photoface database

基于光度立体视觉的二维和三维人脸识别数据库，总共7356张图像，包含1839个session和261个subjects。

A photometric stereo-based 2D and 3D facial recognition database, comprising a total of 7,356 images, including 1,839 sessions and 261 subjects.

原始信息汇总

3D Computer Vision 数据集概述

数据集名称	介绍	备注	网址
photoface database	基于光度立体视觉的二维和三维人脸识别数据库	总共7356张图像，包含1839个session和261个subjects	None
NYU Depth V2 dataset	关于RGBD 图像场景理解的数据库	提供1449张深度图片和他们的密集2d点类标注	链接
SUN RGBD dataset	NYU Depth V2 dataset的超集，多了3D bounding boxes和room layouts的标注	有10,000张RGB-D图片，有58,657个3D包围框和146,617 个2d包围框	链接
PASCAL3D+	新的三维物体检测和姿态估计数据集，从PASCAL VOC 演化而来	总共12个类，平均每个类别有3000多个实例	链接
IKEA	包含典型室内场景的三维模型的数据库，例如桌子椅子等	包含大约759张图片和219个3D模型	链接
New Tsukuba Dataset	包含了很多立体物体对的数据库，用于立体物体匹配	总共1800个立体物体对，以及每立体对的立体视差图、遮挡图和不连续图	链接
Oxford RobotCar Dataset	关于户外自动驾驶的数据集	包含在驾驶汽车过程从6个摄像头收集的2000w张图片，和当时的激光雷达，GPS和地面实况标注	链接
Middlebury V3	包含高分辨率物体立体视差标注的数据库	包含33个类，没有明说每类有多少数据	链接
ShapeNet	包含3D模型，和3d模型的类别标注的数据集，覆盖了常用的3D数据集PASCAL 3D+	它涵盖55个常见的对象类别，有大约51,300个3D模型	链接
MICC dataset	包含了3D人脸扫描和在不同分辨率，条件和缩放级别下的几个视频序列的数据库	有53个人的立体人脸数据	链接
CMU MoCap Dataset	包含了3D人体关键点标注和骨架移动标注的数据集	有6个类别和23个子类别，总共2605个数据	链接
DTU dataset	关于3D场景的数据集	有124个场景，每场景有49/64个位置的RGB图像和结构光标注	链接

Analyzing Humans in Images 数据集概述

数据集名称	介绍	备注	网址
MSR-Action3D	包含深度的动作识别数据集	有20个动作，总共557个序列	链接
Florence-3D	包含深度的动作识别数据集	有9个动作，总共215个动作序列	链接
Berkeley MHAD	包含深度的动作识别数据集	有11个动作，产生660个动作序列	链接
Online Action Detection	包含深度的动作识别数据集	数据集包含59个长序列，包含10种不同的日常生活行为	链接
ChaLearn LAP IsoGD Dataset	RGB-D图像的手势识别的数据集	包括47933个RGB-D手势视频，有249个手势标签。Training有35878视频，Validation有5784个，test有6271个	链接
MAFA dataset	关于面部遮挡问题的数据集	有30, 811张人脸和35806张有遮挡的脸组成	链接
MSRC-12 Kinect Gesture Dataset	手势识别数据集	有4900张图片，包含12个不同手势	链接
2013 Chalearn Gesture Challenge dataset	手势识别数据集	有11000张图片，包含20个不同手势	链接
WIDER FACE	人脸检测数据集	有 32,203 张图片，标注了393703个人脸	链接
FDDB	人脸检测数据集	2845张图片，标注了5171张人脸	链接
300-VW dataset	面部表情数据集	包含114个视频和总计218,595帧	链接
HMDB51	人类行为识别的数据集	包含51个动作，总共有6766个视频剪辑	链接
MPII Cooking Activities Dataset	人类行为识别的数据集	包含65个动作，有5609个视频	链接
UCF101	人类行为识别的数据集	包含101个动作，有13320个视频	链接
IJB-A dataset	包含视频和图片人脸识别的数据集	包含5712个图像和2085个视频	链接
YouTube celebrities	视频人脸识别的数据集	包含47位名人的1910个视频	链接
COX	视频人脸识别的数据集	包含1000个主题的4000个视频	链接
Human3.6M	人体姿态估计的数据集	360万张3D照片，11名受试者在4个视点下执行15个了不同的动作	链接
iLIDS	行人重识别的数据集	476 张图像，包含119个人	链接
VIPeR	行人重识别的数据集	632个行人图片对（由两个相机拍摄）	链接
CUHK01	行人重识别的数据集	包含971行人, 3884张图片	链接
CUHK03	行人重识别的数据集	包含1360行人, 13164张图片	链接
RWTH-PHOENIX-Weather multi-signer 2014	手语识别的数据集	包含了5672个德语手语的句子，有65,227个手语姿势和799,006帧	链接
AFLW	人类面部关键点的数据集	总共约有25k张脸，每幅图像标注了大约21个位置	链接
CMU mocap database	动作识别的数据集	2235个数据，包含144个不同的动作	链接
Georgia Tech (GT) database	人脸识别数据库	50个人每人15张人脸	链接
ORL	人脸识别数据库	40个人每个人10张图	链接

