Søger du efter Gratis datasæt til ansigtsgenkendelse af høj kvalitet for at løfte dine AI- og maskinlæringsprojekter? Se ikke længere! Vi har samlet en liste over 19 gratis datasæt til ansigtsgenkendelse, der er ideelle til opgaver som AI-algoritmeudvikling, modeltræning og computersynsforskning.
Hvorfor ansigtsgenkendelsesdatasæt er essentielle
Ansigtsgenkendelse spiller en afgørende rolle i moderne AI-applikationer, fra forbedring af sikkerhedssystemer til at skabe personlige brugeroplevelser. Det globale ansigtsgenkendelsesmarked forventes at vokse fra 5.01 milliarder USD i 2023 til 12.67 milliarder USD i 2030 med en CAGR på 14.5 %, drevet af fremskridt inden for kunstig intelligens og den stigende efterspørgsel efter kontaktløs autentificering.
Gratis ansigtsdatasæt er afgørende for udviklere og forskere, da de tilbyder omkostningseffektive, forskelligartede og velstrukturerede data til træning af robuste modeller. Mange af disse datasæt stilles til rådighed for offentligheden og understøtter åben forskning og udvikling inden for området. Disse datasæt understøtter innovation inden for områder som f.eks. følelsesdetektion, aldersvurdering og stillingsanalyse, der hjælper dig med at forblive konkurrencedygtig på dette område i hastig udvikling.
Teknikker til ansigtsgenkendelse: Det første skridt i ansigtsgenkendelse
Før et ansigtsgenkendelsessystem kan identificere eller verificere en person, registrerer det først ansigter i billeder eller videoer – et vigtigt trin kaldet ansigtsgenkendelse. Dette hjælper algoritmer med at fokusere på relevante områder og forbedrer genkendelsens nøjagtighed. Traditionelle metoder som Viola-Jones-detektoren er hurtige og pålidelige under varierende forhold. I mellemtiden tilbyder deep learning-baserede teknikker nu højere nøjagtighed og tilpasningsevne til komplekse scenarier, såsom ansigter i forskellige positurer eller miljøer. Valg af den rigtige metode afhænger af dit projekts behov og afbalancering af nøjagtighed, hastighed og billedkompleksitet.
Forbehandling af ansigtsbilleder til pålidelig modeltræning
Forbehandling af ansigtsbilleder af høj kvalitet er et afgørende trin i opbygningen af robuste ansigtsgenkendelsessystemer. Ved omhyggeligt at forberede dit billeddatasæt kan du forbedre ydeevnen af ansigtsgenkendelsesalgoritmer betydeligt. Forbehandling involverer typisk teknikker som dataforøgelse for at øge diversiteten af ansigtsbilleder, histogramudligning for at forbedre kontrasten og ansigtsjustering for at standardisere ansigtstræk på tværs af datasættet. Disse trin hjælper med at minimere virkningen af variationer i belysning, positur og ansigtsudtryk, hvilket sikrer, at din ansigtsgenkendelsesmodel kan generaliseres godt til nye data. Effektiv forbehandling forbedrer ikke kun nøjagtigheden af din model, men gør den også mere modstandsdygtig over for virkelige udfordringer, hvilket muliggør pålidelig ansigtsgenkendelse på tværs af en bred vifte af billeder og miljøer.
19 gratis ansigtsdatasæt til træning af ansigtsgenkendelsesmodeller
Et ansigtsgenkendelsessystem kan kun udføre sine computervisionsopgaver, når det er trænet på et kvalitetsdatasæt af ansigtsvideoer og -billeder. Uden et kvalitetsdatasæt af video- og billedgenkendelse er du muligvis ikke i stand til at udvikle et robust ansigtsgenkendelsessystem. Mange af disse ressourcer omfatter ansigtsfotografier, der er specielt designet til benchmarking og evaluering af ansigtsgenkendelsesalgoritmer under forskellige forhold såsom belysning, udtryk, positur og okklusion. Men vi har en løsning.
Udforsk et lager af højkvalitets open source billed- og videodatasæt, som du kan få gratis adgang til.
Lad os komme igang.
Mærket Faces in the Wild (Link)
Et andet stort datasæt for ansigtsbilleder, der kan downloades gratis, Labeled Faces in the Wild, indeholder cirka 13,000 ansigtsfotografier, der er specielt designet til at udføre ubegrænsede ansigtsgenkendelsesopgaver. Billederne er samlet fra nettet og er mærket med personens navn.
CelebFaces (Link)
CelebFaces er et frit tilgængeligt billeddatasæt, der indeholder ansigtsattributbilleder af mere end 200,000 berømtheder. Hvert af disse billeder kommer med 40 attributter. Desuden inkluderer annoteringerne også 10,000 og flere identiteter og skelsættende lokalisering. Det blev udviklet af MMLAB til ikke-kommercielle forskningsformål og ansigtsgenkendelse, lokalisering og egenskabsgenkendelse.
Tufts Face Database (Link)
Tufts Face-database er en storstilet heterogen ansigtsdetektionsdatabase med forskellige billedmodaliteter, herunder fotografiske billeder, computeriserede skitser af ansigter og 3D, termiske og infrarøde billeder af deltagere. Denne omfattende samling af over 10,000 billeder har deltagere af begge køn, en bred aldersgruppe og fra forskellige lande.
Google sammenligning af ansigtsudtryk (Link)
Google Ansigtsudtryk sammenligning er et andet gratis datasæt i stor skala, der indeholder ansigtsbillede-tripletter. Mennesker kommenterer yderligere billederne for at specificere, hvilket par af de tre der har det mest ens ansigtsudtryk.
