkennung, Lokaliséierung an Attributererkennung.
Tufts Face Datebank (Link)
Tufts Face Datebank ass eng grouss-Skala heterogen Gesiicht Detektioun Datebank mat verschiddene Bild Modalitéite dorënner fotografesch Biller, computeriséiert Skizzen vun Gesiichter, an 3D, thermesch an Infrarout Biller vun Participanten. Dës ëmfaassend Sammlung vun iwwer 10,000 Biller huet Participanten vu béide Geschlechter, eng breet Alterspalette, a vu verschiddene Länner.
Google Gesiichtsausdrock Verglach (Link)
Google Gesiichtsausdrock Verglach ass eng aner grouss-Skala gratis Dataset mat Gesiicht Bild Triplets. D'Mënschen annotéieren d'Biller weider fir ze spezifizéieren wéi eng Pair vun den dräi am meeschte ähnlechen Gesiichtsausdrock hunn.
UMDFaces (Link)
Ee vun de gréisste Datesätz, UMDFaces huet méi wéi 367,000 annotéiert Gesiichter iwwer 8,200 Themen. D'Datebank enthält och méi wéi 3.7 Milliounen annotéiert Frames vu Videoe mat Gesiichtsschlësselpunkte vun 3,100 Themen.
Gesiicht Biller mat markéierte Landmark Points (Link)
Dëse gratis Gesiichtserkennungsdates huet 7049 Biller, all mat bis zu 15 Schlësselpunkte markéiert. D'Schlësselpunkte pro Bild kënne variéieren, awer 15 ass de Maximum. All Schlësselpunktdaten ginn an enger CSV Datei geliwwert.
UTKFace (Link)
D'UTK Face Dataset huet 20,000 Biller vu Leit vun all Alter. Et enthält Informatiounen iwwer Alter, Ethnie a Geschlecht.
MORPH (Link)
MORPH ass en Dataset fir Alter vu Gesiichter ze schätzen. Et huet 55,134 Biller vun 13,617 Leit vun 16 bis 77 Joer.
YouTube mat Gesiicht Keypoints (Link)
YouTube With Facial Keypoints enthält Gesiichtsbilder vu Promi aus ëffentleche Foren geholl. D'Biller ginn aus Videoen ofgeschnidden a fokusséiert op Gesiichtsschlësselpunkten iwwer all Frame.
Breet Gesiicht (Link)
Wider Face huet méi wéi 10,000 Biller vu Singlecharts a Gruppe vu Leit. Den Dataset ass gruppéiert op Basis vu ville Szenen, wéi Paraden, Traffic, Partyen, Reuniounen, asw.
Yale Face Datebank (Link)
D'Yale Face Database huet 165 Biller vu 15 Sujeten ënner verschiddene Beliichtung, Ausdrock, Emotiounen an Ëmweltbedéngungen.
Simpsons Gesiichter (Link)
D'Simpsons Gesiichter ass eng Sammlung vu Biller aus dem längsten lafende Fernsehprogramm, Simpsons, Saisonen 25 bis 28. Wéi den Numm et scho seet, enthält dësen Dataset 10,000 gekierzt Biller vun de Charakter Gesiichter déi an der Simpsons Show optrieden.
Real a Fake Face Detection (Link)
D'Real a Fake Face Detection Dataset ass entwéckelt fir Gesiichtserkennungssystemer ze hëllefen besser tëscht realen a gefälschte Gesiichtsbilder z'ënnerscheeden. Den Dataset enthält méi wéi 1000 richteg an 900 gefälschte Gesiichter mat ënnerschiddlech erkennbaren Schwieregkeeten.
Flickr Gesiichter (Link)
Flickr Faces ass e Gesiichtsbilddates, dee vu Flickr gekrabbelt gëtt. Déi héichqualitativ Dataset weist iwwer 70,000 PNG Biller vu Leit mat ënnerschiddleche Features wéi Alter, Nationalitéit, Ethnie a Bildhannergrond.