Application 数据集概述

数据集名称	介绍	备注	网址
DogCentric Activity Dataset	第一视角的狗和人之间的相互行为的数据集（视频）	总共有10类，具体数据量没有明说，y是动作类别	链接
JPL First-Person Interaction Dataset	第一视角观察动作的数据集	57个视频，8个大类，y是动作类别	链接
NUS-WIDE	关于图像文本匹配的数据集	269,648个图像和对应的标签	链接
LabelMe Dataset	关于图像文本匹配的数据集	3825个图像和对应标签	链接
Pascal Dataset	关于图像文本匹配的数据集	5011张训练图像和4952张测试图像	None
ICDAR 2015	关于文本检测的数据集	1500张训练，1000张测试，y为四边形的四个顶点	链接
COCO-Text	关于文本检测的数据集	63686张图片，其中43686张被选为训练集，剩下的2万用于测试	链接
MSRA-TD500	关于文本检测的数据集	300个训练，200个测试图像	链接
Microsoft 7-Scenes Dataset	室内人体运动的数据集	有7种不同室内环境，每包含500-1000张图像视频序列	链接
Oxford RobotCar	户外自动驾驶数据集	包含图像，激光扫描结果和GPS数据	链接

Low- & Mid-Level Vision 数据集概述

数据集名称	介绍	备注	网址
Deep Video Deblurring for Hand-held Cameras	video/image deblurring(图像去模糊)	video num:71 video time: 3-5s blurry and sharp pair image num:6708	链接
GOPRO dataset	video/image deblurring(图像去模糊)	blurry and sharp pair image num:3214 train num:2103 test num:1111	链接
BSD68	image restoration(图像修复)/高斯降噪	image num:68	链接
BSD100	"image restoration(图像修复)super resolution超分辨率重建"	image num:100	链接
Set5	"image restoration(图像修复)super resolution超分辨率重建"	image num:5	链接
Set14	"image restoration(图像修复)super resolution超分辨率重建"	image num:14	链接
Urban100	"image restoration(图像修复)super resolution超分辨率重建"	image num:100	链接
NYU v2 dataset	"image restoration(图像修复)depth super resolution深度超分辨率重建"	image num:1449	链接
Middlebury dataset	"image restoration(图像修复)depth super resolution深度超分辨率重建"	image pair num: 33	链接
alpha matting benchmark	Natural image matting(抠图)	"train num:27,test num:8"	链接
real image benchmark	Natural image matting(抠图)	"train num:49300,test num:1000"	链接
MSRA1

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Photoface数据库通过光度立体视觉技术，精心构建了一个包含二维和三维人脸识别数据的综合集合。该数据库共收录了7356张图像，这些图像来源于1839个不同的session，涵盖了261个独立的subjects。通过这种方式，数据集不仅提供了丰富的人脸图像资源，还为研究者提供了多角度、多条件下的数据支持，从而为三维人脸识别技术的研究奠定了坚实的基础。

特点

Photoface数据库的显著特点在于其数据的多样性和广泛性。首先，数据库中的图像涵盖了多个session和subjects，确保了数据的广泛代表性。其次，通过光度立体视觉技术，数据库不仅提供了二维图像，还生成了相应的三维数据，这为研究者提供了丰富的维度信息。此外，数据库的规模适中，既保证了数据的多样性，又便于研究者进行高效的数据处理和分析。

使用方法

Photoface数据库适用于多种人脸识别和分析任务。研究者可以通过该数据库进行二维和三维人脸识别算法的开发与验证。具体使用时，研究者可以下载整个数据库，并根据需要提取特定session或subject的数据进行分析。此外，数据库的图像和三维数据可以结合使用，以提高识别算法的准确性和鲁棒性。通过合理的数据预处理和模型训练，研究者可以充分利用该数据库的丰富信息，推动人脸识别技术的发展。

背景与挑战

背景概述

Photoface Database是一个专注于基于光度立体视觉的二维和三维人脸识别的数据集，由研究人员或机构在某一时期创建。该数据集包含了7356张图像，涵盖了1839个session和261个subjects，为三维计算机视觉领域提供了丰富的资源。其核心研究问题在于通过光度立体视觉技术实现高精度的人脸识别，尤其是在复杂光照条件下的表现。该数据集的发布对人脸识别技术的研究具有重要推动作用，尤其是在二维和三维人脸识别的交叉领域。

当前挑战

Photoface Database在构建过程中面临了多重挑战。首先，光度立体视觉技术本身对光照条件和环境要求较高，如何在不同光照条件下保持图像质量是一个关键问题。其次，数据集的多样性也是一个挑战，如何在有限的subjects中捕捉到足够多的变化，以确保模型的泛化能力。此外，数据集的标注和处理过程也面临复杂性，特别是三维人脸数据的生成和校准，需要高精度的算法和设备支持。这些挑战共同构成了该数据集在实际应用中的主要障碍。

常用场景

经典使用场景

Photoface Database 是一个基于光度立体视觉的二维和三维人脸识别数据库，广泛应用于计算机视觉领域。该数据集包含7356张图像，涵盖261个不同的个体，适用于人脸识别、表情分析和三维人脸重建等经典场景。通过分析这些图像，研究者可以开发和验证基于光度立体视觉的人脸识别算法，尤其是在复杂光照条件下的鲁棒性。

实际应用

Photoface Database 在实际应用中具有广泛的应用前景，特别是在安防、身份验证和虚拟现实等领域。例如，在安防系统中，该数据集可以用于训练模型，以提高在不同光照条件下的人脸识别准确性。此外，在虚拟现实和增强现实应用中，该数据集可以帮助开发更逼真的人脸建模和表情捕捉技术，提升用户体验。

衍生相关工作

基于 Photoface Database，许多研究者开展了相关工作，推动了光度立体视觉在人脸识别领域的应用。例如，有研究者利用该数据集开发了新的三维人脸重建算法，提高了重建的精度和速度。此外，还有研究者基于该数据集提出了新的光照不变特征提取方法，进一步提升了人脸识别系统的性能。这些工作不仅丰富了计算机视觉领域的研究内容，也为实际应用提供了技术支持。