AI'nın bir dalı olan Computer Vision, bilgisayarlara resimlerden ve videolardan faydalı bilgiler çekme yeteneği sağlar. Makine öğrenimi modeli daha sonra çıkarılan bilgilere göre hareket eder. Bilgisayar vizyonu, bilgisayarın gözleri gibi hareket ederken - dünyayı gözlemlemek ve anlamak, yapay zeka düşünmesine izin verir. Bilgisayarla görme teknolojisinin amacı, bilgi işlem sistemlerinin görüntüleri, videoları ve diğer görsel girdileri - bağlamla birlikte - insan görüşüne çok benzer şekilde anlamasını sağlamaktır.
Yüz Tanıma için En İyi 15 Ücretsiz Görüntü Veri Kümesi
Bir yüz tanıma sistemi, yalnızca kaliteli görüntü veri kümeleri üzerinde eğitildiğinde bilgisayarla görme görevlerini gerçekleştirebilir. Kaliteli bir görüntü tanıma veri seti olmadan, sağlam bir görüntü tanıma veri seti geliştiremeyebilirsiniz. yüz tanıma sistemi. Ama bir çözümümüz var.
Ücretsiz olarak erişilebilen yüksek kaliteli açık görüntü veri kümelerinden oluşan bir havuzu keşfedin.
Başlayalım.
Kinetik-700
Kinetics-700, yüz tanıma çözümleri geliştirmek için hızla standart haline gelen en kapsamlı video veri kümelerinden biridir. Kinetics-700, Deep Mind web sitesinde, çeşitli borçlu 650 insan eylem sınıfına yaklaşık 700 YouTube bağlantısı dahil olmak üzere yüksek kaliteli görüntüler içeren bir veri kümesi olarak tanımlanmaktadır.
Görüntüler, insan-nesne etkileşimini (bir kapıyı kapatmak veya gitar çalmak gibi) ve insan-insan etkileşimlerini (sarılmak veya el ele tutuşmak gibi) tasvir eder. Bu sınıfların her biri en az 600 video klip içerir ve insan açıklamalıdır.
Vahşi Doğada Etiketlenmiş Yüzler
Bir başka ücretsiz indirilebilen büyük yüz görüntüsü veri seti, Labeled Faces in the Wild, kısıtlamasız yüz tanıma görevlerini gerçekleştirmek için özel olarak tasarlanmış yaklaşık 13,000 yüz fotoğrafı içerir. Görüntüler web'den toplanır ve kişinin adıyla etiketlenir.
IMDB-WiKi
IMDB-WiKi, adı, yaşı ve cinsiyeti olan insan yüzlerini içeren, halka açık başka bir büyük resim veri kümesidir. Görüntüler IMDB ve Wikipedia'dan toplam 523'den alınmıştır. Veri seti, oyuncunun IMDB profili ve Wikipedia taranarak toplandı.
ÜnlüYüzler
CelebFaces, 200,000'den fazla ünlünün yüz öznitelik görüntülerini içeren, ücretsiz olarak kullanılabilen bir görüntü veri kümesidir. Bu görüntülerin her biri 40 özellik ile açıklamalı olarak gelir. Ek açıklamalar ayrıca 10,000 ve daha fazla kimlik ve önemli nokta yerelleştirmesini içerir. MMLAB tarafından ticari olmayan araştırma amaçları ve yüz algılama, yerelleştirme ve öznitelik tanıma için geliştirilmiştir.
Görüntülerde Yüz Algılama
Görüntülerde Yüz Algılama, 500'den fazla yüze sahip 1100'den fazla görüntü içeren, kullanımı ücretsiz basit bir veri kümesidir. Sınırlayıcı kutu tekniğinin yardımıyla, görüntüler manuel olarak etiketlenir ve açıklama eklenir.
Tufts Yüz Veritabanı
Tufts Face veri tabanı, fotoğrafik görüntüler, bilgisayarlı yüz çizimleri ve katılımcıların 3D, termal ve kızılötesi görüntüleri dahil olmak üzere çeşitli görüntü yöntemlerine sahip büyük ölçekli heterojen bir yüz algılama veri tabanıdır. 10,000'den fazla görselden oluşan bu kapsamlı koleksiyon, her iki cinsiyetten, geniş bir yaş aralığından ve farklı ülkelerden katılımcılara sahiptir.