VGG Gesiicht (Link)
De VGG Face Dataset huet iwwer 2.6 Millioune Biller vun 2,622 Leit fir Gesiichtsidentitéitserkennung.
Multi-Positioun a Multi-Ausdrock Face Data (Link)
Dësen Dataset huet 102,476 Biller vun 1,507 Asiaten (762 Männercher, 745 Weibercher). All Persoun huet 62 Multi-Pose a 6 Multi-Expression Biller. Den Dataset enthält verschidde Winkelen, Posen a Beliichtungsbedéngungen. Et ass nëtzlech fir Gesiichts- a Gesiichtsausdrockerkennung.
Liewen Gesiicht & Anti-Spoofing Daten (Link)
Dësen Dataset huet Anti-Spoofing Daten fir 1,056 Leit. Et enthält Biller vu béiden Indoor an Outdoor Szenen an deckt all Alter, mat engem Fokus op jonk a Mëttelalter Leit. D'Daten enthalen verschidde Haltungen an Ausdrock, nëtzlech fir Aufgaben wéi Gesiichtsbezuelung an Handy Spär.
Multi-Attribute Label Faces (MALF) Dataset (Link)
De Multi-Attribute Labeled Faces Dataset huet 5,250 Biller mat 11,931 Label Gesiichter. Et ënnerstëtzt detailléiert Analyse vu Gesiichtserkennung an der Wëld a gouf am Joer 2015 agefouert.
Google Gesiichtsausdrock Verglach Dataset (Link)
De Google Facial Expression Comparison Dataset huet iwwer 156k Biller a 500k Triplets. Erstellt vu Google Fuerscher, et konzentréiert sech op d'Analyse vun Gesiichtsausdréck, wéi Emotiounen Klassifikatioun. Et gouf am Joer 2018 publizéiert.
Evaluatioun vun Ärem Modell: Schlësselmetriken fir Gesiichtserkennung
Soubal Äert Gesiichtserkennungsmodell trainéiert ass, ass d'Evaluatioun vu senger Leeschtung essentiell, fir sécherzestellen, datt et den Ufuerderunge vu prakteschen Uwendungen entsprécht. Schlësselmetriken fir d'Evaluatioun vu Gesiichtserkennungsmodeller enthalen Genauegkeet, déi d'allgemeng Korrektheet vun de Prognosen moosst; Präzisioun a Recall, déi d'Fäegkeet vum Modell evaluéieren, relevant Gesiichter korrekt z'identifizéieren an ofzeruffen; an den F1-Score, deen Präzisioun a Recall ausbalancéiert fir eng ëmfaassend Vue op d'Leeschtung. Zousätzlech bidden d'Receiver Operating Characteristic (ROC)-Kurve an d'Fläch ënner der ROC-Kurve (AUC) wäertvoll Abléck an d'Fäegkeet vum Modell, tëscht verschiddene Persounen ënner variéierende Konditiounen z'ënnerscheeden. Wann Dir dës Metriken genau iwwerwaacht, kënnt Dir Äert Gesiichtserkennungssystem fein ofstëmmen, potenziell Schwächten adresséieren a verlässlech Resultater a realen Szenarien erreechen.
Finale Schied
D'Demande fir präzis an effizient Gesiichtserkennungssystemer geet weider am Joer 2025 erop, an d'Benotzung vun de richtege Face Recognition Datasets ass den éischte Schrëtt a Richtung Erfolleg. Mat eiser curated Lëscht vun 19 gratis Datesätz, kënnt Dir Är AI Modeller bauen, trainéieren an optimiséieren ouni d'Bank ze briechen. Egal ob Dir u Sécherheetssystemer, Emotiounserkennung oder innovativ Computervisiounsapplikatiounen schafft, dës Datesätz bidden d'Varietéit an d'Qualitéit déi Dir braucht.
Dir sicht personaliséiert Gesiichtserkennungsdaten op Är eenzegaarteg Bedierfnesser ugepasst? Kontaktéiert eis haut fir unzefänken!
