A Visão Computacional, um ramo da IA, fornece aos computadores a capacidade de extrair informações úteis de imagens e vídeos. O modelo de aprendizado de máquina atua nas informações extraídas. Enquanto a visão computacional atua como os olhos do computador – observando e compreendendo o mundo, a IA permite que ele pense. O objetivo da tecnologia de visão computacional é permitir que os sistemas de computação compreendam imagens, vídeos e outras entradas visuais – com contexto – muito parecido com a visão humana.
Os 15 principais conjuntos de dados de imagem gratuitos para reconhecimento facial
Um sistema de reconhecimento facial pode executar suas tarefas de visão computacional somente quando treinado em conjuntos de dados de imagem de qualidade. Sem um conjunto de dados de reconhecimento de imagem de qualidade, talvez você não consiga desenvolver um robusto sistema de reconhecimento facial. Mas nós temos uma solução.
Explore um repositório de conjuntos de dados de imagem aberta de alta qualidade que podem ser acessados gratuitamente.
Vamos começar.
Cinética-700
O Kinetics-700 é um dos conjuntos de dados de vídeo mais extensos que rapidamente se tornou o padrão para o desenvolvimento de soluções de reconhecimento facial. O Kinetics-700 é descrito no site Deep Mind como um conjunto de dados contendo imagens de alta qualidade, incluindo links do YouTube para quase 650 com várias 700 classes de ação humana.
As imagens retratam a interação humano-objeto (como fechar uma porta ou tocar violão) e interações humano-humano (como abraçar ou dar as mãos). Cada uma dessas classes contém pelo menos 600 videoclipes e é anotada por humanos.
Rostos rotulados na natureza
Outro grande conjunto de dados de imagens faciais para download gratuito, Labeled Faces in the Wild, contém aproximadamente 13,000 fotografias faciais especificamente projetadas para executar tarefas de reconhecimento facial sem restrições. As imagens são coletadas da web e são rotuladas com o nome da pessoa.
IMDB-WiKi
IMDB-WiKi é outro grande conjunto de dados de imagem disponível publicamente contendo rostos humanos com nome, idade e gênero. As imagens são retiradas do IMDB e Wikipedia totalizando 523 ao todo. O conjunto de dados foi coletado rastreando o perfil IMDB do ator e a Wikipedia.
Celebridades
CelebFaces é um conjunto de dados de imagem disponível gratuitamente contendo imagens de atributos faciais de mais de 200,000 celebridades. Cada uma dessas imagens vem anotada com 40 atributos. Além disso, as anotações também incluem 10,000 ou mais identidades e localização de marcos. Foi desenvolvido pela MMLAB para fins de pesquisa não comercial e detecção de face, localização e reconhecimento de atributos.
Detecção de rosto em imagens
Detecção de rosto em imagens é um conjunto de dados simples e gratuito que contém mais de 500 imagens com mais de 1100 rostos. Com a ajuda da técnica de caixa delimitadora, as imagens são marcadas e anotadas manualmente.
Banco de dados de tufos faciais
O banco de dados Tufts Face é um banco de dados heterogêneo de detecção de rosto em larga escala com várias modalidades de imagem, incluindo imagens fotográficas, esboços computadorizados de rostos e imagens 3D, térmicas e infravermelhas dos participantes. Esta coleção abrangente de mais de 10,000 imagens tem participantes de ambos os sexos, uma ampla faixa etária e de diferentes países.
Comparação de expressões faciais do Google
A comparação do Google Facial Expression é outro conjunto de dados gratuito em grande escala contendo trigêmeos de imagens faciais. Os humanos anotam ainda mais as imagens para especificar qual par entre os três tem a expressão facial mais semelhante.
UMDFaces
Um dos maiores conjuntos de dados, o UMDFaces apresenta mais de 367,000 rostos anotados em 8,200 assuntos. O banco de dados também contém mais de 3.7 milhões de quadros anotados de vídeos usando pontos-chave faciais de 3,100 pessoas.
YouTube com pontos-chave faciais
YouTube With Facial Keypoints contém as imagens faciais de celebridades tiradas de fóruns públicos. As imagens são cortadas de vídeos e focadas em pontos-chave faciais em cada quadro.
rosto mais largo
Wider Face tem mais de 10,000 imagens de solteiros e grupos de pessoas. O conjunto de dados é agrupado com base em inúmeras cenas, como desfiles, trânsito, festas, reuniões, etc.
Banco de dados de rostos de Yale
O Yale Face Database tem 165 imagens de 15 assuntos sob diferentes condições de iluminação, expressão, emoções e ambientes.
Rostos dos Simpsons
Os rostos dos Simpsons é uma coleção de imagens tiradas do programa de TV mais antigo, Simpsons, temporadas 25 a 28. Como o nome sugere, esse conjunto de dados contém 10,000 imagens cortadas dos rostos dos personagens que aparecem no programa dos Simpsons.
Detecção de rosto real e falso
O conjunto de dados de detecção de face real e falsa foi projetado para ajudar os sistemas de reconhecimento facial a distinguir melhor entre imagens faciais reais e falsas. O conjunto de dados contém mais de 1000 rostos reais e 900 falsos com dificuldade reconhecível variável.
Faces do Flickr
O Flickr Faces é um conjunto de dados de imagens faciais rastreado do Flickr. O conjunto de dados de alta qualidade apresenta mais de 70,000 imagens PNG de pessoas com características distintas, como idade, nacionalidade, etnia e plano de fundo da imagem.
Conjunto de dados de imagem aberta da rede de pesca
O conjunto de dados de imagem aberta da rede de pesca é considerado o conjunto de dados perfeito para treinar sistemas de reconhecimento facial contendo 35,000 imagens de pesca. Cada imagem foi cortada usando cinco caixas delimitadoras.
Ter acesso a conjuntos de dados de imagens de alta qualidade é crucial para o treinamento e desenvolvimento de sistemas de reconhecimento facial. Seu modelo de reconhecimento facial é tão eficaz, confiável e confiável quanto o conjunto de dados que você está usando para treinar o modelo.
Como os dados impulsionam a IA e Visão Computacional, você precisa de dados de alta qualidade para desenvolver um sistema de reconhecimento facial vencedor. Esses conjuntos de dados de imagens anotadas e de uso gratuito podem promover seus objetivos de desenvolvimento. No entanto, se você precisar de conjuntos de dados de imagem altamente personalizados e anotados com precisão, o Shaip é a única solução.
Somos o parceiro preferido de soluções de IA, com anos de experiência no fornecimento de soluções de dados personalizadas aos clientes para suas necessidades específicas. Para saber mais sobre nossa proficiência em dados, entre em contato com nossa equipe hoje mesmo.
