Kostenlose Gesichtsbilddatensätze

Umfassende Liste der 15 besten kostenlosen Gesichtsbilddatensätze zum Trainieren von Gesichtserkennungsmodellen

Computer Vision, ein Zweig der KI, bietet Computern die Möglichkeit, nützliche Informationen aus Bildern und Videos zu ziehen. Das maschinelle Lernmodell reagiert dann auf die extrahierten Informationen. Während Computer Vision als die Augen des Computers fungiert – die Welt beobachten und verstehen – erlaubt ihm die KI zu denken. Der Zweck der Computer-Vision-Technologie besteht darin, Computersystemen zu ermöglichen, Bilder, Videos und andere visuelle Eingaben – mit Kontext – ähnlich wie das menschliche Sehen zu verstehen.

Top 15 kostenlose Bilddatensätze für die Gesichtserkennung

Ein Gesichtserkennungssystem kann seine Computer-Vision-Aufgaben nur ausführen, wenn es mit hochwertigen Bilddatensätzen trainiert wird. Ohne einen hochwertigen Bilderkennungsdatensatz können Sie möglicherweise kein robustes entwickeln Gesichtserkennungssystem. Aber wir haben eine Lösung.

Erkunden Sie ein Repository mit hochwertigen offenen Bilddatensätzen, auf die kostenlos zugegriffen werden kann.

Fangen wir an.

  1. Kinetik-700

    Kinetics-700 ist einer der umfangreichsten Videodatensätze, der schnell zum Standard für die Entwicklung von Gesichtserkennungslösungen geworden ist. Der Kinetics-700 wird auf der Deep Mind-Website als Datensatz beschrieben, der qualitativ hochwertige Bilder enthält, einschließlich YouTube-Links zu fast 650 mit verschiedenen 700 menschlichen Aktionsklassen.

    Die Bilder zeigen Mensch-Objekt-Interaktionen (z. B. das Schließen einer Tür oder Gitarre spielen) und Mensch-Mensch-Interaktionen (z. B. Umarmen oder Händchenhalten). Jede dieser Klassen enthält mindestens 600 Videoclips und ist von Menschen kommentiert.

  2. Beschriftete Gesichter in freier Wildbahn

    Ein weiterer kostenlos herunterladbarer großer Gesichtsbilddatensatz, Labeled Faces in the Wild, enthält ungefähr 13,000 Gesichtsfotos, die speziell für die Durchführung uneingeschränkter Gesichtserkennungsaufgaben entwickelt wurden. Die Bilder werden aus dem Internet gesammelt und mit dem Namen der Person gekennzeichnet.

  3. IMDB-Wiki

    IMDB-WiKi ist ein weiterer großer öffentlich zugänglicher Bilddatensatz, der menschliche Gesichter mit Namen, Alter und Geschlecht enthält. Die Bilder stammen aus IMDB und Wikipedia und insgesamt 523. Der Datensatz wurde gesammelt, indem das IMDB-Profil und Wikipedia des Schauspielers gecrawlt wurden.

  4. CelebFaces

    CelebFaces ist ein frei verfügbarer Bilddatensatz, der Gesichtsattributbilder von mehr als 200,000 Prominenten enthält. Jedes dieser Bilder ist mit 40 Attributen versehen. Darüber hinaus umfassen die Annotationen auch 10,000 und mehr Identitäten und die Lokalisierung von Landmarken. Es wurde von MMLAB für nichtkommerzielle Forschungszwecke und Gesichtserkennung, Lokalisierung und Attributerkennung entwickelt.

  5. Gesichtserkennung in Bildern

    Face Detection in Images ist ein frei verwendbarer einfacher Datensatz, der mehr als 500 Bilder mit mehr als 1100 Gesichtern enthält. Mit Hilfe der Bounding-Box-Technik werden die Bilder manuell getaggt und kommentiert.

  6. Tufts-Gesichtsdatenbank

    Die Tufts-Gesichtsdatenbank ist eine umfangreiche heterogene Gesichtserkennungsdatenbank mit verschiedenen Bildmodalitäten, darunter fotografische Bilder, computergestützte Skizzen von Gesichtern sowie 3D-, Wärme- und Infrarotbilder von Teilnehmern. Diese umfassende Sammlung von über 10,000 Bildern hat Teilnehmer beiderlei Geschlechts, einer breiten Altersspanne und aus verschiedenen Ländern.

