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？
IITB ear dataset|生物识别数据集|图像处理数据集
收藏github2024-05-21 更新2024-05-31 收录
下载链接：
https://github.com/Archerbiotronica/IIT-Bombay-Dataset-Ear-Biometrics
下载链接
链接失效反馈资源简介：
IITB耳部生物识别数据集包含所有耳部RGB图像，这些图像被逐一堆叠在一个.mat文件中。数据集用于训练和测试阶段的三元组制作和度量计算。
The IITB Ear Biometrics Dataset comprises all ear RGB images, which are individually stacked within a .mat file. This dataset is utilized for the creation of triplets and the computation of metrics during the training and testing phases.
创建时间：
2023-03-26
原始信息汇总
IIT-Bombay-Dataset-Ear-Biometrics
数据集描述
- 数据格式：数据存储在一个
.mat文件中。 - 数据内容：所有耳部RGB图像在IITB耳部数据集中被逐一堆叠在
.mat文件中。 - 使用方式：在代码中，该
.mat文件被加载，并用于训练阶段的三元组制作和测试阶段的度量计算。运行.ipynb文件时，不需要单独的图像。
数据集用途
该数据集用于支持IEEE会议论文中的研究，主要关注于处理耳部图像采集中的头发遮挡问题，通过引入一种新的嵌入生成网络和分数级融合方案来改善验证和识别任务中的性能。
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
IITB耳部数据集的构建方式独具匠心，其核心在于将所有耳部RGB图像逐一堆叠存储于一个.mat文件中。此文件不仅作为数据存储的载体，更在后续的模型训练与测试阶段扮演关键角色。通过加载该.mat文件，研究人员能够直接进行三元组生成，以供训练使用，并在测试阶段计算各项性能指标。这种设计不仅简化了数据处理流程，还确保了数据的一致性与完整性。
特点
IITB耳部数据集的显著特点在于其针对耳部生物识别系统中图像遮挡问题的独特处理方式。数据集不仅包含了常规的耳部图像，还特别纳入了因头发遮挡而产生的复杂场景图像。这种设计使得数据集在训练和验证模型时，能够更全面地模拟实际应用中的挑战，从而提升模型的鲁棒性和泛化能力。此外，数据集的结构化存储方式也为其高效利用提供了便利。
使用方法
使用IITB耳部数据集进行研究时，首先需通过提供的链接获取包含所有图像的.mat文件。随后，研究人员可直接加载该文件，利用其中的图像数据进行模型训练与测试。具体操作中，可通过运行提供的.ipynb文件，实现数据的三元组生成及各项性能指标的计算。此数据集的便捷性在于，无需额外准备单独的图像文件，所有操作均可在.mat文件的基础上完成，极大地简化了数据处理的复杂度。
背景与挑战
背景概述
IITB耳部数据集（IITB Ear Dataset）是由印度理工学院孟买分校（IIT Bombay）的研究团队创建，主要用于耳部生物识别系统的研究。该数据集的创建时间可追溯至2023年，核心研究团队包括Archishman Biswas、Goutham A.P.、Saket Pateriya、Divyang S. Jadav、Satish Mulleti和Vikram M. Gadre。其核心研究问题集中在解决耳部图像采集过程中因头发遮挡导致的图像质量下降问题，通过引入一种新颖的嵌入生成网络和分数级融合方案，旨在提高耳部生物识别系统的准确性和鲁棒性。该数据集的发布对耳部生物识别领域具有重要影响，为后续研究提供了宝贵的实验数据和方法论基础。
当前挑战
IITB耳部数据集在构建过程中面临的主要挑战包括：1) 如何有效处理和利用因头发遮挡导致的耳部图像质量下降问题；2) 设计并实现一种能够有效生成嵌入并进行分数级融合的深度学习网络。此外，数据集的构建还需克服图像采集的多样性和复杂性，确保数据集的广泛适用性和代表性。在应用层面，该数据集的挑战在于如何通过实验验证所提出的嵌入生成网络和融合方案在实际应用中的有效性，特别是在闭集和开集测试条件下的表现，以评估其在一对一学习任务中的能力。
常用场景
经典使用场景
在生物识别领域，IITB耳部数据集被广泛应用于耳部生物特征识别的研究。该数据集特别适用于处理因头发遮挡导致的图像质量下降问题。通过使用该数据集，研究人员可以开发和验证新的嵌入生成网络和评分级融合方案，以提高在存在遮挡情况下的识别准确性。
实际应用
在实际应用中，IITB耳部数据集被用于开发和优化耳部生物识别系统，特别是在需要处理头发遮挡的场景中。例如，在安全监控、身份验证和访问控制等领域，该数据集的应用有助于提高系统的可靠性和用户体验。
衍生相关工作
基于IITB耳部数据集，研究人员开发了多种新的嵌入生成网络和评分级融合方案，显著提高了耳部生物识别系统的性能。这些工作不仅在学术界引起了广泛关注，还为后续研究提供了重要的参考和基准。
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
MedDialog
MedDialog数据集（中文）包含了医生和患者之间的对话（中文）。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长，会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。
github 收录
Beijing Traffic
The Beijing Traffic Dataset collects traffic speeds at 5-minute granularity for 3126 roadway segments in Beijing between 2022/05/12 and 2022/07/25.
Papers with Code 收录
CMAB
CMAB数据集由清华大学创建，是中国首个全国范围的多属性建筑数据集，涵盖了3667个自然城市，总面积达213亿平方米。该数据集通过集成多源数据，如高分辨率Google Earth影像和街景图像，生成了建筑的屋顶、高度、功能、年龄和质量等属性。数据集的创建过程结合了地理人工智能框架和机器学习模型，确保了数据的高准确性。CMAB数据集主要应用于城市规划和可持续发展研究，旨在提供详细的城市3D物理和社会结构信息，支持城市化进程和政府决策。
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
THUCNews
THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档（2.19 GB），均为UTF-8纯文本格式。本次比赛数据集在原始新浪新闻分类体系的基础上，重新整合划分出14个候选分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐。提供训练数据共832471条。
github 收录