① 如何使用yale大学的人脸数据库进行人脸识别的训练，python语言
基于特征脸(PCA)的人脸识别方法
特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。
比如人脸灰度照片40x40=1600个像素点，用每个像素的灰度值组成的矩阵代表这个人的人脸。那么这个人人脸就要1600 个特征。拿一堆这样的样本过来做pca，抽取得到的只是在统计意义下能代表某个样本的几个特征。
人脸识别可以采用神经网 络深度学习的思路，国内的ColorReco在这边有比较多的案例。
② 请问人脸数据库中的照片如：yale,Feret到底是二维图片还是三维图片
数据库中一般存的是N*N的矩阵
你用的什么算法？
做毕业设计了啊？
我本科时候也做过人脸识别
基于PB神经网络的，用到K_L变换
久了记不得了
我估计返回的是坐标及灰度x,y,z
一般都是这样识别的，可能还有更多
③ 人脸识别二次开发包有免费提供的吗谁能帮忙提供个好用的
给你提供几个线索，数据都可以去数据堂下载。1.FERET人脸数据库 - 由FERET项目创建,包含1万多张多姿态和光照的人脸图像,是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一.其中的多数人是西方人,每个人所包含的人脸图像的变化比较单一2.CMU-PIE人脸数据库 由美国卡耐基梅隆大学创建,包含68位志愿者的41,368张多姿态,光照和表情的面部图像.其中的姿态和光照变化图像也是在严格控制的条件下采集的,目前已经逐渐成为人脸识别领域的一个重要的测试集合3.YALE人脸数据库 由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15位志愿者的165张图片,包含光照,表情和姿态的变化. 4. YALE人脸数据库B 包含了10个人的5,850幅多姿态,多光照的图像.其中的姿态和光照变化的图像都是在严格控制的条件下采集的,主要用于光照和姿态问题的建模与分析.由于采集人数较少,该数据库的进一步应用受到了比较大的限制5. mit人脸数据库 由麻省理工大学媒体实验室创建,包含16位志愿者的2,592张不同姿态,光照和大小的面部图像. 6. ORL人脸数据库 由剑桥大学at实验室创建,包含40人共400张面部图像,部分志愿者的图像包括了姿态,表情和面部饰物的变化.该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用,但由于变化模式较少,多数系统的识别率均可以达到90%以上,因此进一步利用的价值已经不大. 7. BioID人脸数据库 包含在各种光照和复杂背景下的1521张灰度面部图像，眼睛位置已经被手工标注。
④ 关于Extended Yale B database(人脸数据库)
可能是随机生成的.因为没看你的文献,所以只是猜测.
⑤ yaleb人脸数据库和yale数据库的区别
Extend Yale B 人脸数据库， 一共38个人,每人64 张照片。 根据人脸与摄像机的方向角（12,25,50,77,90）将每人的64张照片分为5个sbusets。每人每个subset的人脸数目分别为（7,12,12,14,19。
⑥ 8元买3万张人脸照片，到底是谁在买卖你的“脸”
新京报记者在IT社区、网络商城等多个平台搜索发现，有不少人脸照片可供免费下载或付费购买。付费金额由帖子发布者自定，多在10元到20元左右，如有发帖者表示可以“8元购买60名志愿者的每人500张照片，共计3万张照片”。
记者浏览多个人脸下载帖发现，人脸图片的上传者一般会对图片中涉及的人脸属性进行标明，如“小孩”、“明星”、“网红”等。照片场景则多种多样，有个人自拍，也有与朋友的合影，而被截取下来的只有人脸部分的图片。
“火爆异常的AI换脸背后的工作流程并不难理解，用户将照片导入后，计算机会通过网络模型对照片的像素点进行调整，从而生成与影视剧中人物表情及所处环境、光线等相匹配的人脸，实现AI换脸。”刘泽康告诉新京报记者，“为达到换脸的目的，计算机需要对人脸图像进行大量的数学运算，如果图片数量过少，模型不够优化，识别不够精准，计算机便很难较好地实现识别功能。”
“目前，人脸识别技术已经被广泛运用于智能门锁、移动支付、手机解锁等，减少窃密、造假、冒用、顶替等可能，提升安全系数；在公司、商场、机场、学校等场景下，人脸识别技术可以提升管理效率，提升交互体验；在刑侦及公共领域，人脸识别技术可以协助抓获潜逃多年的犯罪嫌疑人，可以帮助失散多年的家庭团圆，执法效率和社会公共安全得以大幅提高。”网络安全总经理马杰对新京报记者表示。
（节选网络）
⑦ 求一份ORL人脸数据库，谢谢
1.FERET人脸数据库 -
由FERET项目创建,包含1万多张多姿态和光照的人脸图像,是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一.其中的多数人是西方人,每个人所包含的人脸图像的变化比较单一
2.CMU-PIE人脸数据库
由美国卡耐基梅隆大学创建,包含68位志愿者的41,368张多姿态,光照和表情的面部图像.其中的姿态和光照变化图像也是在严格控制的条件下采集的,目前已经逐渐成为人脸识别领域的一个重要的测试集合
3.YALE人脸数据库
由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15位志愿者的165张图片,包含光照,表情和姿态
的变化.