Google Yüz İfadesi Karşılaştırması
Google Yüz İfadesi karşılaştırması, yüz görüntüsü üçlülerini içeren başka bir büyük ölçekli ücretsiz veri kümesidir. İnsanlar, üçü arasından hangi çiftin en benzer yüz ifadesine sahip olduğunu belirtmek için resimlere ayrıca açıklamalar ekler.
UMDFfaces
En büyük veri kümelerinden biri olan UMDFaces, 367,000 konuda 8,200'den fazla açıklamalı yüze sahiptir. Veritabanı ayrıca 3.7 öznenin yüz anahtar noktalarını kullanan videolardan 3,100 milyondan fazla açıklamalı çerçeve içerir.
Yüzle İlgili Anahtar Noktalar içeren YouTube
YouTube With Facial Keypoints, ünlülerin halka açık forumlardan alınan yüz görüntülerini içerir. Görüntüler videolardan kırpılır ve her karede yüzün kilit noktalarına odaklanır.
Daha Geniş Yüz
Wider Face, bekarların ve insan gruplarının 10,000'den fazla resmine sahiptir. Veri seti, geçit törenleri, trafik, partiler, toplantılar vb. gibi çok sayıda sahneye göre gruplandırılmıştır.
Yale Yüz Veritabanı
Yale Yüz Veritabanı, farklı aydınlatma, ifade, duygu ve çevre koşulları altında 165 öznenin 15 görüntüsüne sahiptir.
Simpsons Yüzleri
Simpsons yüzleri, en uzun soluklu TV programı olan Simpsons'ın 25. ve 28. sezonlarından alınan görüntülerin bir koleksiyonudur. Adından da anlaşılacağı gibi, bu veri kümesi, Simpsons programında görünen karakter yüzlerinin kırpılmış 10,000 görüntüsünü içerir.
Gerçek ve Sahte Yüz Tespiti
Gerçek ve Sahte yüz algılama veri seti, yüz tanıma sistemlerinin gerçek ve sahte yüz görüntülerini daha iyi ayırt etmesine yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Veri seti, değişen tanınabilir zorluklara sahip 1000'den fazla gerçek ve 900'den fazla sahte yüz içerir.
Flickr Yüzleri
Flickr Faces, Flickr'dan taranan bir yüz görüntüsü veri kümesidir. Yüksek kaliteli veri kümesi, yaş, milliyet, etnik köken ve görüntü arka planı gibi farklı özelliklere sahip kişilerin 70,000'den fazla PNG görüntüsünü içerir.
File Açık Görüntü Veri Kümesi
Balık ağı Açık görüntü veri kümesinin, 35,000 balık avlama görüntüsü içeren yüz tanıma sistemlerini eğitmek için mükemmel bir veri kümesi olduğu lanse ediliyor. Her görüntü, beş sınırlayıcı kutu kullanılarak kırpılmıştır.
Yüksek kaliteli görüntü veri setlerine erişime sahip olmak, yüz tanıma sistemlerinin eğitimi ve geliştirilmesi için çok önemlidir. Yüz tanıma modeliniz, modeli eğitmek için kullandığınız veri kümesi kadar etkili, güvenilir ve güvenilirdir.
Veriler yapay zekayı yönlendirdiğinden ve Görüntü İşleme, yüksek kaliteli verilere ihtiyacınız var kazanan bir yüz tanıma sistemi geliştirmek. Bu ücretsiz kullanımlı ve açıklamalı görüntü veri kümeleri, geliştirme hedeflerinizi ilerletebilir. Ancak, yüksek oranda özelleştirilmiş ve doğru bir şekilde açıklamalı görüntü veri kümelerine ihtiyacınız varsa, Shaip tek çözümdür.
Müşterilere özel ihtiyaçları için özelleştirilmiş veri çözümleri sağlama konusunda uzun yıllara dayanan deneyime sahip en çok tercih edilen yapay zeka çözümleri ortağıyız. Veri yeterliliğimiz hakkında daha fazla bilgi edinmek için bugün ekibimizle iletişime geçin.
