求CBCL人脸数据库

qq_39388674 2018-03-29 01:45:49

CBCL人脸检测数据库的链接是失效的，哪位大神有资源可以发我一份的吗？
十分感谢！！！
邮箱：2873902305@qq.com

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赵4老师 2018-03-30

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训练样本选择是支持向量机应用研究领域的重要课题之一。为此提出了一种类内模式选择新方法。该方法从选择集子空间逼近原类别样本子空间的思想出发，通过迭代，逐一选择那些到已选样本集所在子空间距离最远的样本。在MIT-CBCL人脸识别数据库training-synthetic子库上的同其他方法的比较识别实验中，表明该文方法在选样比率、选样时间以及SVM测试时间等方面均取得了较为明显的优势。

为了保证核最近邻凸包分类器有效地处理大训练集的应用问题,提出一种核子空间样本选择方法与该分类器相结合。核子空间样本选择方法是一个类内迭代算法,该算法在核空间里每次迭代选择一个距离选择集样本张成子空间最远的样本。在MIT-CBCL人脸识别数据库的training-synthetic子库上的实验中,该方法不但可以取得100%的识别率,而且与未经选样的核最近邻凸包分类器相比,其执行速度要快许多。

＃FFNN-使用MATLAB进行反向传播分类器建模＃使用MIT-CBCL人脸数据库中的数据集

请阅读以下文章，详细了解算法-约翰·赖特（John Wright），阿文德·甘内什（Arvind Ganesh）和马毅（Ya Ma）通过稀疏表示进行鲁棒人脸识别，伊利诺伊大学厄本那-香槟分校的协调科学实验室，艾伦·杨，美国加州伯克利。使用的数据库是 MIT-CBCL 和 YaleB 数据库，它们来自http://cbcl.mit.edu/software-datasets/heisele/facerecognition-database.html和http://cvc.yale.edu/projects/yalefacesB/ yalefacesB.html 。

搞计算机视觉的人，对人脸技术并不陌生。在做实验的时候需要各种数据集进行训练，却往往苦于找不到合适的数据集，这篇文章将给大家带来一点福音。目前为止最全的是人脸数据库总结： The Color FERET Database, USA The FERET program set out to establish a large database of facial images that was...

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