CMU派

CMU姿势、照明和表达式(PIE)数据库。在2000年10月至2000年12月期间,我们收集了68人的40000多张面部图像的数据库。利用卡内基梅隆大学的三维空间,我们在43种不同的光照条件下,用四种不同的表情,对每个人进行了13种不同姿势的成像。我们将这个数据库称为CMU姿势、照明和表达式(PIE)数据库。本文介绍了成像硬件、采集过程、数据库组织、数据库的几种潜在用途以及如何获取数据库。


zbMATH中的参考文献(参考文献158篇)

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  1. 苏浩;林志平;孙磊:用于多类分类的范畴正交子空间的提取(2021)
  2. 吴佳松;吴福智;杨启汉;张燕;刘锡林;孔友勇;森哈吉,洛菲;舒华中:分数谱图小波及其应用(2020)
  3. 迪亚兹·奇托,卡特琳;马丁内斯德林克翁,耶稣;鲁西尼奥尔,马尔萨尔;Hernández Sabaté,Aura:使用双重广义判别公共向量进行特征提取(2019)
  4. 晋太松;俞正涛;高越;高胜祥;孙小帅;李翠华:鲁棒(\ell2)-超图及其应用(2019)
  5. 米建勋;张雅楠;赖志辉;李维生;周立芳;钟福金:基于核规范最小化的主成分分析(2019)
  6. 王杰;张占秋;叶洁平:基于凸集分解的稀疏群套索二层特征约简(2019)
  7. 邹翠明;唐元炎;王玉龙;罗正华:稳健多类分类的Huber协同表示(2019)
  8. 陈思宝;丁,克里斯·H。Q、 。;罗斌:基于线性回归的降维预测(2018)
  9. 刘、小张;李玉伟:基于核化最大可分性的人脸姿态估计(2018)
  10. 闵小平;陈友兵;葛胜祥:用Hessian正则化器进行非负矩阵分解(2018)
  11. 商、坤;黄、郑海;刘万全;李志明:基于扩展联合稀疏表示的单通道人脸识别(2018)
  12. 易,玉根;乔少杰;周伟;郑彩霞;刘青华;王建中:自适应多图正则化半监督极值学习机(2018)
  13. 李华雄;张立波;周献忠;Huang,Bing:基于深度神经网络的成本敏感序列三方决策建模(2017)
  14. 张、赵;张燕;李繁章;赵明博;张莉;严水成:区分稀疏柔性流形嵌入与新的图形鲁棒视觉表示和标签传播(2017)
  15. 侯、宣;姚广军;王军:基于低秩表示的半监督分类(2016)
  16. 吕玉武;赖志辉;徐勇;你,简;李雪龙;袁春春:投影鲁棒非负因子分解(2016)
  17. 牛、郭;马正明;刘淑玉:基于数据概率分布的多核学习算法(2016)
  18. 任迎春;王志成;陈宇飞;赵卫东:稀疏保持判别投影在人脸识别中的应用(2016)
  19. 叶,雷;王,灿;徐欣;钱,慧:细粒度子数据集的定制词典学习(2016)
  20. 黄、盛;杨丹;葛永新;监督的PCA(张晓红,结合判别信息:2015)

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