Computer Vision-Datensätze

451 Personen, 2,255 Bilder mit semantischer Segmentierung verschiedener ethnischer Gruppen, einschließlich verschiedener Körperbewegungen, verschiedener Altersgruppen, verschiedener ethnischer Gruppen und verschiedener Aufnahmehintergründe. Bei der Beschriftung wurden Kopfhörer, Körper, Hintergrund und Brillen mit Bildausschnitten beschriftet. Die 451 Personen und 2,255 Bilder mit semantischer Segmentierung verschiedener ethnischer Gruppen können für Aufgaben wie die Segmentierung des menschlichen Körpers und die Verhaltenserkennung in Videokonferenzen verwendet werden.

Hochrealistischer 3D-Szenen-Synthesedatensatz_Cockpit: Sensordaten, die durch 3D-Szenenmodellierung erstellt wurden und der realen Welt stark ähneln, einschließlich Kameraaufnahmen, Videosequenzen und Punktwolken. Verfügbare Annotationen beinhalten, sind aber nicht beschränkt auf Kameraparameter, Zielkategorie/Erkennung/Semantische Segmentierung, Zeit-/Licht-/Wetter-Metadaten sowie Körperposen wie Kopf-/Augen-/Arm-/Beinposition und -richtung. Dieser Datensatz kann für Umweltmodellierung und Datensynthese in Anwendungsbereichen wie autonomem Fahren und Robotik verwendet werden.

Die Datenerfassung für die Lebenderkennung von 415 Personen erfolgte sowohl in Innenräumen als auch im Freien. Die Daten umfassen Männer und Frauen, deren Alter von Jugendlichen bis zu Senioren reicht, wobei junge und mittlere Altersgruppen überwiegen. Die Daten umfassen verschiedene Körperhaltungen, Gesichtsausdrücke und Konfrontationssituationen. Die Daten zur Lebenderkennung von 415 Personen können für Aufgaben wie Gesichtserkennung im Zahlungsverkehr, Fernidentifizierung und Entsperren von Mobiltelefonen verwendet werden.

Der Datensatz mit 23,110 Gesichtern verschiedener ethnischer Gruppen und in verschiedenen Posen umfasst Menschen asiatischer, schwarzer, weißer, brauner und indischer Herkunft. Von jeder Person wurden 29 Bilder aufgenommen (28 Bilder mit unterschiedlicher Beleuchtung, verschiedenen Posen und in verschiedenen Umgebungen + 1 Passfoto). Die Daten von 23,110 Gesichtern verschiedener ethnischer Gruppen und in verschiedenen Posen können für Aufgaben im Zusammenhang mit der Gesichtserkennung verwendet werden.

2,241 Menschen treffen Szene Gesicht Multi-Gesten-Daten, einschließlich Südostasiaten, weißen, schwarzen, braunen Menschen, das Alter der mittleren Alters und junge Menschen, sammelte eine Vielzahl von Innen-Büro-Szenen, die den Konferenzraum, Cafés, Bibliotheken, Schlafzimmer, etc., jede Person erfasst 23 Videos und 4 Bilder, das Video enthält 23 Gesten, einschließlich der Öffnung des Mundes, Drehen des Kopfes, die Augen zu schließen, berühren die Ohren der Hand, usw., und das Bild enthält vier Arten von Masken, Sonnenbrillen und andere Körperhaltungen.

2,241 Menschen treffen Szene menschliches Verhalten Anerkennung Daten, einschließlich der gelben, weißen, schwarzen und braunen Menschen, das Alter der mittleren Alters und junge Menschen, sammelte eine Vielzahl von Innen-Büro-Szenen, die den Konferenzraum, Café, Bibliothek, Schlafzimmer, etc., jede Person erfasst 11 Video enthält links und rechts schütteln Körper, Essen, Stretching, und andere menschliche Verhaltensweisen.

1,130 Menschen treffen Szene Ausdruck Anerkennung Daten, einschließlich der gelben, weißen, schwarzen und braunen Multi-Tasking, das Alter der mittleren Alters und junge Menschen, sammelte eine Vielzahl von Innen-Büro-Szenen, die Konferenzräume, Cafés, Bibliotheken, Schlafzimmer, etc., und jeder Sammler gesammelt normal, glücklich, überrascht, traurig, wütend, angewidert, und Angst, sieben Arten von Ausdrücken.

821 Fahrer 7 Ausdruckserkennungsdaten, die mehrere Altersgruppen, Zeiträume und mehrere Ausdrücke abdecken. Als Erfassungsgerät wurde eine binokulare Kamera mit sichtbarem und infrarotem Licht verwendet. Dieser Datensatz zur Erkennung von Fahrermimik kann für Aufgaben wie die Erkennung von Fahrermimik verwendet werden.

13,587 Personen verschiedener Ethnien mit 7 Arten von Gesichtsausdrücken, darunter Männer und Frauen, im Alter von Jugendlichen bis zu Senioren, hauptsächlich junge und mittlere Altersgruppen, mit jeweils 7 Fotos pro Person. Die Datenvielfalt umfasst verschiedene Gesichtsausdrücke, unterschiedliche Beleuchtung und verschiedene Szenarien. 13,587 Personen verschiedener Ethnien mit 7 Arten von Gesichtsausdrücken können für die Erkennung von Gesichtsausdrücken verwendet werden.