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.

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 von 46,695 Hausmüllbildern deckt viele Arten von Abfall und viele Szenarien ab. Der Datensatz von 46,695 Hausmüllbildern kann für Aufgaben wie Zieldetektion, Zielklassifizierung und Zielerkennung verwendet werden.

8,643 Bilder und Videos mit 14 Arten von Anomalien. Die Daten umfassen Innenaufnahmen (Bibliotheken, Kunsthandwerksläden usw.) und Außenaufnahmen (Straßen, Gebäude, Plätze, Bahnhöfe usw.). Die Datenvielfalt umfasst verschiedene Szenarien, 14 Arten von Anomalien in Videos und Bildern, unterschiedliche Lichtverhältnisse und verschiedene Bildauflösungen. Die 8,643 Bilder und Videos mit 14 Arten von Anomalien können für Aufgaben wie Bildentzerrung und Bildrauschunterdrückung verwendet werden.

312 Personen – Daten zu 3D-Lebenderkennung (Liveness Detection) und Anti-Spoofing. Die Aufnahmeszenarien umfassen sowohl Innen- als auch Außenbereiche. Der Datensatz beinhaltet sowohl männliche als auch weibliche Personen. Die Altersspanne reicht von Jugendlichen bis hin zu älteren Menschen, wobei junge Erwachsene und Personen mittleren Alters den Großteil ausmachen. Als Aufnahmegeräte dienten unter anderem das iPhone X und das iPhone XR. Die Datenvielfalt umfasst verschiedene Gesichtsausdrücke, Kopfhaltungen, Anti-Spoofing-Beispiele sowie unterschiedliche Lichtverhältnisse und Szenarien. Diese Daten eignen sich für Anwendungen wie die 3D-Gesichtserkennung sowie Verfahren zur 3D-Lebenderkennung und zum Anti-Spoofing.

Die Bilddaten zeigen junge Erwachsene. Jede Person wurde unter 14 Kamerawinkeln × 5 Lichtverhältnissen × 30 Gesichtsausdrücken aufgenommen, also insgesamt 14 × 5 × 30 = 2.100 Bilder pro Person. Diese Datensätze eignen sich für Aufgaben wie Gesichtserkennung und 3D‑Rekonstruktion von Gesichtern.

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.

3D-Biopsiedaten von 200 Vietnamesen. Die Erhebungsszenarien umfassen Innen- und Außenaufnahmen. Die Daten umfassen Männer und Frauen, und die Altersverteilung ist unter 18 Jahre alt, 18~45 Jahre alt, 46~60 Jahre alt und über 60 Jahre alt. Zu den Erfassungsgeräten gehören iPhone X, iPhone XR, iPhone11, iPhone12, iPhone13. Die Datenvielfalt umfasst mehrere Ausdrücke, mehrere Gesten, Konfrontationsproben, mehrere Lichtbedingungen und mehrere Szenen. 200 vietnamesische 3D-Live-Erkennungsdaten können für Aufgaben wie 3D-Gesichtserkennung und 3D-Live-Erkennung verwendet werden.

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.