Multi-PIE Ear Dataset|耳朵识别数据集|生物识别数据集

该数据集是从Multi-PIE面部数据集生成的，本仓库仅发布自Multi-PIE面部数据集的图像名称和检测到的耳朵坐标。可以使用面部图像及其对应坐标来获取耳朵图像。

This dataset is derived from the Multi-PIE facial dataset. The repository only releases the image names and detected ear coordinates from the Multi-PIE facial dataset. The facial images along with their corresponding coordinates can be used to extract ear images.

原始信息汇总

Multi-PIE Ear Dataset 概述

数据集来源

• 该数据集源自 Multi-PIE 面部数据集 [1, 2]。

数据集内容

• 本仓库仅发布自 Multi-PIE 面部数据集的图像名称及检测到的耳朵坐标。
• 用户可利用面部图像及其对应坐标获取耳朵图像。

数据集应用

• 该数据集已在论文中被解释和使用，论文链接为 https://arxiv.org/abs/1803.07801。

数据集详细信息

• 主体数量: 205
• 图像数量: 17183

参考文献

• [1] Gross, R., Matthews, I., Cohn, J.F., et al.: ‘Multi-PIE’. IEEE Int. Conf. on Automatic Face and Gesture Recognition (FG), 2008.
• [2] Gross, R., Matthews, I., Cohn, J.F., et al.: ‘Multi-PIE’. Image and Vision Computing, 2010, pp. 807–813.

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Multi-PIE Ear Dataset是由Multi-PIE面部数据集衍生而成，创作者选取了面部数据集中的图像，并提取了耳朵坐标信息。通过这些坐标，用户得以从面部图像中裁剪出耳朵图像，进而构建出了本数据集。

特点

该数据集涵盖了205个不同个体的耳部图像，总计17183张。其独特之处在于，提供了与原始面部图像相对应的耳朵坐标，便于研究者在进行耳部识别研究时，能够直接定位并获取所需耳部图像。此外，该数据集已在相关学术研究中得到应用，并收录于相关论文中。

使用方法

使用该数据集时，研究者应首先引用相关论文，以尊重数据集创作者的知识产权。数据集的使用包括但不限于耳部识别、特征提取等研究。用户可直接利用提供的耳朵坐标，从原始面部图像中裁剪出耳朵部分，进行后续的算法训练和模型测试。

背景与挑战

背景概述

Multi-PIE Ear Dataset是由Eyiokur等人基于Multi-PIE面部数据集创建的，旨在为耳朵识别研究提供专门的数据资源。该数据集的生成时间是2017年，主要研究人员来自于学术领域，其核心研究问题聚焦于耳朵识别的领域。通过提取Multi-PIE面部数据集中的图像及相应的耳朵坐标，研究者可以获取耳朵图像，这对于推动相关领域的研究具有重要意义。该数据集已在相关学术文章中被引用，对耳朵识别技术领域产生了显著的影响。

当前挑战

在数据集构建过程中，研究人员面临了多个挑战。首先，耳朵图像的精确提取依赖于准确的坐标定位，这对图像处理技术提出了较高要求。其次，数据集的多样性构建也是一大挑战，需涵盖不同个体、表情、光照条件等变化，以确保模型的泛化能力。此外，耳朵识别领域相较于人脸识别等领域，数据资源和研究都相对较少，这增加了研究的难度。

常用场景

经典使用场景

在生物识别研究领域，Multi-PIE Ear Dataset以其独特的耳部图像数据，成为分析和识别耳部特征的重要资源。该数据集通过对Multi-PIE面部数据集中的图像进行耳部坐标检测，提供了可用于耳部图像提取的精确信息，从而使得研究人员能够专注于耳部特征的识别与比对。

衍生相关工作

基于Multi-PIE Ear Dataset的研究成果，衍生出了众多经典工作，包括但不限于深度学习在耳部识别中的应用、跨领域耳部特征迁移学习等。这些研究进一步拓展了耳部识别技术的边界，并推动了相关领域的学术交流和科技进步。

数据集最近研究

最新研究方向

在生物识别研究领域，耳识别作为一项重要分支，正受到越来越多的关注。基于Multi-PIE Ear Dataset的最新研究，学者们正致力于探索深度卷积神经网络在耳识别任务中的域自适应问题，以提高识别准确性。该数据集源自Multi-PIE人脸数据集，包含205位受试者的17183张图像及其对应的耳坐标，为耳部图像的获取与分析提供了重要资源。相关研究成果已发表于《IET Biometrics》期刊，体现了该数据集在本领域的应用价值和在推动耳识别技术研究中的重要作用。