4. YALE人脸数据库B
包含了10个人的5,850幅多姿态,多光照的图像.其中的姿态和光照变化的图像都是在严格控制的条件下采集的,主要用于光照和姿态问题的建模与分析.由于采集人数较少,该数据库的进一步应用受到了比较大的限制
5. MIT人脸数据库
由麻省理工大学媒体实验室创建,包含16位志愿者的2,592张不同姿态,光照和大小的面部图像.
6. ORL人脸数据库
由剑桥大学AT&T实验室创建,包含40人共400张面部图像,部分志愿者的图像包括了姿态,
表情和面部饰物的变化.该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用,但由于变化模式较少,多数系统的识别率均可以达到90%以上,因此进一步利用的价值已经不大.
7. BioID人脸数据库
包含在各种光照和复杂背景下的1521张灰度面部图像，眼睛位置已经被手工标注
追问
有没有专门详细介绍ORL人脸数据库的？这个是别的人问的答案，我也找到了。
⑧ 常用的人脸识别数据库有哪些去哪里找，最好免费。
给你提供几个线索，数据都可以去数据堂下载。
1.FERET人脸数据库 -
由FERET项目创建,包含1万多张多姿态和光照的人脸图像,是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一.其中的多数人是西方人,每个人所包含的人脸图像的变化比较单一
2.CMU-PIE人脸数据库
由美国卡耐基梅隆大学创建,包含68位志愿者的41,368张多姿态,光照和表情的面部图像.其中的姿态和光照变化图像也是在严格控制的条件下采集的,目前已经逐渐成为人脸识别领域的一个重要的测试集合
3.YALE人脸数据库
由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15位志愿者的165张图片,包含光照,表情和姿态
的变化.
4. YALE人脸数据库B
包含了10个人的5,850幅多姿态,多光照的图像.其中的姿态和光照变化的图像都是在严格控制的条件下采集的,主要用于光照和姿态问题的建模与分析.由于采集人数较少,该数据库的进一步应用受到了比较大的限制
5. MIT人脸数据库
由麻省理工大学媒体实验室创建,包含16位志愿者的2,592张不同姿态,光照和大小的面部图像.
6. ORL人脸数据库
由剑桥大学AT&T实验室创建,包含40人共400张面部图像,部分志愿者的图像包括了姿态,
表情和面部饰物的变化.该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用,但由于变化模式较少,多数系统的识别率均可以达到90%以上,因此进一步利用的价值已经不大.
7. BioID人脸数据库
包含在各种光照和复杂背景下的1521张灰度面部图像，眼睛位置已经被手工标注。
⑨ 人脸识别常用的人脸数据库有哪些
给你提供几个线索，数据都可以去数据堂下载。
1.FERET人脸数据库 -
由FERET项目创建,包含1万多张多姿态和光照的人脸图像,是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一.其中的多数人是西方人,每个人所包含的人脸图像的变化比较单一
2.CMU-PIE人脸数据库
由美国卡耐基梅隆大学创建,包含68位志愿者的41,368张多姿态,光照和表情的面部图像.其中的姿态和光照变化图像也是在严格控制的条件下采集的,目前已经逐渐成为人脸识别领域的一个重要的测试集合
3.YALE人脸数据库
由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15位志愿者的165张图片,包含光照,表情和姿态
的变化.
4. YALE人脸数据库B
包含了10个人的5,850幅多姿态,多光照的图像.其中的姿态和光照变化的图像都是在严格控制的条件下采集的,主要用于光照和姿态问题的建模与分析.由于采集人数较少,该数据库的进一步应用受到了比较大的限制
5. MIT人脸数据库
由麻省理工大学媒体实验室创建,包含16位志愿者的2,592张不同姿态,光照和大小的面部图像.
6. ORL人脸数据库
由剑桥大学AT&T实验室创建,包含40人共400张面部图像,部分志愿者的图像包括了姿态,
表情和面部饰物的变化.该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用,但由于变化模式较少,多数系统的识别率均可以达到90%以上,因此进一步利用的价值已经不大.
7. BioID人脸数据库
包含在各种光照和复杂背景下的1521张灰度面部图像，眼睛位置已经被手工标注。