有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
CACD|人脸识别数据集|计算机视觉数据集
收藏OpenDataLab2025-04-05 更新2024-05-09 收录
下载链接：
https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/CACD
下载链接
链接失效反馈资源简介：
跨年龄名人数据集是用于跨年龄人脸识别和检索的数据集。它包含 2,000 位名人的 163,446 张图像。该数据集于 2014 年由马里兰大学计算机科学系发表，论文名为 cross-age Reference Coding for Age-invariant Face Recognition and Retrieval。
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2022-03-17
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
CACD数据集，全称为Cross-Age Celebrity Dataset，构建于2014年，旨在解决人脸识别系统在年龄变化下的性能问题。该数据集精心挑选了2,000位知名人物的52,000张图像，涵盖了从16岁到62岁的广泛年龄段。图像来源于互联网，经过严格筛选和预处理，确保图像质量与多样性。通过自动化工具与人工校验相结合的方式，确保了数据集的高质量与可靠性。
特点
CACD数据集以其跨年龄的特性著称，为研究年龄不变性的人脸识别提供了宝贵的资源。数据集中的图像不仅涵盖了广泛的年龄段，还包含了不同光照、姿态和表情条件下的多样性，增强了模型的鲁棒性。此外，CACD数据集的标注信息详尽，包括人物身份、年龄和性别等，便于进行多维度的分析与研究。
使用方法
CACD数据集适用于多种人脸识别与分析任务，如年龄估计、跨年龄人脸识别和身份验证等。研究者可以通过下载数据集，利用其丰富的标注信息进行模型训练与验证。在使用过程中，建议结合数据增强技术，以应对数据集中可能存在的类内差异。此外，CACD数据集也可用于评估现有算法的性能，推动人脸识别技术的发展。
背景与挑战
背景概述
CACD（Cross-Age Celebrity Dataset）数据集由Zhang等人于2014年创建，主要用于研究跨年龄人脸识别问题。该数据集包含了160,472张名人照片，涵盖了从16岁到62岁的年龄范围，由2,000位不同名人的照片组成。CACD的构建旨在解决人脸识别技术在年龄变化下的性能下降问题，特别是在实际应用中，如安全监控和身份验证系统中，年龄变化是一个不可忽视的因素。该数据集的发布极大地推动了跨年龄人脸识别领域的研究进展，为后续算法的发展提供了宝贵的资源。
当前挑战
CACD数据集在构建和应用过程中面临多项挑战。首先，跨年龄人脸识别的核心问题是如何在年龄变化的情况下保持识别的准确性，这需要算法能够有效地捕捉和处理年龄相关的面部变化。其次，数据集的构建过程中，研究人员需要克服名人照片的获取和标注难题，确保数据的多样性和代表性。此外，由于名人照片的公开性和隐私问题，数据集的使用也需遵循严格的伦理规范。这些挑战不仅影响了数据集的质量，也对后续研究提出了更高的要求。
发展历史
创建时间与更新
CACD数据集创建于2014年，由Zhang等人首次发布，旨在提供一个大规模的跨年龄人脸识别数据集。该数据集在2015年进行了首次更新，增加了更多的样本和多样性，以提升其应用价值。
重要里程碑
CACD数据集的一个重要里程碑是其在2016年成功应用于跨年龄人脸识别挑战赛，显著提升了该领域的研究水平。此外，2017年，CACD数据集被广泛用于多个国际顶级会议和期刊的研究论文中，进一步巩固了其在人脸识别领域的地位。2018年，CACD数据集的扩展版本发布，包含了更多的年龄段和种族多样性，为跨年龄人脸识别研究提供了更为丰富的资源。
当前发展情况
当前，CACD数据集已成为跨年龄人脸识别领域的重要基准数据集，被广泛应用于学术研究和工业应用中。其丰富的样本和多样性为研究人员提供了强大的支持，推动了人脸识别技术的不断进步。此外，CACD数据集的持续更新和扩展，确保了其在面对新兴技术和应用场景时的适应性和前瞻性，为相关领域的持续发展做出了重要贡献。
发展历程
- CACD数据集首次发表，由Zhang等人提出，旨在研究跨年龄人脸识别问题。
- CACD数据集首次应用于跨年龄人脸识别算法的研究，展示了其在该领域的潜力。
- CACD数据集被广泛应用于多个跨年龄人脸识别算法的基准测试，成为该领域的重要参考数据集。
- CACD数据集的扩展版本发布，增加了更多的样本和年龄跨度，进一步提升了其在跨年龄人脸识别研究中的应用价值。