UMDFaces (Link)
Et af de største datasæt, UMDFaces har mere end 367,000 kommenterede ansigter fordelt på 8,200 emner. Databasen indeholder også mere end 3.7 millioner kommenterede frames fra videoer, der bruger ansigtets nøglepunkter på 3,100 emner.
Ansigtsbilleder med markerede landemærkepunkter (Link)
Dette gratis ansigtsgenkendelsesdatasæt har 7049 billeder, hver markeret med op til 15 nøglepunkter. Nøglepunkterne pr. billede kan variere, men 15 er maksimum. Alle nøglepunktsdata leveres i en CSV-fil.
UTKFace (Link)
UTK Face-datasættet har 20,000 billeder af mennesker i alle aldre. Den indeholder oplysninger om alder, etnicitet og køn.
Morph (Link)
MORPH er et datasæt til at estimere alder ud fra ansigter. Den har 55,134 billeder af 13,617 mennesker i alderen 16 til 77 år.
YouTube med ansigtsnøglepunkter (Link)
YouTube With Facial Keypoints indeholder ansigtsbilleder af berømtheder taget fra offentlige fora. Billederne er beskåret fra videoer og fokuseret på ansigtets nøglepunkter på tværs af hvert billede.
Bredere ansigt (Link)
Wider Face har mere end 10,000 billeder af singler og grupper af mennesker. Datasættet er grupperet baseret på adskillige scener, såsom parader, trafik, fester, møder osv.
Yale Face Database (Link)
Yale Face Database har 165 billeder af 15 motiver under forskellige lysforhold, udtryk, følelser og miljøforhold.
Simpsons ansigter (Link)
The Simpsons faces er en samling af billeder taget fra det længste tv-program, Simpsons, sæson 25 til 28. Som navnet antyder, indeholder dette datasæt 10,000 beskårne billeder af karakteransigterne, der optræder i Simpsons-showet.
Ægte og falske ansigtsgenkendelse (Link)
Datasættet til registrering af ægte og falske ansigter er designet til at hjælpe ansigtsgenkendelsessystemer med bedre at skelne mellem ægte og falske ansigtsbilleder. Datasættet indeholder mere end 1000 rigtige og 900 falske ansigter med varierende genkendelig sværhedsgrad.
Flickr ansigter (Link)
Flickr Faces er et datasæt til ansigtsbilleder, der er gennemgået fra Flickr. Datasættet af høj kvalitet indeholder over 70,000 PNG-billeder af mennesker med forskellige funktioner såsom alder, nationalitet, etnicitet og billedbaggrund.
VGG ansigt (Link)
VGG Face-datasættet har over 2.6 millioner billeder af 2,622 personer til ansigtsidentitetsgenkendelse.
Multi-pose og multi-ekspression ansigtsdata (Link)
Dette datasæt har 102,476 billeder af 1,507 asiater (762 mænd, 745 kvinder). Hver person har 62 multi-pose og 6 multi-ekspression billeder. Datasættet omfatter forskellige vinkler, positurer og lysforhold. Det er nyttigt til ansigts- og ansigtsgenkendelse.
Levende ansigt og anti-spoofing-data (Link)
Dette datasæt har anti-spoofing-data for 1,056 personer. Det omfatter billeder fra både indendørs og udendørs scener og dækker alle aldre med fokus på unge og midaldrende mennesker. Dataene inkluderer flere stillinger og udtryk, nyttige til opgaver som ansigtsbetaling og oplåsning af mobiltelefon.
Multi-Attribute Labeled Faces (MALF) Datasæt (Link)
Datasættet Multi-Attribute Labeled Faces har 5,250 billeder med 11,931 mærkede ansigter. Den understøtter detaljeret analyse af ansigtsgenkendelse i naturen og blev introduceret i 2015.
Google Datasæt til sammenligning af ansigtsudtryk (Link)
Googles datasæt til sammenligning af ansigtsudtryk har over 156 billeder og 500 trillinger. Skabt af Google-forskere, fokuserer det på at analysere ansigtsudtryk, såsom følelsesklassificering. Den blev udgivet i 2018.
Evaluering af din model: Vigtige ansigtsgenkendelsesmålinger
Når din ansigtsgenkendelsesmodel er trænet, er det vigtigt at evaluere dens ydeevne for at sikre, at den opfylder kravene til praktiske anvendelser. Nøgleparametre til vurdering af ansigtsgenkendelsesmodeller inkluderer nøjagtighed, som måler den samlede korrekthed af forudsigelser; præcision og genkendelse, som evaluerer modellens evne til korrekt at identificere og hente relevante ansigter; og F1-scoren, som balancerer præcision og genkendelse for at give et omfattende overblik over ydeevnen. Derudover giver ROC-kurven (Receiver Operating Characteristic) og arealet under ROC-kurven (AUC) værdifuld indsigt i modellens evne til at skelne mellem forskellige individer under varierende forhold. Ved nøje at overvåge disse parametre kan du finjustere dit ansigtsgenkendelsessystem, adressere potentielle svagheder og opnå pålidelige resultater i virkelige scenarier.
Afsluttende tanker
Efterspørgslen efter nøjagtige og effektive ansigtsgenkendelsessystemer fortsætter med at stige i 2025, og brug af de rigtige ansigtsgenkendelsesdatasæt er det første skridt mod succes. Med vores kuraterede liste med 19 gratis datasæt kan du bygge, træne og optimere dine AI-modeller uden at sprænge banken. Uanset om du arbejder på sikkerhedssystemer, følelsesregistrering eller innovative computervisionsapplikationer, tilbyder disse datasæt den variation og kvalitet, du har brug for.
Leder du efter brugerdefinerede ansigtsgenkendelsesdata skræddersyet til dine unikke behov? Kontakt os i dag for at komme i gang!
