Computer Vision, una rama de AI, brinda a las computadoras la capacidad de extraer información útil de imágenes y videos. El modelo de aprendizaje automático luego actúa sobre la información extraída. Mientras que la visión por computadora actúa como los ojos de la computadora: observa y comprende el mundo, la IA le permite pensar. El propósito de la tecnología de visión por computadora es permitir que los sistemas informáticos comprendan imágenes, videos y otras entradas visuales, con contexto, de manera muy similar a la visión humana.
Los 15 mejores conjuntos de datos de imágenes gratuitos para el reconocimiento facial
Un sistema de reconocimiento facial puede realizar sus tareas de visión por computadora solo cuando se entrena en conjuntos de datos de imágenes de calidad. Sin un conjunto de datos de reconocimiento de imágenes de calidad, es posible que no pueda desarrollar un sólido sistema de reconocimiento facial. Pero tenemos una solución.
Explore un repositorio de conjuntos de datos de imágenes abiertas de alta calidad a los que se puede acceder de forma gratuita.
Empecemos.
Cinética-700
Kinetics-700 es uno de los conjuntos de datos de video más extensos que se ha convertido rápidamente en el estándar para desarrollar soluciones de reconocimiento facial. Kinetics-700 se describe en el sitio web de Deep Mind como un conjunto de datos que contiene imágenes de alta calidad, incluidos enlaces de YouTube a casi 650 con varias clases de acción humana.
Las imágenes representan la interacción humano-objeto (como cerrar una puerta o tocar la guitarra) y las interacciones humano-humano (como abrazarse o tomarse de la mano). Cada una de estas clases contiene al menos 600 videoclips y tiene anotaciones humanas.
Rostros etiquetados en la naturaleza
Otro gran conjunto de datos de imágenes faciales de descarga gratuita, Labeled Faces in the Wild, contiene aproximadamente 13,000 XNUMX fotografías faciales diseñadas específicamente para realizar tareas de reconocimiento facial sin restricciones. Las imágenes se recogen de la web y se etiquetan con el nombre de la persona.
IMDB-WiKi
IMDB-WiKi es otro gran conjunto de datos de imágenes disponible públicamente que contiene rostros humanos con nombre, edad y sexo. Las imágenes están tomadas de IMDB y Wikipedia por un total de 523, 051 en total. El conjunto de datos se recopiló rastreando el perfil de IMDB del actor y Wikipedia.
caras de celebridades
CelebFaces es un conjunto de datos de imágenes disponible gratuitamente que contiene imágenes de atributos faciales de más de 200,000 40 celebridades. Cada una de estas imágenes viene anotada con 10,000 atributos. Además, las anotaciones también incluyen XNUMX XNUMX y más identidades y localización de puntos de referencia. Fue desarrollado por MMLAB con fines de investigación no comercial y detección de rostros, localización y reconocimiento de atributos.
Detección de rostros en imágenes
Face Detection in Images es un conjunto de datos simple de uso gratuito que contiene más de 500 imágenes con más de 1100 rostros. Con la ayuda de la técnica del cuadro delimitador, las imágenes se etiquetan y anotan manualmente.
Base de datos de caras de mechones
La base de datos Tufts Face es una base de datos de detección de rostros heterogéneos a gran escala con varias modalidades de imagen, incluidas imágenes fotográficas, bocetos computarizados de rostros e imágenes 3D, térmicas e infrarrojas de los participantes. Esta completa colección de más de 10,000 imágenes tiene participantes de ambos sexos, un amplio rango de edad y de diferentes países.
Comparación de expresiones faciales de Google
La comparación de expresiones faciales de Google es otro conjunto de datos gratuito a gran escala que contiene trillizos de imágenes faciales. Los humanos también anotan las imágenes para especificar qué par de los tres tienen la expresión facial más similar.
Caras UMD
UMDFaces, uno de los conjuntos de datos más grandes, presenta más de 367,000 8,200 rostros anotados en 3.7 temas. La base de datos también contiene más de 3,100 millones de fotogramas anotados de videos que utilizan puntos faciales clave de XNUMX sujetos.
YouTube con puntos clave faciales
YouTube con puntos clave faciales contiene imágenes faciales de celebridades tomadas de foros públicos. Las imágenes se recortan de videos y se enfocan en puntos faciales clave en cada fotograma.
Cara más ancha
Wider Face tiene más de 10,000 imágenes de solteros y grupos de personas. El conjunto de datos se agrupa en función de numerosas escenas, como desfiles, tráfico, fiestas, reuniones, etc.
Base de datos de rostros de Yale
La base de datos de rostros de Yale tiene 165 imágenes de 15 sujetos bajo diferentes condiciones de iluminación, expresión, emociones y ambientales.
caras de los simpson
Los rostros de Los Simpson es una colección de imágenes tomadas de las temporadas 25 a 28 del programa de televisión de mayor duración, Los Simpson. Como sugiere el nombre, este conjunto de datos contiene 10,000 XNUMX imágenes recortadas de los rostros de los personajes que aparecen en el programa de Los Simpson.
Detección de rostros reales y falsos
El conjunto de datos de detección de rostros reales y falsos está diseñado para ayudar a los sistemas de reconocimiento facial a distinguir mejor entre imágenes faciales reales y falsas. El conjunto de datos contiene más de 1000 rostros reales y 900 falsos con diferentes dificultades reconocibles.
caras de flickr
Flickr Faces es un conjunto de datos de imágenes faciales rastreado desde Flickr. El conjunto de datos de alta calidad incluye más de 70,000 XNUMX imágenes PNG de personas con distintas características, como edad, nacionalidad, etnia y fondo de imagen.
Conjunto de datos de imagen abierta de red
El conjunto de datos de imágenes abiertas de red se promociona como el conjunto de datos perfecto para entrenar sistemas de reconocimiento facial que contienen 35,000 imágenes de pesca. Cada imagen se ha recortado utilizando cinco cuadros delimitadores.
Tener acceso a conjuntos de datos de imágenes de alta calidad es crucial para la capacitación y el desarrollo de sistemas de reconocimiento facial. Su modelo de reconocimiento facial es tan efectivo, creíble y confiable como el conjunto de datos que está utilizando para entrenar el modelo.
Dado que los datos impulsan la IA y Computer Vision, necesitas datos de alta calidad para desarrollar un sistema de reconocimiento facial ganador. Estos conjuntos de datos de imágenes anotados y de uso gratuito pueden promover sus objetivos de desarrollo. Sin embargo, si necesita conjuntos de datos de imágenes altamente personalizados y anotados con precisión, Shaip es la única solución.
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