常用场景
经典使用场景
在人脸识别与年龄估计领域，CACD（Cross-Age Celebrity Dataset）数据集因其丰富的跨年龄人脸图像而备受瞩目。该数据集包含了超过16万张来自2,000多名名人的照片，时间跨度从16岁到62岁。这一特性使得CACD成为研究跨年龄人脸识别和年龄估计的经典数据集。研究者们利用CACD数据集训练和验证算法，以解决在不同年龄段下人脸特征的稳定性和变化性问题。
解决学术问题
CACD数据集在学术研究中解决了跨年龄人脸识别的关键问题。传统的面部识别算法在处理不同年龄段的人脸时，往往面临特征变化和识别准确性下降的挑战。CACD通过提供大量跨年龄的人脸图像，帮助研究者开发和优化算法，以提高在不同年龄段下的人脸识别准确率。这一研究不仅推动了人脸识别技术的发展，也为年龄估计提供了重要的数据支持。
衍生相关工作
基于CACD数据集，许多经典工作得以展开。例如，研究者们开发了多种跨年龄人脸识别算法，如基于深度学习的年龄不变特征提取方法。此外，CACD还促进了年龄估计模型的研究，如基于回归分析的年龄预测模型。这些工作不仅在学术界产生了深远影响，也为工业界提供了技术支持和创新思路。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
MeSH
MeSH（医学主题词表）是一个用于索引和检索生物医学文献的标准化词汇表。它包含了大量的医学术语和概念，用于描述医学文献中的主题和内容。MeSH数据集包括主题词、副主题词、树状结构、历史记录等信息，广泛应用于医学文献的分类和检索。
www.nlm.nih.gov 收录
学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建，包含5686张图像和45578个标签，重点关注六种行为：举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景，通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估，平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础，解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
arXiv 收录
AgiBot World
为了进一步推动通用具身智能领域研究进展，让高质量机器人数据触手可及，作为上海模塑申城语料普惠计划中的一份子，智元机器人携手上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思，重磅发布全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万真机数据集开源项目 AgiBot World。这一里程碑式的开源项目，旨在构建国际领先的开源技术底座，标志着具身智能领域 「ImageNet 时刻」已到来。AgiBot World 是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。相比于 Google 开源的 Open X-Embodiment 数据集，AgiBot World 的长程数据规模高出 10 倍，场景范围覆盖面扩大 100 倍，数据质量从实验室级上升到工业级标准。AgiBot World 数据集收录了八十余种日常生活中的多样化技能，从抓取、放置、推、拉等基础操作，到搅拌、折叠、熨烫等精细长程、双臂协同复杂交互，几乎涵盖了日常生活所需的绝大多数动作需求。
github 收录
CityScapes
Cityscapes是一个大型数据库，专注于对城市街道场景的语义理解。它为分为8个类别 (平面，人类，车辆，构造，对象，自然，天空和虚空) 的30个类提供语义，实例和密集的像素注释。数据集由大约5000个精细注释图像和20000个粗糙注释图像组成。在几个月，白天和良好的天气条件下，在50个城市中捕获了数据。它最初被记录为视频，因此手动选择帧以具有以下功能: 大量动态对象，不同的场景布局和不同的背景。
OpenDataLab 收录
PulseBat Dataset
PulseBat数据集是由清华大学深圳国际研究生院与厦门立景新能源科技有限公司合作创建的，包含464个退役锂电池的多维度脉冲测试数据。该数据集覆盖了3种正极材料类型、6种使用历史、3种物理形态和6种容量设计。通过10种脉冲宽度和幅值，以及多个荷电状态和健康状况条件下进行脉冲测试，记录了测试条件和电压响应以及温度信号。该数据集可应用于电池的健康状态评估、荷电状态估计、正极材料类型识别、开路电压重构、热管理等关键诊断任务。
arXiv 收录