LFW公司

LFW数据库-野外标注的面孔。欢迎来到野外的标签脸,一个为研究无约束人脸识别问题而设计的人脸照片数据库。这个数据集包含了从网上收集的13000多张人脸图像。每张脸都贴上了照片中人物的名字。1680名照片中的人在数据集中有两张或两张以上不同的照片。对这些脸的唯一限制是他们被维奥拉琼斯面部探测器检测到。更多详情请参阅下面的技术报告。现在有四组不同的LFW图像,包括原始图像和三种不同类型的“对齐”图像。对齐图像包括“漏斗状图像”(ICCV 2007)、LFW-a(使用未发布的对齐方法)和“深漏斗状”图像(NIPS 2012)。其中,LFW-a和深漏斗图像对大多数人脸验证算法的效果优于原始图像和漏斗图像(ICCV 2007)。


zbMATH中的参考文献(参考文献48条)

显示结果1到20,共48个。
按年份排序(引用)
  1. 王俊,刘英露,胡艺博,史海林,陶梅:FaceX动物园:人脸识别的Pythorch工具箱(2021)阿尔十四
  2. 阿莫索夫,O。S、 。;阿莫索娃,S。G、 。;芝加诺夫,S。五、 。;伊万诺夫,余。S、 。;帕什琴科,F。F、 :访问控制系统中使用深层神经网络识别连续视频流帧中的情况和对象的计算方法(2020年)
  3. 埃斯卡兰特-B.,阿尔伯托N。;Wiskott,Laurenz:改进的基于图的SFA:信息保存补充了慢度原则(2020)
  4. 晋太松;曹、刘娟;杰,飞然;季荣荣:链接感知半监督超图(2020)
  5. Likassa,Habte Tadesse:通过仿射变换进行联合图像对齐和恢复的新鲁棒主成分分析,Frobenius和(L_2,1)范数(2020)
  6. 利卡萨,哈布特·塔德斯;西安,文;Tang,Xuan:基于仿射变换和Tikhonov正则化的高维图像恢复和对齐的新鲁棒正则化收缩回归(2020)
  7. 瓦莱提斯,维托塔斯;马辛克维修斯,维吉尼朱斯;Jurevicius,Rokas:使用三重网络学习航空图像相似性(2020)
  8. 戈格尔,佩林;Simsek,Ahmet:通过深度叠加去噪稀疏自动编码器(DSDSA)进行人脸识别(2019年)
  9. 萨夫琴科,A。五、 :基于距离因子的深度特征多类别图像识别中的顺序三向决策(2019)
  10. 王双月;肖云海;金正芬:一种基于自适应秩修正项的批量图像对齐算法(2019)
  11. 高万顺;赵曦;安,俊;邹建华:面向人脸识别的多姿态三维人脸纹理细化(2018)
  12. 戈班,A。N、 。;戈卢布科夫,A。;格雷楚克,B。;米尔克斯,E。M、 。;我是邱金。Y、 :用线性判别法校正人工智能系统:概率基础(2018)
  13. 洛克,埃里克F。;Li,Gen:监督多因素分解(2018)
  14. 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)
  15. 哦,我的孩子;Lee,Sang-Woong:通过分层协作表示的鲁棒人脸识别(2018)
  16. 文,洁;方,小赵;徐勇;田春伟;Fei,Lunke:具有自适应图正则化的低秩表示(2018)
  17. 郑,查尔斯;阿坎塔,拉基什;Benjamini,Yuval:推断大型多类问题的预期精度(2018年)
  18. 塞维加尔普,哈坎;Triggs,Bill:使用二进制和一类分类器级联的视觉对象检测(2017)
  19. 中山由纪中;索马,塔苏库;Uschmajew,André:在矩阵子空间中寻找低秩基(2017)
  20. 拉瓦特,瓦西姆;王增辉:用于图像分类的深度卷积神经网络:综述(2017)