  7. Google-Gesichtsausdruck-Vergleich

    Der Google-Gesichtsausdrucksvergleich ist ein weiterer großer kostenloser Datensatz, der Gesichtsbildtripel enthält. Menschen kommentieren die Bilder weiter, um anzugeben, welches Paar von den dreien den ähnlichsten Gesichtsausdruck hat.

  8. UMD-Gesichter

    Als einer der größten Datensätze enthält UMDFaces mehr als 367,000 kommentierte Gesichter zu 8,200 Themen. Die Datenbank enthält außerdem mehr als 3.7 Millionen kommentierte Frames aus Videos mit Gesichtsschwerpunkten von 3,100 Personen.

Über 22 meistgesuchte Open-Source-Datensätze für Computer Vision

  1. YouTube mit Gesichts-Keypoints

    YouTube With Facial Keypoints enthält Gesichtsbilder von Prominenten aus öffentlichen Foren. Die Bilder werden aus Videos ausgeschnitten und in jedem Frame auf Gesichtsschlüsselpunkte fokussiert.

  2. Breiteres Gesicht

    Wider Face hat mehr als 10,000 Bilder von Singles und Gruppen von Menschen. Der Datensatz ist nach zahlreichen Szenen gruppiert, wie z. B. Paraden, Verkehr, Partys, Versammlungen usw.

  3. Yale-Gesichtsdatenbank

    Die Yale Face Database enthält 165 Bilder von 15 Personen unter verschiedenen Lichtverhältnissen, Gesichtsausdrücken, Emotionen und Umgebungsbedingungen.

  4. Simpsons Gesichter

    Die Simpsons-Gesichter ist eine Sammlung von Bildern aus der am längsten laufenden Fernsehsendung Simpsons, Staffeln 25 bis 28. Wie der Name schon sagt, enthält dieser Datensatz 10,000 beschnittene Bilder der Charaktergesichter, die in der Simpsons-Show erscheinen.

  5. Echte und gefälschte Gesichtserkennung

    Der Datensatz zur Erkennung echter und gefälschter Gesichter wurde entwickelt, um Gesichtserkennungssystemen zu helfen, besser zwischen echten und gefälschten Gesichtsbildern zu unterscheiden. Der Datensatz enthält mehr als 1000 echte und 900 falsche Gesichter mit unterschiedlicher Erkennungsschwierigkeit.

  6.  Flickr-Gesichter

    Flickr Faces ist ein von Flickr gecrawlter Datensatz mit Gesichtsbildern. Der hochwertige Datensatz enthält über 70,000 PNG-Bilder von Personen mit unterschiedlichen Merkmalen wie Alter, Nationalität, ethnischer Zugehörigkeit und Bildhintergrund.

  7. Fishnet Open Bilddatensatz

    Der Fishnet Open-Bilddatensatz wird als perfekter Datensatz für das Training von Gesichtserkennungssystemen angepriesen, der 35,000 Bilder vom Angeln enthält. Jedes Bild wurde mit fünf Begrenzungsrahmen beschnitten.

Kostenlose Gesichtsbilddatensätze Der Zugriff auf qualitativ hochwertige Bilddatensätze ist entscheidend für die Ausbildung und Entwicklung von Gesichtserkennungssystemen. Ihr Gesichtserkennungsmodell ist so effektiv, glaubwürdig und zuverlässig wie der Datensatz, den Sie zum Trainieren des Modells verwenden.

Da Daten KI und Computer Vision benötigen Sie qualitativ hochwertige Daten um ein erfolgreiches Gesichtserkennungssystem zu entwickeln. Diese frei verwendbaren und kommentierten Bilddatensätze können Ihre Entwicklungsziele voranbringen. Wenn Sie jedoch stark angepasste und genau kommentierte Bilddatensätze benötigen, ist Shaip die einzige Lösung.

Wir sind der bevorzugte Partner für KI-Lösungen mit jahrelanger Erfahrung und bieten Kunden maßgeschneiderte Datenlösungen für ihre spezifischen Bedürfnisse. Um mehr über unsere Datenkompetenz zu erfahren, wenden Sie sich noch heute an unser Team.

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